1.认识DorisDoris最初是由百度大数据研发部研发，之前在百度使用时叫做Palo，在贡献给Apache社区后更名为Doris。Doris是一个现代化的MPP（大规模并行处理）架构的分析型数据库。拥有亚秒级的查询响应，能够有效的支持实时数据分析。且易于运维，能够支撑10PB以上的超大的数据集。（MPP架构的数据库是将任务并行的分散到多个的节点上，进行协同计算，在每个节点将各自的计算任务处理完成之后，再将计算的结果进行汇总，输出最终的结果）Doris整体架构如下所示，Doris架构非常简单，只有两类进程Frontend（FE），主要负责用户请求的接入、查询解析规划、元数据的管理、节点管理相关

文章目录BrokerLoad导入HDFScsv格式数据并提取文件路径中的分区字段一、创建Doris表二、准备HDFS数据

目录一、表结构变更二、Rollup三、增大内存四、修改超时时间五、Broadcast/ShuffleJoin六、数据模型七、索引八、物化视图九、动态分区十、数据导出十一、ColocationJoin十二、SQL函数一、表结构变更添加列：altertabletable1addcolumnuvbigintsumdefault‘0’afterpv;删除列：altertabletable1dropcolumnuv;查看状态：showaltertablecolumn;取消操作：cancelaltertablecolumnfromtable1;二、Rollup概念在Doris中，源表称为Bash表，在Ba

文章目录SparkLoad导入Hive数据一、SparkLoad导入Hive非分区表数据1、在node3hive客户端，准备向Hive表加载的数据2、启动Hive，在Hive客户端创建Hive表并加载数据3、在Doris中创建Hive外部表4、创建Doris表5、创建SparkLoad导入任务6、SparkLoad任务查看7、查看Doris结果二、SparkLoad导入Hive分区表数据1、在node3hive客户端，准备向Hive表加载的数据2、创建Hive分区表并，加载数据3、创建Doris分区表4、创建SparkLoad导入任务5、SparkLoad任务查看6、查看Doris结果Spar

随着数据量和数据复杂性的不断增加，越来越多的企业开始使用OLAP（联机分析处理）引擎来处理大规模数据并提供即时分析结果。在选择OLAP引擎时，性能是一个非常重要的因素。 因此，本文将使用TPC-DS基准测试的99个查询语句来对比开源的ClickHouse、Doris、Presto以及ByConity这4个OLAP引擎的性能表现，以便为企业选择合适的OLAP引擎提供参考。 文｜蕴博 来自ByConity开源团队  TPC-DS（TransactionProcessingPerformanceCouncilDecisionSupportBenchmark）是一个面向决策支持系统（DecisionS

Doris系列注：大家觉得博客好的话，别忘了点赞收藏呀，本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，PythonJavaScalaSQL代码，CVNLP推荐系统等，SparkFlinkKafkaHbaseHiveFlume等等~写的都是纯干货，各种顶会的论文解读，一起进步。今天和大家分享一下Doris系列之导入Kafka数据操作#博学谷IT学习技术支持#文章目录Doris系列前言一、Kafka集群使用步骤1.启动kafka集群环境2.创建kafka的topic主题3.往kafka中插入一批测试数据二、Doris使用步骤1.创建对应表2.创建导入作业三、Doris常用的参数总结

原理介绍：原文点击    Doris通过创建外部表方式将Doris的分布式查询规划能力和ES(Elasticsearch)的全文检索能力相结合，提供更完善的OLAP分析场景解决方案，支持：ES中的多index分布式Join查询Doris和ES中的表联合查询，更复杂的全文检索过滤  创建ES外表后，FE会请求建表指定的主机，获取所有节点的HTTP端口信息以及index的shard分布信息等，如果请求失败会顺序遍历host列表直至成功或完全失败。  执行查询时，会根据FE得到的一些节点信息和index的元数据信息，生成查询计划并发给对应的BE节点，BE节点会根据就近原则即优先请求本地部署的ES节点

文章目录Doris数据BinlogLoad导入方式介绍一、基本原理二、Canal原理及配置

Doris简介、部署、功能介绍以及架构设计1.Doris简介Doris中文官方文档：https://doris.apache.org/zh-CN/docs/dev/summary/basic-summary1.1Doris概述​ApacheDoris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，ApacheDoris能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB实验平台、日志

目录一、创建用户和数据库二、建表1.基本概念2.创建表3.数据导入三、代码案例一、创建用户和数据库创建用户CREATEUSER‘test’IDENTIFIEDBY‘123456’;后续登录就可以直接使用命令登录mysql-h192.168.1.101-P9030-utest-p12345创建数据库并赋予权限初始可以通过root或admin用户创建数据库createdatabasetest_db;查看数据库showdatabases;授权grantallontest_dbtotest;注意可以使用helpcommand查看语法帮助，不清楚命令全名的话可以使用‘help某一字段’进行模糊查询inf