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、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。ApacheDoris最早是诞生于百度广告报表业务的Palo项目，2017年正式对外开源，2018年7月由百度捐赠给Apache基金会进行孵化，之后在Apache导师的指导下由孵化器项目管
软件环境Flink1.13.3Scala2.12doris0.14一、MySQL开启binlog日志、创建用户1.开启binlogMySQL8.0默认开启了binlog，可以通过代码showvariableslike"%log_bin%";查询是否开启了，showvariableslike"%server_id%";查询服务器ID。上图分别显示了binlong是否开启以及binlog所在的位置。2.创建用户CREATEUSER'flinktest'IDENTIFIEDBY'123456'; GRANTSELECT,RELOAD,SHOWDATABASES,REPLICATIONSLAVE,RE
生态扩展SparkDorisConnectordoris官网去查找相匹配的sparkspark的安装：tar-zxvfspark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgzmvspark-3.1.2-bin-hadoop3.2/opt/sparkspark环境配置：vim/etc/profileexportSPARK_HOME=/opt/sparkexportPATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin将编译好的spark-doris-connector-3.3_2.12-1.3.0-SNAPSHOT.jar复制到spark的jars目录cpspark-doris-connecto
一、环境准备参考【大数据入门核心技术-Doris】（二）Doris安装部署_forest_long的博客-CSDN博客二、基本增删改查语句一、DCL1、登录mysql -hFE_HOST-P9030-uroot2、修改密码SETPASSWORDFOR'root'=PASSWORD('your_password');3、创建新用户CREATEUSER'test'IDENTIFIEDBY'test_passwd';后续登录时就可以通过下面链接命令登录：mysql-hFE_HOST-P9030-utest-ptest_passwd4、账户授权example_db创建完成之后，可以通过root/adm
优化器的作用是优化查询语句的执行效率，它通过评估不同的执行计划并选择最优的执行计划来实现这一目标。CBO:一种基于成本的优化器，它通过评估不同查询执行计划的成本来选择最优的执行计划。CBO会根据数据库系统定义的统计信息以及其他因素，对不同的执行计划进行评估，并选择成本最低的执行计划。CBO的目标是找到一个最优的执行计划，使得查询的执行成本最低。RBO:一种基于规则的优化器，它通过应用一系列的优化规则来选择最优的执行计划。RBO会根据预定义的规则对查询进行优化，这些规则基于数据库系统的特定逻辑和语义。RBO的优点是实现简单，适用于特定的查询模式和数据分布。然而，RBO可能无法找到最优的执行计划，
ApacheDorisRoutineLoad快速体验之案例（2）环境信息硬件信息软件信息RoutineLoad介绍RoutineLoad案例创建Doris结果测试表创建RoutineLoad任务查看RoutineLoad发送测试Kafka测试数据查看Doris结果数据常见问题Failedtogetallpartitionsofkafkatopiccurrenterrorrowsismorethanmaxerrornum环境信息硬件信息CPU：4CCPU型号：ARM64内存：10GB硬盘：66GBSSD软件信息VM镜像版本：CentOS-7ApahceDoris版本：1.2.4.1Kafka版本
稀疏索引密集索引：文件中的每个搜索码值都对应一个索引值，就是叶子节点保存了整行.稀疏索引：文件只为索引码的某些值建立索引项.稀疏索引的创建过程包括将集合中的元素分段，并给每个分段中的最小元素创建索引。在搜索时，先定位到第一个大于搜索值的索引的前一个索引，然后从该索引所在的分段中从前向后顺序遍历，直到找到该搜索值的元素或第一个大于该搜索值的元素。Doris中的前缀索引、BloomFilter属于稀疏索引.以mysql为例，主键索引是稠密索引;非主键索引(非聚簇索引)是稀疏索引.如下是mysql的B+树索引结构图.主键索引,注意叶子节点的主键值时有序的.非主键索引联合索引稀疏索引占用空间少，但是在
作为公司数据资产的重要组成部分，日志在系统的可观察性、网络安全和数据分析方面扮演着关键角色。日志记录是故障排除的首选工具，也是提升系统安全性的重要参考。日志还是一个宝贵的数据源，通过对其进行分析，可以获取指导业务增长的有价值信息。日志是计算机系统中事件的顺序记录。一个理想的日志分析系统应该是：具备无模式支持。 原始日志是非结构化的自由文本，基本无法直接进行聚合和计算，因此，在将日志用于数据库或数据仓库进行分析之前，需要将其转化为结构化的表格形式（这个过程称为“ETL”）。如果发生日志模式更改，需要在ETL流程和结构化表中进行一系列复杂的调整。为了应对此情况，可以使用半结构化日志，主要采用JSO
LSM-TreeDoris的存储结构是类似LSM-Tree设计的，因此很多方面都是通用的，先阅读了解LSM相关的知识，再看Doris的底层存储与读取流程会清晰透彻很多，如下是几个关键的设计:SSTable:SortedStringsTable;一般由一组数据block和一组元数据block组成，数据是已序的。元数据会存储数据block的描述信息，如索引、BloomFilter、压缩、统计等信息。MemTable:内存里的表，有序且存储在Buffer中；可以用多种数据结构来组织，一般是用跳表(SkipList)，也可以是有序数组或红黑树等二叉搜索树；最后会被转化成SSTable格式刷入磁盘持久化
负载均衡此处的负载均衡指的是FE层的负载均衡.当部署多个FE节点时，用户可以在多个FE之上部署负载均衡层来实现Doris的高可用。官方文档描述:负载均衡。实现方式实现方式有多种，如下列举。开发者在应用层自己进行重试与负载均衡。JDBCConnector发现一个连接挂掉，就自动在其他连接上进行重试。应用层代码重试需要应用自己配置多个doris前端节点地址。通过JDBCConnector实现自动重试与均衡负载:jdbc:mysql:loadbalance://[host:port],[host:port].../[database][?propertyName1][=propertyValue1]
