阅读DorisSQL原理解析，总结下Doris中SQL解析流程：词法识别：解析原始SQL文本，拆分token语法识别：将token转换成AST单机逻辑查询计划：将AST经过一系列的优化（比如，谓词下推等）成查询计划，提高执行性能与效率。分布式逻辑查询计划：根据分布式环境（数据分布信息、连接信息、Join算法等）将单机逻辑查询计划转换成分布式逻辑查询计划。分布式物理查询计划：在逻辑查询计划的基础上，根据数据的存储方式和机器的分布情况生成实际的执行计划。逻辑查询与物理查询的区别如下逻辑查询计划（LogicalQueryPlan）：○关注逻辑操作:逻辑查询计划描述了查询的逻辑操作，即查询的高层次逻辑
本文导读：数智时代的到来使网络安全成为了不可忽视的重要领域。奇安信作为一家领先的网络安全解决方案领军者，致力于为企业提供先进全面的网络安全保护，其日志分析系统在网络安全中发挥着关键作用，通过对运行日志数据的深入分析，能够对漏洞和异常行为生成关键见解，帮助企业建立有效的防御策略。本文将深入探讨奇安信在网络安全与日志分析解决方案的关键优势，了解基于ApacheDoris构建的全新一体化日志存储分析平台如何实时监测和分析日志事件，加强对可疑活动的追踪与应对，提升系统安全性与快速响应能力。作者｜奇安信服务端技术专家舒鹏奇安信是中国企业级网络安全市场的领军者，专注于为政府和企业用户提供新一代网络安全产品
doris介绍Doris是一个MPP的OLAP系统，以较低的成本提供在大数据集上的高性能分析和报表查询功能。MPP(MassivelyParallelProcessing)，即大规模并行处理。简单来说，MPP是将任务并行的分散到多个服务器和节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到终的结果(与Hadoop相似)。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、
FE层的架构都能在网上找到说明.但BE层的架构模式、一致性保障、与FE层之间的请求逻辑，数据传输逻辑等，我个人暂时没有找到相应的博客说明这些的。当然这些是我个人在学习与使用Doris过程中，对内部交互逻辑与实现感兴趣才有这些疑问.还好现在有GPT这类大模型，有了疑问，只要问题描述得当，大多可以解惑.BE节点选择策略FE（Frontend）节点与BE（Backend）节点之间的通信是通过HTTP协议进行的。以下是FE节点选择BE节点的一般策略：负载均衡：FE节点会考虑集群中各个BE节点的负载情况，选择负载相对较低的节点来发送请求。这有助于确保集群资源得到均匀利用，避免出现单一节点负载过高的情况。
在Doris的存储引擎规则:表的数据是以分区为单位存储的，不指定分区创建时，默认就一个分区.用户数据首先被划分成若干个分区（Partition），划分的规则通常是按照用户指定的分区列进行范围划分，比如按时间划分。在每个分区内，数据被进一步的按照Hash的方式分桶，分桶的规则是要找用户指定的分桶列的值进行Hash后分桶。每个分桶就是一个数据分片（Tablet），也是数据划分的最小逻辑单元。Partition可以视为是逻辑上最小的管理单元。数据的导入与删除，都可以或仅能针对一个Partition进行。Tablet直接的数据是没有交集的，独立存储的。Tablet也是数据移动、复制等操作的最小物理存储
Doris中，Leader节点与非Leader节点和Observer节点之间的元数据高可用和一致性，是通过bdbje(全称:OracleBerkeleyDBJavaEdition)的一致性和高可用实现的。元数据与同步流程元数据主要存储四类数据：用户数据信息.包括数据库,表的schema,分片信息等各类作业信息.如导入作业,clone作业,schemaChange作业等。用户及权限信息.集群及节点信息.元数据同步图:元数据流转如下：leader写入元数据写操作在修改leader的内存后，序列化为log，按照key-value格式写入到bdbje.其中key为连续的整型数字，全局唯一、递增，作为l
构建DockerImage该文档主要介绍了如何通过Dockerfile来制作ApacheDoris的运行镜像，以便于在容器化编排工具或者快速测试过程中可迅速拉取一个ApacheDorisImage来完成集群的创建。软硬件要求概述Docker镜像在制作前要提前准备好制作机器，该机器的平台架构决定了制作以后的DockerImage适用的平台架构，如X86_64机器，需要下载X86_64的Doris二进制程序，制作以后的Image仅可在X86_64平台上运行。ARM平台（M1视同为ARM）同理。硬件要求最低配置：2C4G推荐配置：4C16G软件要求DockerVersion：20.10及以后
MPPMPP:MassivelyParallelProcessing,即大规模并行处理.一般用来指多个SQL数据库节点搭建的数据仓库系统.执行查询的时候,查询可以分散到多个SQL数据库节点上执行,然后汇总返回给用户.DorisDoris作为一款开源的MPP架构OLAP高性能、实时的分析型数据库，能够运行在绝大多数主流的商用服务器上。使用场景如下图所示，数据源经过各种数据集成和加工处理后，通常会入库到实时数仓Doris和离线湖仓（Hive,Iceberg,Hudi中），ApacheDoris被广泛应用在以下场景中。报表分析实时看板（Dashboards）面向企业内部分析师和管理者的报表面向用户或
本系列包含：Doris构建实时数仓落地方案详解（一）：实时数据仓库概述Doris构建实时数仓落地方案详解（二）：Doris核心功能解读Doris构建实时数仓落地方案详解（三）：Doris实时数仓设计Doris构建实时数仓落地方案详解（一）：实时数据仓库概述1.数据仓库的发展历程2.数据仓库技术的发展3.数仓的相关技术栈4.OLAP查询5.MPP架构6.实时数仓定义7.实时数仓的难点数据仓库的概念可以追溯到20世纪80年代，当时IBM的研究人员提出了商业数据仓库的概念。数据仓库概念的提出，是为了解决和数据流相关的各种问题，特别是多重数据复制带来的高成本问题。1.数据仓库的发展历程数据仓库之父Bi
里流传着这样一句话，“一切业务数据化，一切数据业务化”。作为大数据从业者，你一定明白有数据是一回事，可要想让数据发挥价值、成为生产力是另一回事。手里得有两把刷子，才能成为大数据圈儿的“大拿”！如何实现智能路径检测，查询出符合条件的路径详情及符合路径的用户数？关于有序漏斗转化，如果想要更准确一些该怎么做？面对大量的订单记录，如果想按照地域、时间、来源等维度等进行实时分析，该怎么实现？对于海量评论数据，想要查询好评差评的比例，如果进行准实时分析想要秒级实现的话，如何来完成？ 不管是面试还是实际工作过程中，数据工程师要时时刻刻面对这些层出不穷的技术演进。随着数据的爆发式增长以及指标维度多元化，T+1
