兼容性 由于我们第一阶段的目标是将Doris替换Apache Druid，因此我们基于Druid场景做了一些兼容性测试。...然后由一个Kafka消费者消费上Druid的请求，做SQL改写，将Druid SQL转换为Doris的查询语句发往Doris进行流量回放。 ...有一些Druid Function 的函数的参数入参含义、个数，都和Apache Doris有较大不同，这导致SQL改写的过程繁琐一些，但这对于平台型的服务团队通常是不得不做的过程。...后续计划 至于后续的计划，我们的目标是视资源情况推进Doris在有赞落地，尽量将ClickHouse、Druid的技术栈收敛为Apache Doris，解决前面提到的问题，同时也做技术栈的收敛、迭代。...当然这还有一些工作要做，包括兼容性测试、性能测试，确保业务上Doris与ClickHouse、Druid有相当的体验，为此我们也在尝试一些手写SIMD优化关键执行代码，希望最终能够借助Apache Doris
Doris会自动尝试进行 Broadcast Join，如果预估小表过大则会自动切换至 Shuffle Join。...10 | +--------------------+ 1 row in set (0.15 sec) 1.3 Colocation Join 1.3.1 名词解释 FE：Frontend，Doris...BE：Backend，Doris 的后端节点。负责查询执行和数据存储。 Colocation Group（CG）：一个 CG 中会包含一张及以上的 Table。...1.3.2 原理 doris 除了支持Broadcast/Shuffle Join 之外，Colocation Join更是一大特色。...COUNT(DISTINCT expr) 等价 (仅支持 TINYINT,SMALLINT 和 INT) 1.6 物化视图 物化视图是将预先计算（根据定义好的 SELECT 语句）好的数据集，存储在 Doris
+ Druid + TIDB 的模式 以及 Flink + Doris 的模式，基于 Apache Doris 的新一代架构的成功落地使得 360 商业化团队完成了实时数仓在 OLAP 引擎上的统一，...实时数仓演进 为提升各场景下数据服务的效率，助力相关业务团队更好推进商业化增长，截至目前实时数仓共经历了三种模式的演进，分别是 Storm + Druid + MySQL 模式、Flink + Druid...第一代架构 该阶段的实时数仓是基于 Storm + Druid + MySQL 来构建的，Storm 为实时处理引擎，数据经 Storm 处理后，将数据写入 Druid ，利用 Druid 的预聚合能力对写入数据进行聚合...，我们只能利用 MySQL 定时任务的方式将数据定时从 Druid 写入 MySQL 中（类似于将 MySQL 作为 Druid 的物化视图），再通过 Druid + MySQL 的模式对外提供服务。...在升级完成后，我们按照不同业务场景的需求，将 Flink 处理完的数据分别写入 Druid 和 TiDB ，由 Druid 和 TIDB 对外提供数据查询服务。
当不使用 Partition 建表时，系统会自动生成一个和表名同名的，全值范围的 Partition。该 Partition 对用户不可见，并且不可删改。
Doris on ES Doris-On-ES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： ES中的多index分布式...，让Doris可以具有了访问各式数据库的能力，并借助Doris本身的OLAP的能力来解决外部表的数据分析问题： 支持各种数据源接入Doris。...Spark Doris Connector Spark Doris Connector 可以支持通过 Spark 读取 Doris 中存储的数据。 当前版本只支持从Doris中读取数据。...Flink Doris Connector Flink Doris Connector 可以支持通过 Flink 读取 Doris 中存储的数据。...Doris output plugin 该插件用于logstash输出数据到Doris，使用 HTTP 协议与 Doris FE Http接口交互，并通过 Doris 的 stream load 的方式进行数据导入
小米doris apache doris在小米演进架构中的应用，原来的方式是来自各平台的数据，都要有一个数据汇总的平台，但是由于数据量巨大，如果还用传统的mysql来做数据筛选，mysql的查询语句会变得越来越复杂...现在apache doris已经在天星数科、新零食、用户画像、BI广告投放等业务上广泛被使用，大大提高的服务的运算性能。...架构中有缓存，apache doris数据写入缓存，从缓存中读，缓存中读不到的从doris中读，那么，doris优势体现在性能更高吗？...增量数据100亿/天，导入压力大，可以从接手数据接入doris，然后做数据埋点做切入点？ 它提供了留存、漏斗分析等函数，极大程度简化了开发的成本。...消息队列talos，在Flink中清洗建模后，被下游的Doris和Hive消费。全量数据会存储在Hive中，进行批量ETL或历史数据召回的查询。实时增量被存储在Doris中，用来做热数据的查询操作。
Doris概述篇一、前言Doris由百度大数据部研发，之前叫百度Palo，于2017年开源，2018年贡献到 Apache 社区后，更名为Doris。...二、Doris简介Apache Doris是一个现代化的基于MPP（大规模并行处理）技术的分析型数据库产品。...目前Doris最新版本已经支持Bitmap算法，配合预计算可以很好地解决去重应用场景。...总结：数据压缩率Clickhouse好ClickHouse单表查询性能优势巨大Join查询两者各有优劣，数据量小情况下Clickhouse好，数据量大Doris好Doris对SQL支持情况要好六、...使用场景上图是整个Doris的具体使用场景，主要是它的接收数据源，以及它的一个整体的模块，还有最后它的一个可视化的呈现。
Doris分区Partition 第一层是 Partition，即分区。用户可以指定某一维度列作为分区列，并指定每个分区的取值范围，分区支持 Range 和 List 的划分方式。...创建Doris表时也可以仅使用一层分区，使用一层分区时，只支持Bucket分桶划分，这种表叫做单分区表；如果一张表既有分区又有分桶，这张表叫做复合分区表。...从Doris1.2.0版本后也支持通过"FROM(...) TO (...) INTERVAL ..."来批量创建分区。下面分别进行演示。 通过"VALUES [...)" ..."2017-06-01"); Query OK, 0 rows affected (0.05 sec) 注意：关于操作分区注意项参考官网：ALTER-TABLE-PARTITION - Apache Doris
预计算空间换时间 Apache Kylin Apache Doris Mondrian 从所有的系统中选出相对符合的再进行深入一点的比较如下： Clickhouse Druid Apache Kylin...不支持primary key sorting，支持inverted indexes 通过编写 Json 文件，以 HTTP 的方式请求 Druid 支持sql 国内使用Druid比较多，有赞，美团等...incubator-pinot/ 架构概述：https://pinot.readthedocs.io/en/latest/architecture.html 2323 star 活跃 国内使用Pinot的比较少 Apache Doris...Doris前身是Palo，Palo是百度自研的基于MPP的交互式SQL数据仓库 架构概述：https://doris.incubator.apache.org/Docs/cn/internal/metadata-design.html...#id3 项目地址：https://github.com/apache/incubator-doris 1294 star 活跃 C++ 来源百度 国内使用Pinot的比较少 Apache Kylin
Apache Druid： 针对 B 端商家实时分析报表场景，基于 Druid 构建维度查询系统，为商家提供实时指标查询服务。...02 Apache Druid ：数据修复处理难度大 数据修复难度大： 当出现 Apache Flink 自身容错导致数据重复的情况，Druid 完全依赖写入侧进行幂等操作，由于自身不支持数据更新或删除...数据一致性问题： 对于 Druid 而言，导入数据后需要构建完 Segment 才能响应查询结果。...对于收益而言，我们需要评估新架构引入后的性能是否如预期提升，将 Apache Doris 分别与 Clickhouse、Druid、Kylin 进行对比评估。...后续在逐步完成 Clickhouse 的业务迁移后，基于 Clickhouse 的迁移经验，对未迁移的存量业务逐步完成 Druid、Kylin 两个组件的迁移，最终基于 Apache Doris 构建极速分析
----Apache Doris 部署介绍一、软硬件要求Doris 运行在 Linux 环境中，推荐 CentOS 7.x 或者 Ubuntu 16.04 以上版本，同时你需要安装 Java 运行环境，...Apache Doris的性能与节点数量及配置正相关，官方建议生产环境中部署Doris使用10~100台左右的机器来充分发挥Doris性能，其中3台部署FE(HA)，剩余的部署BE。...时钟同步Doris 的元数据要求时间精度要小于5000ms，所以所有集群所有机器要进行时钟同步，避免因为时钟问题引发的元数据不一致导致服务出现异常。...关闭交换分区（swap ）Linux交换分区会给Doris带来很严重的性能问题，需要在安装之前禁用交换分区。...五、网络需求Doris 各个实例直接通过网络进行通讯。
Doris原理篇一、Doris 特点1、支持标准SQL接口在使用接口方面，Doris 采用 MySQL 协议，高度兼容 MySQL 语法，支持标准 SQL，用户可以通过各类客户端工具来访问 Doris...5、支持物化视图Doris 也支持强一致的物化视图，物化视图的更新和选择都在系统内自动进行，不需要用户手动选择，从而大幅减少了物化视图维护的代价。...Doris 的 Runtime Filter 支持 In/Min/Max/Bloom Filter。...Doris的系统架构如下，Doris主要分为FE和BE两个组件：Doris的架构很简洁，使用MySQL协议，用户可以使用任何MySQL ODBC/JDBC和MySQL客户端直接访问Doris，只设FE(...FE：Frontend，即 Doris 的前端节点。主要负责接收和返回客户端请求、元数据以及集群管理、查询计划生成等工作BE：Backend，即 Doris 的后端节点。
# Doris 副本修复和均衡策略 # 名词解释 Tablet：Doris 表的逻辑分片，一个表有多个分片 Replica：分片的副本，默认一个分片有3个副本 Healthy Replica：健康副本，
1、说明 本文主要是测试Doris动态分区相关功能； 关于动态分区相关理论部分请参考官方文档： http://doris.incubator.apache.org/master/zh-CN/administrator-guide
用户密码： root / Passord123@doris Doris-BE 数据目录： /data{…q}/disk{1…16}/doris Doris-FE安装目录： /opt/doris/...Doris-BE安装目录： /opt/doris/ Broker安装目录： /opt/apache_hdfs_broker/ Doris-FE监听端口：8010,8030,9020,9030 Doris-BE...;/datac/disk2/doris;/datad/disk3/doris;/datae/disk4/doris;/dataf/disk5/doris;/datag/disk6/doris;/datah.../disk7/doris;/datai/disk8/doris;/dataj/disk9/doris;/datak/disk10/doris;/datal/disk11/doris;/datam/disk12.../doris;/datan/disk13/doris;/datao/disk14/doris;/datap/disk15/doris;/dataq/disk16/doris #单条查询最多使用的be内存
前缀索引： Doris和传统数据库不同，Doris这种MPP架构的数据库不支持在任意列上创建索引。 Doris的数据存储在SSTable这种数据结构上，该数据结构以排序列作为条件查询会非常高效。
image.png 1 引言 Doris的导入（Load）功能就是将用户的原始数据导入到 Doris表中。...Doris底层实现了统一的流式导入框架，而在这个框架之上，Doris提供了非常丰富的导入方式以适应不同的数据源和数据导入需求。...Stream Load是Doris用户最常用的数据导入方式之一，它是一种同步的导入方式, 允许用户通过Http访问的方式将CSV格式或JSON格式的数据批量地导入Doris，并返回数据导入的结果。...在Doris的BE中，数据采用分层的方式写入存储层。...原文链接：https://lrting.top/backend/bigdata/doris/doris-advanced/5182/
如果机器有多个IP，需要配置priority_networks 1、启动Broker [root@node1 ~]# cd /app/doris-0.14.13/apache_hdfs_broker/...14153 BrokerBootstrap 12249 Master 14218 Jps [root@node1 apache_hdfs_broker]# [root@node2 ~]# cd /app/doris
DUPLICATE ）、聚合表（Aggregate ）、更新表（UNIQUE ） 物化视图（Materialized Views）：简称 MVs，将预先计算（根据定义好的 SELECT 语句）好的数据集，存储在 Doris
MOLAP 的优点和缺点 MOLAP的典型代表是：Druid，Kylin，Doris，MOLAP一般会根据用户定义的数据维度、度量（也可以叫指标）在数据写入时生成预聚合数据；Query查询到来时，实际上查询的是预聚合的数据而不是原始明细数据...、Kylin、Presto、Impala、Doris。...从下图可知，这种场景最合适的是Elasticsearch、Doris、Druid、Kylin这些。 场景二：复杂查询 复杂查询指的是复杂聚合查询、大批量数据SCAN、复杂的查询（如JOIN）。...注：部分内容来自https://zhuanlan.zhihu.com/p/55197560 5.7 Doris Doris是百度主导的，根据Google Mesa论文和Impala项目改写的一个大数据分析引擎...Doris的主要功能特性如下图所示： 【原图来自Apache Doris官方介绍PPT】 5.8 Druid Druid 是一种能对历史和实时数据提供亚秒级别的查询的数据存储。
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