应用层：根据场景创建 DataSet，作为逻辑视图从大宽表选取所需的标签与指标，同 时可以二次定义衍生的标签与指标。 存在的问题：  数仓层：不支持部分列更新，当上游任一来源表产生延迟，均会造成大宽表延迟， 进而导致数据时效性下降。  加速层：不同的标签跟指标特性不同、更新频率也各不相同。由于 ClickHouse 目前 更擅长处理宽表场景，无区别将所有数据导入大宽表生成天的分区将造成存储资源 数仓层：Apache Doris 的 Aggregate 数据模型可支持部分列实时更新，因此我们去 掉了 DWM 集市层的构建，直接增量到 Doris / ES 中构建宽表，解决了架构 1.0 中 上游数据更新延迟导致整个宽表延迟的问题，进而提升了数据的时效性。数据（指 标、标签等）通过 Spark 统一离线加载到 Kafka 中，使用 Flink 将数据增量更新到 Doris 和 ES 中（利用 Flink 实现进一步的聚合，减轻了 份冗余的数据。  实时性比较差，由于每个 Source 表产出的时间不一样，往往会因为某些延迟比较 大的 Source 表导致整个数据链路延迟增大。  开发成本较高，该方案只能作为离线方式，若想实现实时方式则需要投入开发资源 进行额外的开发。 而在 Flink 中生成宽表，链路简单、成本低也容易实现，主要流程是：首先用 Spark 将相 关 Source 表最新数据离线导入到 Kafka

Doris中的导入 使用案例 04 Doris简介 01 • 基于MPP（大规模并行处理）架构的分析型数据库 01 Doris简介 • 性能卓越，PB级别数据毫秒/秒级响应 • 适用于高并发、低延时下的多维分析、实时报表等场景 • 由百度自研，2017年开源，2018年贡献给Apache社区后更名为 Apache Doris 系统定位 • 百度内部统称其为“百度数据仓库Palo”，同时百度云上提供Palo的企业级托管版本 高度集成，不依赖于外部存储系统 • 架构优雅，单集群可水平扩展至200台以上 • 查询性能业界领先 • 高并发查询，100台集群可达10w QPS • 流式导入单节点100MB/s，小批量导入毫 秒延迟 • 数据、元数据高可用，线上稳定服务6年 • 机器故障副本自动迁移 01 Doris简介 MySQL Tools （MySQL Networking） FE （Leader,JAVA）

算与管理成本较高。ROLAP需要强大的关系型DB引擎支撑。长期以来，由于传统关系型DBMS的 数据处理能力有限，所以ROLAP模式受到很大的局限性。随着分布式、并行化技术成熟应用，MP P引擎逐渐表现出强大的高吞吐、低时延计算能力，号称“亿级秒开”的引擎不在少数，ROLAP模式 可以得到更好的延伸。单从业务实际应用考虑，性能在千万量级关联查询现场计算秒开的情况下 ，已经可以覆盖到很多应用场景，具备应用的可能性。例如：日数据量的ROLAP现场计算，周、 处理，且开发生产成本都比较低。以下为基于Doris的准实时数仓架构设计，是典型的实时Lambd a生产架构： 实现准实时计算方案，需要以下能力的支撑： 实时的写入能力：目前支持Kafka To Doris秒级延迟。在可靠性、稳定性建设方面仍需进一步提升。 引擎建设 ：短平快的计算+高效的存储性能。目前Doris引擎性能仍有进步空间，2020年将有较大改进提升

会被删除。如果该目录没有被清除，用户可以手动清除。 Export 作业只会导出 Base 表的数据，不会导出物化视图的数据。 Export 作业会扫描数据，占用 IO 资源，可能会影响系统的查询延迟。 一个集群内同时运行的 Export 作业最大个数为 5。之后提交的只作业将会排队。 STREAM-LOAD STREAM LOAD STREAM LOAD Description Description 系统会生成一个 UUID。 Status： 导入结果。有如下取值： Success：表示导入成功，并且数据已经可见。 Publish Timeout：该状态也表示导入已经完成，只是数据可能会延迟可见。 Label Already Exists：Label 重复，需更换 Label。 Fail：导入失败。 ExistingJobStatus： 已存在的 Label 对应的导入作业的状态。 role_name]] Baidu 百度智能云文档 SQL手册 89 这里的 语法同 。且必须为使用 创建过的 。 中的 可以是域名，如果是域名的话，权限的撤销时间可能会有1分钟左右的延迟。 也可以撤销指定的 ROLE 的权限，执行的 ROLE 必须存在。 Example Example 1. 撤销用户 jack 数据库 testDb 的权限 2. 撤销用户 jack 资源 odbc_resource