较高的业务，需要严格控制查询时效（基本在毫秒级），对于并发不高的业务，允许进行 较大的查询，但也要考虑集群的承受能力。 通过一年来的应用以及Doris的不断改进升级，Doris的高可靠、高可用、高可扩展性也得 到进一步验证，服务稳定可靠。 准实时场景下的应用 离线业务分析大多基于T+1的离线数据，但在营销活动场景下，外卖团队往往需要当日的实时数 据进行业务变化的监控与分析，通常情况下会采用实时流计算来实现。 足分析需要。 实时数据需要与离线数据进行日环比与周同比的比对。 订单业务需要事件时间，体验业务需要生产时间，业务对齐逻辑复杂。 不同业务线需求差异大，指标需要良好扩展性。 由于业务上的复杂性，实时流计算中，需要考虑诸多业务口径的对齐，业务ER模型在合流处理中 开发成本较高，资源占用较大，通过设计基于Doris的准实时生产数仓，可以灵活地实现业务微批 处理，且开发生产成本都比较低。以下为基于Dor

同步/异步 场景 接口 Broker Load 异步 HDFS、BOS对象存储 MySQL Routine Load 异步 Kafka MySQL Stream load 同步 本地文件，数据流 HTTP Insert into 同步 命令行 MySQL Spark Load 异步 Spark MySQL 最佳实践 04 使用案例 • 根据数据源所在位置选择导入方式。 选择合适的导入方式

执行失败表示没有任何数据被成功导入，并返回如下： 其中 显示失败原因。后面的 url 可以用于查询错误的数据： 可以查看到具体错误行。 2. 超时时间 INSERT 操作的超时时间由 会话变量 控制。默认为5分钟。超时则作业会被取消。 3. Label 和原子性 INSERT 操作同样能够保证导入的原子性，可以参阅 导入事务和原子性 文档。 当需要使用 作为 insert 操作中的查询部分时，必须指定 2. 每个子任务最多读取的行数。必须大于等于200000。默认是200000。 3. 每个子任务最多读取的字节数。单位是字节，范围是 100MB 到 1GB。默认是 100MB。 这三个参数，用于控制一个子任务的执行时间和处理量。当任意一个达到阈值，则任务结束。 3. 采样窗口内，允许的最大错误行数。必须大于等于0。默认是 0，即不允许有错误行。 采样窗口为 。即如果在采样窗口内，错误行数大于 不会管理导出的文件。包括导出成功的，或者导出失败后残留的文件，都需要用户自行处理。 3. 导出到本地文件 导出到本地文件的功能不适用于公有云用户，仅适用于私有化部署的用户。并且默认用户对集群节点有完全的控制权限。 Doris 对于用户填写的导出路径不会做合法性检查。如果 Doris 的进程用户对该路径无写权限，或路径不存在，则会报错。 同时处于安全性考虑，如果该路径已存在同名的文件，则也会导出失败。

任务产出对应的数据，其产出时间不一致， 并且每个表只涉及部分指标或标签，不同数据查询对时效性要求也不同，因此架构 需要支持部分列更新。  性能高效：具备高效的写入能力，且在圈选、洞察、报表等场景可以实现秒级响应。  控制成本：在满足业务需求的前提下，最大程度地降低成本；支持冷热数据精细化 管理，支持标签灵活上下架。 数据导入方案 为了减轻 Doris 写入压力，我们考虑在数据写入 Doris 之前，尽量将数据生成宽表，再写