百度智能云 Apache Doris 文档
个副本: Keywords Keywords 最佳实践 最佳实践 1. 同一数据库下只能有一个正在执行的恢复操作。 2. 可以将仓库中备份的表恢复替换数据库中已有的同名表,但须保证两张表的表结构完全一致。表结构包括:表名、列、分 区、物化视图等等。 3. 当指定恢复表的部分分区时,系统会检查分区范围是否能够匹配。 4. 恢复操作的效率: 在集群规模相同的情况下,恢复操作的耗时基本等同于备份 k2 的行才会被导入。 7. 导入数据,提取文件路径中的时间分区字段,并且时间包含 %3A (在 hdfs 路径中,不允许有 ':',所有 ':' 会由 %3A 替换) 路径下有如下文件: 表结构为: 8. 从 HDFS 导入一批数据,指定超时时间和过滤比例。使用明文 my_hdfs_broker 的 broker。简单认证。并且将原有数据中与 导入数据中v2 大于100 的列相匹配的列删除,其他列正常导入 6. 使用streaming方式导入 7. 导入含有HLL列的表 8. 导入含有 BITMAP 列的表 9. 导入 Json 数据,使用简单模式。即 Json 数据中的字段名即为列名。 表结构为: Json 数据: 导入命令: 10. 导入 Json 数据,使用 jsonpath 抽取字段 json数据格式: curl --location-trusted -u admin -H0 码力 | 203 页 | 1.75 MB | 1 年前3Doris的数据导入机制以及原子性保证
Contributor 100+,一线互 联网广泛使用 2018 07 01 Doris简介 产品特性 简单易用 扩展性强 性能卓越 高可用 • 高度兼容MySQL • 支持在线表结构变更 • 支持集群动态伸缩 • 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 •0 码力 | 33 页 | 21.95 MB | 1 年前3SelectDB案例 从 ClickHouse 到 Apache Doris
中存储命名为 a4,用户使用更具有业务含义 song_name 进行查询。在 查询 Doris 前,我们会在查询层将 SQL 改写成具体的列名 a4。这样名称的修改只 是修改其元数据,底层 Doris 的表结构可以保持不变。 为了实现标签灵活上下架,我们通过统计标签的使用情况来分析标签的价值,将低 价值的标签进入下架流程。下架指的是对元信息进行状态标注,在下架标签重新上 架之前,不会继续导入其数0 码力 | 12 页 | 1.55 MB | 1 年前3
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