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  • pdf文档 SelectDB案例 从 ClickHouse 到 Apache Doris

    过技术和数据的赋能,腾讯音乐娱乐持续创新产品,为用户带来更好的产品体验,提高用户 参与度,也为音乐人和合作伙伴在音乐的制作、发行和销售方面提供更大的支持。 在业务运营过程中我们需要对包括歌曲、词曲、专辑、艺人在内的内容对象进行全方位分析, 高效为业务赋能,内容库数据平台旨在集成各数据源的数据,整合形成内容数据资产(以指 标和标签体系为载体),为应用层提供库存盘点、分群画像、指标分析、标签圈选等内容分 析服务。 架构图,分为数仓层、加速层、应用层三部分,数据架构 1.0 是 一个相对主流的架构,简单介绍一下各层的作用及工作原理:  数仓层:通过 ODS-DWD-DWS 三层将数据整合为不同主题的标签和指标体系, DWM 集市层围绕内容对象构建大宽表,从不同主题域 DWS 表中抽取字段。  加速层:在数仓中构建的大宽表导入到加速层中,Clickhouse 作为分析引擎, Elasticsearch 作为搜索/圈选引擎。  协议,并且使用标准 SQL。  支持丰富的数据模型,可满足多种数据更新方式,支持部分列更新。  支持对 Hive、Iceberg、Hudi 等数据湖和 MySQL、Elasticsearch 等数据库的联邦查 询分析。  导入方式多样,支持从 HDFS/S3 等远端存储批量导入,也支持读取 MySQL Binlog 以及订阅消息队列 Kafka 中的数据,还可以通过 Flink Connector
    0 码力 | 12 页 | 1.55 MB | 1 年前
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  • pdf文档 百度智能云 Apache Doris 文档

    符和内部关键词同名时,需要在该名称加上``符号。别名对大小写是敏感的。 举例: SQL-手册 Doris提供在线和离线的SQL手册。 在线的SQL手册通过连接Doris后使用help命令查看。如查看如何创建数据库。 本文档是离线的SQL手册,详细介绍SQL的语法。 注释 Doris支持SQL注释 单行注释: 以--开头的语句会被识别成注释并且被忽略掉。单行注释可以独立成行或者出现在其他语句的部分语句或者完整 该语句用于新建数据库(database) 该语句用于新建数据库(database) 语法: 语法: CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name; CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name; Examples: Examples: 1. 新建数据库 db_test db_test 1. 新建数据库 db_test CREATE DATABASE db_test; CREATE DATABASE db_test; mysql mysql>> -- This line is a comment about a query -- This line is a comment about a query mysql mysql>>
    0 码力 | 203 页 | 1.75 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Doris的数据导入机制以及原子性保证

    Doris Committer 01 Doris简介 导入的问题 02 03 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 FE负责解析/生成/调度查询计划 • BE负责执行查询计划、数据存储 • 任何节点都可线性扩展 01 Doris 简介 导入的问题 02 典型应用场景——OLAP分析 数据源 数据应用 数据存储 对象存储BOS OLTP WEB端日志 移动端日志 本地文件 数据分析 业务应用 实时大屏 多维报表 自助查询 用户画像 Doris 02 导入的问题 Vn Vn Vn Vn 通用协议输出:JDBC、ANSI SQL • 多种数据格式支持: 文本、PARQUET、ORC 04 使用案例 导入方式 04 使用案例 导入方式 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
    0 码力 | 33 页 | 21.95 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Apache Doris 在美团外卖数仓中的应用实践

    IO、CPU、内存,网络资源也会显著减少,并且不再会随着数据规模而线性增加。 总结与思考 在外卖运营分析的业务实践中,由于业务的复杂及应用场景的不同,没有哪一种数据生产方案能 够解决所有业务问题。数据库引擎技术的发展,为我们提供更多手段提升数据建设方案。实践证 明,以Doris引擎为驱动的ROLAP模式可以较好地处理汇总与明细、变化维的历史回溯、非预设维 的灵活应用、准实时的批处理等场景。而以Ky 为驱动的ROLAP模式会为美团的业务团队带来更大的收益。从目前实践效果看,其完全有替代Kyl in、Druid、ES等引擎的趋势。 目前,数据库技术进步飞速,近期柏睿数据发布全内存分布式数据库RapidsDB v4.0支持TB级毫 秒响应(处理千亿数据可实现毫秒级响应)。可以预见,数据库技术的进步将大大改善数仓的分 层管理与应用支撑效率,业务将变得“定义即可见”,也将极大地提升数据的价值。 参考资料 Doris文档和源码
    0 码力 | 8 页 | 429.42 KB | 1 年前
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SelectDB案例ClickHouseApacheDoris百度智能文档数据导入机制以及原子保证Apache Doris美团
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