kafka_default_offset Baidu 百度智能云文档 SQL手册 22 组合 组合 行为 行为 1 No No No 系统会自动查找topic对应的所有分区并从 OFFSET_END 开始消费 2 No No Yes 系统会自动查找topic对应的所有分区并从 default offset 指定的位置开始消费 3 Yes No No 系统会从指定分区的 OFFSET_END http 下载路径。命令执行成功后，文件将被保存在 Doris 中，该 url 将不再需要。 ：必须。对文件的分类名，可以自定义。但在某些命令中，会查找指定 catalog 中的文件。比如例行导入中 的，数据源为 kafka 时，会查找 catalog 名为 kafka 下的文件。 ：可选。文件的 md5。如果指定，会在下载文件后进行校验。 Example Example 1. 创建文件 如果所有导入表均完成导入，此时 LOAD 的进度为 99% 如果所有导入表均完成导入，此时 LOAD 的进度为 99% 导入进入到最后生效阶段，整个导入完成后，LOAD 的进度才会改为 100%。 导入进度并不是线性的。所以如果一段时间内进度没有变化，并不代表导入没有在执行。 导入任务的类型。Broker load 的 type 取值只有 BROKER。 主要显示了导入的数据量指标 , 和 。用户可以根据第一个数值判断

Doris在美团外卖数仓中的应用实践 Spark大数据博客 - https://www.iteblog.com 业务模型适配 MOLAP： 当业务分析维度相对固化，并在可以使用历史状态时，按照时间进行增量生产，加工 成本呈线性增长状态，数据加工到更粗的粒度（如组织单元），减少结果数据量，提高交互效率 。如上图所示，由A模型预计算到B模型，使用Kylin是一个不错的选择。 ROLAP： 当业务分析维度灵活多变或者特定到最 - https://www.iteblog.com 可以看到，当使用Bitmap之后，之前的PV计算过程会大幅简化，现场查询时的 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

(C++) 整体架构简单，产品易用 • 高度兼容MySQL协议 • 主从架构，不依赖任何其他组件 • 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