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 的浪费，维护成本也将随之升高。  应用层：ClickHouse 采用的是计算和存储节点强耦合的架构，架构复杂，组件依赖 严重，牵一发而动全身，容易出现集群稳定性问题，对于我们来说，同时维护 ClickHouse 和 Elasticsearch 两套引擎的连接与查询，成本和难度都比较高。 除此之外，ClickHouse 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 架构非常简单，只有 FE 和 BE 两类进程，不依赖其他组件，并通过一致性协议来保 证服务的高可用和数据的高可靠，自动故障修复，运维起来比较容易;  高度兼容 MySQL 语法，支持标准 SQL，极大降低开发人员接入使用成本；  支持多种联邦查询方式，支持对 Hive、MySQL、Elasticsearch 、Iceberg 等组件的 联邦查询分析，降低多数据源查询复杂度。 通过以上的方式，使得存储成本降低

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 • （Obsever,JAVA） BE （C++） BE (C++) BE (C++) BE (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

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 -H

Mesa（数据模型）、Apache Impala（MPP Query Engine）和Apache ORCFile （存储格式，编码和压缩）的技术。 Doris的系统架构如下，主要分为FE和BE两个组件，FE主要负责查询的解析、编译、优化、调度 和元数 据管理；BE主要负责查询的执行和数据存储。关于Doris的更多技术细节，可参考其官方文档。 Doris的特点： 同时支持高并发点查询和高吞吐的Ad-hoc查询。