文章目录前言一、Doris简介二、核心特性三、Doris特点四、整体架构五、系统架构六、元数据结构七、数据分发总结前言Doris由百度大数据部研发，之前叫百度Palo，于2017年开源，2018年贡献到Apache社区后，更名为Doris。一、Doris简介ApacheDoris是一个现代化的基于MPP（大规模并行处理）技术的分析型数据库产品，MPP技术即将同一个任务并行的分散到多个服务器和节点上，每个节点计算完成后，在将各自的结果汇总在一起得到最终的结果，与Hadoop相似，效率很高，亚秒级内即可查询出结果。二、核心特性基于MPP（大规模并行处理）架构的分析型数据库性能卓越，PB级别数据毫秒

作者：肖康，SelectDB技术副总裁、ApacheDorisCommitter日志数据是企业大数据体系中重要的组成部分之一，这些数据记录了网络设备、操作系统以及应用程序的详细历史行为，蕴含了丰富的信息价值，在可观测性、网络安全、业务分析等关键业务领域发挥着重要作用，可帮助企业更好了解系统及业务运行情况，及时发现及解决问题，以保障系统安全稳定运行。具体而言，日志数据可以通过以下方式为企业带来价值：可观测性：日志是可观测性的三大基石（Logging，Metrics，Tracing）之一，其数据规模占比最高，常用于监控告警、故障排查时快速检索、Trace关联等，可保证系统稳定运行、提升运维效率；网

随着数据量和数据复杂性的不断增加，越来越多的企业开始使用OLAP（联机分析处理）引擎来处理大规模数据并提供即时分析结果。在选择OLAP引擎时，性能是一个非常重要的因素。目录/基础查询场景下// 连接查询场景 //聚合查询场景//子查询场景/

目录1. SparkLoad导入Hive非分区表数据2. SparkLoad导入Hive分区表数据3.注意事项进入正文之前，欢迎订阅专题、对博文点赞、评论、收藏，关注IT贫道，获取高质量博客内容！宝子们订阅、点赞、收藏不迷路！抓紧订阅专题！1. SparkLoad导入Hive非分区表数据1）在node3hive客户端，准备向Hive表加载的数据hive_data1.txt:1,zs,18,1002,ls,19,1013,ww,20,1024,ml,21,1035,tq,22,1042)启动Hive，在Hive客户端创建Hive表并加载数据#配置Hive服务端$HIVE_HOME/conf/hi

作者：马如悦ApacheDoris创始人历史上，数据分析需求的不断提升（更大的数据规模、更快的处理速度、更低的使用成本）和计算基础设施的不断进化（从专用的高端硬件、到低成本的商用硬件、到云计算服务），这两大因素推动数据仓库的架构大体经历了三个时代：软硬一体的一体机时代、存算一体的分布式时代以及存算分离的云原生时代。ApacheDoris诞生于存算一体的分布式时代，是典型的SharedNothing架构：BE节点上存储与计算紧密耦合、多BE节点采用MPP分布式计算架构，这种架构为ApacheDoris带来了高可用、极简部署、横向可扩展以及强大的实时分析性能等一系列核心特色。随着云时代的到来，无论

一、系统选型和应用现状首先来介绍一下小米集团OLAP系统选型与应用现状。1、系统选型在小米内部，OLAP引擎主要的应用场景是BI看板和报表分析。早期通过引入Kylin来满足面向主题式的报表分析的需求，当时没有集团层面通用的BI平台，都是各个业务部门自建自己的BI看板。后来小米决定要建立全集团通用的BI平台，Kylin的灵活性就不太够了，我们就需要做一次选型，选择一款在各个业务场景之间更通用的OLAP方案，通过调研我们选择了SparkSQL+Kudu+HDFS这种方案。计算层使用了SparkSQL，存储层使用了Kudu和HDFS。存储层做了冷热数据的分离，热数据会写入到Kudu，冷数据会存储在H

错误在写入Doris数据库时，一直写入不进去，报错： inserthasfiltereddatainstrictmode，翻译：插入在严格模式下过滤了数据问题所在在创建表的时候有一列的长度过短之前用的是VARCHAR(10)类型的数据，现在改为 VARCHAR(64)修改之后就可以插入问题扩展同样的报错，不同的原因，这一次还是发生在插入数据的时候原因我在创建表是对数据进行了分区，以时间进行分区，没有做动态分区，所以我在插入不在分区规定的时间时就会报错。解决方法手动给表继续添加分区，不想麻烦的话就去研究怎么搞动态分区吧

Doris向量化执行引擎原理一、向量化执行引擎的概述向量化执行引擎是一种高效的数据处理方式，它将数据分为多个向量进行处理，能够充分利用CPU的SIMD指令集，提高数据处理的效率。在Doris中，向量化执行引擎被广泛应用于查询优化、数据压缩、聚合计算等方面，能够显著提高Doris的查询性能和数据处理能力。二、向量化执行引擎的实现原理数据结构向量化执行引擎中的数据结构主要包括列式存储、行式存储、位图存储等。其中，列式存储是最常用的存储方式，它将同一列的数据存储在一起，能够提高数据压缩和查询性能。行式存储则是将一行数据存储在一起，适用于写入操作。位图存储则是将数据按照二进制位进行存储，能够高效地处理

问题1：flink1.14包org.apache.flink.shaded.guava版本冲突java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/flink/shaded/guava18/com/google/common/util/concurrent/ThreadFactoryBuilderatcom.ververica.cdc.debezium.DebeziumSourceFunction.open(DebeziumSourceFunction.java:218)~[flink-connector-debezium-2.2.0.jar:2.2.0]ator

本文导读：随着河北幸福消费金融的客户数量和放贷金额持续上升，如何依托大数据、数据分析等技术来提供更好决策支持、提高工作效率和用户体验，成为了当前亟需解决的问题。基于此，公司决定搭建数据中台，从基于TDH的离线数仓再到基于ApacheDoris的实时数仓，最终统一了数据出口，提升了数据质量，并实现查询速度近400倍的提升。本文将详细为大家分享河北幸福消费金融数据中台搭建经验和应用实践，希望为其他企业带来一些有益的参考。作者｜河北幸福消费金融信息科技部河北幸福消费金融股份有限公司由张家口银行发起设立，是2017年6月正式开业的全国第22家、河北省首家消费金融公司，主要面向个人客户发放最高额不超过2