1.概述doris是百度提供一个MPP架构的分析性数据库。下面介绍一下如何安装doris.2.下载我用的是centos7.5的虚拟器。https://doris.apache.org/zh-CN/download我们可以看到：这里有avx2和noavx2,AVX2（AdvancedVectorExtensions2）是一种在现代CPU中使用的高级向量扩

软件下载：https://apache-doris-releases.oss-accelerate.aliyuncs.com/apache-doris-2.1.7-bin-x64.tar.gz安装配置jdk环境：tar-zxvfjdk-8u202-linux-x64.tar.gz-C/usr/local/tee-a/etc/profile<<EOFexportJAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_202exportPATH=\$PATH:

当前，各企业正面临前所未有的数据增量，不仅体现在数据规模的急剧上升，还体现在数据的类型多样性和产生速度的加快。数据体量大固然蕴藏着更大的潜力及可能性，但如何有效利用这些数据，解决实际问题、赋能业务增长，才是各企业发展的关键。因此，企业亟需搭建高效的数据处理与分析平台，以帮

一、背景在现代企业中，数据是决策和运营的核心。为了更好地利用这些数据，企业通常需要将数据从不同的源系统（如Doris）同步到一个集中的数据仓库（如Inceptor）。ETL（Extract,Transform,Load）过程是实现这一目标的关键。然而传统的ETL往往技术通用性差、灵活性不高，对非技术人员不友好。 

使用TapData，化繁为简，摆脱手动搭建、维护数据管道的诸多烦扰，轻量替代OGG,Kettle等同步工具，以及基于Kafka的ETL解决方案，「CDC+流处理+数据集成」组合拳，加速仓内数据流转，帮助企业将真正具有业务价值的数据作用到实处，将“实时数仓”方法论落进现实。TapData持续迭代产品

在现代数据驱动的业务环境中，高效的数据集成与处理是企业成功的关键。随着数据量的快速增长和多样化需求的增加，传统的数据处理工具已经无法满足企业的需求。ETLCloud与Doris的组合为企业提供了一种简单而高效的数据集成解决方案，助力企业在数据处理和分析方面迈向新的高度。 一、

在现代企业中，数据无处不在，贯穿于各个业务环节和系统之间。无论是跨系统的数据集成、多地域的数据协同，还是实时应用的数据同步，数据的一致性和及时性都至关重要。在数字化转型的过程中，如何确保不同系统、地域、设备之间的数据同步，成为了企业面临的重要挑战。本专题将基于实践经验，从

环境操作系统：CentOSLinuxrelease7.6.1810(Core)Doris版本：doris-2.1.5-bin-x64Java版本：jdk1.8.0_1813台机器组成的集群所在场景做大数据项目时使用Doris的catalog将来自不同主机的多个MySQL库相同的表数据汇总到另一个主机的MySQL库，就注册了多个catalog用于连接不同的

这个简短的指南将告诉你如何下载ApacheDoris最新稳定版本，在单节点上安装并运行它，包括创建数据库、数据表、导入数据及查询等。环境准备选择一个x86-64上的主流Linux环境，推荐CentOS7.1或者Ubuntu16.04以上版本。更多运行环境请参考安装部署部分。Java8运

MySQL兼容性Doris是高度兼容MySQL语法，支持标准SQL。但是Doris与MySQL还是有很多不同的地方，下面给出了他们的差异点介绍。数据类型数字类型类型MySQLDorisBoolean-支持-范围：0代表false，1代表true-支持-关键字：Boolean-范围：0代表false，1代表trueBit

分区列支持 BOOLEAN,TINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT,LARGEINT,DATE,DATETIME,CHAR,VARCHAR 数据类型，分区值为枚举值。只有当数据为目标分区枚举值其中之一时，才可以命中分区。CREATETABLE`table1`(`BUKRS`varchar(12)NULL,`GJAHR`varchar(12)NOTNULL,`

apache-doris-3.0.1-bin-x64.tar.gz，jdk-17_linux-x64_bin.tar.gz（jdk-17.0.12）。准备4台服务器，1台FE，3台BE。采用阿里云的ECS云服务器。RockyLinx9.4服务器系统。IP安装doris类别172.25.93.153FE172.25.93.154BE（be1）172.25.93.155BE（be2）172.25.93.156BE（be3）oris默认的端口规划因为安装的

1.基本概念Doris的Compaction 策略决定什么时候将哪些小文件合并成大文件。适当的调整Compaction的策略，可以极大地提升导入效率和查询效率。Doris当前提供了2种compaction 策略，通过表属性的 compaction_policy 参数指定。①size_basedcompaction 策略：默认策略，对大

表结构字段名称与json key名称一致：packagecom.ruoyi.doris;importcn.hutool.core.io.FileUtil;importcn.hutool.http.HttpRequest;importcn.hutool.http.HttpResponse;importcom.alibaba.fastjson.JSONArray;importcom.alibaba.fastjson.JSONObject;importlomb

在现代企业数据架构中，数据整合是至关重要的一个环节，它不仅关乎数据的准确性与一致性，还直接影响到数据分析的有效性和业务决策的精确性。Doris（原名Palo）与Hive是两大在大数据处理领域内广泛应用的数据存储与分析系统，它们各有千秋，适用于不同的场景。将Doris数据整合至Hive数据库，旨

在数据驱动的新时代，企业对数据的需求日益增加，尤其是数据同步的速度和准确性。随着数据源和数据目标的多样化，如何实现高效、无缝的数据同步成为了许多企业的关注焦点。ETLCloud正是这一领域的先锋，为用户提供了从SQLServer到Doris的无缝数据同步解决方案，助力企业在数据整合和分

在竞争激烈的消费金融市场中，有效利用海量数据、提升业务运营效率是赢得市场的关键。早期招联采用典型的Lambda架构提供业务报表、数据运营、个性推荐、风险控制等数据服务，而Lambda过多的技术栈也引发了数据孤岛、查询效率不足、代码复用性差以及开发运维成本高昂等诸多问题。因

ApacheDoris设计思想介绍与应用场景   MPP(MassivelyParallelProcessing)，即大规模并行处理，在数据库非共享集群中，每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上，每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接，彼此协同

导言抱歉，作为从S2开始的骨灰级玩家看到EDG·UZI官宣首发上线，兴奋之余忘了写文档--||，还望各位看官老爷见谅，这次错了，下次还敢^_^这是继上次的30问上篇的中篇，也是10个问题，有些还是比较难回答的，欢迎大家在评论区或者私聊我来进行battle~Q&A1.时区zone，因现在国家

在当今数据驱动的时代，高效、可靠的数据集成成为企业数字化转型的关键一环。ETLCloud作为一款创新的数据集成平台，通过其强大的零代码配置能力，为企业提供了从数据抽取、转换到加载（ETL）的全链条解决方案，尤其在跨系统数据迁移方面展现出显著优势。本次实践通过将GreenPlum数据库的数据

随着大数据技术的迅速发展，越来越多的企业开始寻求高效、灵活的数据存储与分析解决方案。ApacheDoris（原名Palo）作为一款高性能的MPP（大规模并行处理）分析型数据库，凭借其在OLAP场景下的卓越表现，逐渐成为数据仓库和商业智能领域的优选方案之一。本文旨在详细介绍如何利用ETLCloud平台，

引言:大数据世界的新玩家还记得我第一次听说"Doris"这个名字时的情景吗?那是在一个炎热的夏日午后,我正在办公室里为接下来的大数据项目发愁。作为一个刚刚跨行到大数据领域的新手,我感觉自己就像是被丢进了深海的小鱼—周围全是陌生的概念和技术。就在这时,我的导师拍了

湖仓一体（DataLakehouse）融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势，帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求。在过去多个版本中，ApacheDoris持续加深与数据湖的融合，已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。为便于用户快速入门，我们将通过系列文

原文：https://juejin.cn/post/7351292334645461031DorisClusterManager安装部署及使用2024-03-29131阅读4分钟专栏：doris一、什么是DorisManager？ClusterManagerforApacheDoris（简称DorisManager）是Doris开发团队推出的管理运维ApacheDoris集群的工具，完全兼容Dori