JAVA） FE （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

前加上关键词："FILE:"。 关于如何创建文件，请参阅 CREATE FILE 命令文档。 更多支持的自定义参数，请参阅 librdkafka 的官方 CONFIGURATION 文档中，client 端的配置项。如： 1. 使用 SSL 连接 Kafka 时，需要指定以下参数： 其中： 和 为必须，用于指明连接方式为 SSL，以及 CA 证书的位 置。 如果 Kafka server 端开启了 同时会限制集群内同时运行的导入任务数量，通常在 3-10 个不等。之后提交的导入作业会排队等待。队列最大长度 为 100。之后的提交会直接拒绝。注意排队时间也被计算到了作业总时间中。如果超时，则作业会被取消。所以建议通过 监控作业运行状态来合理控制作业提交频率。 BACKUP BACKUP BACKUP Description Description 该语句用于备份指定数据库下的数据。该命令为异步操作。提交成功后，需通过 description 该语句用于创建物化视图。 该操作为异步操作，提交成功后，需通过 SHOW ALTER TABLE MATERIALIZED VIEW 查看作业进度。 MV name 物化视图的名称，必填项。 相同表的物化视图名称不可重复。 query 用于构建物化视图的查询语句，查询语句的结果既物化视图的数据。目前支持的 query 格式为: CREATE CREATE EXTERNAL RESOURCE

性也得 到进一步验证，服务稳定可靠。 准实时场景下的应用 离线业务分析大多基于T+1的离线数据，但在营销活动场景下，外卖团队往往需要当日的实时数 据进行业务变化的监控与分析，通常情况下会采用实时流计算来实现。 外卖实时业务监控有如下特点： 避免分钟级的生产波动影响，业务上10、15分钟准实时数据可以满足分析需要。 实时数据需要与离线数据进行日环比与周同比的比对。 订单业务需要事件时间，体验业务需要生产时间，业务对齐逻辑复杂。