Export 作业运行失败，在远端存储中产生的 临时目录，以及已经生成的文件不会被删除，需 要用户手动删除。 如果 Export 作业运行成功，在远端存储中产生的 目录，根据远端存储的文件系统语义，可能会保 留，也可能会被清除。比如在百度对象存储（BOS）中，通过 rename 操作将一个目录中的最后一个文件移走后，该目录也 会被删除。如果该目录没有被清除，用户可以手动清除。 Export Compute Node 节点上的 ODBC Client 对外部数据源进行连接和查询。所以 要求外部数据源和 Compute Node 节点网络是双向连通的。 同时，Doris 查询外部表并不是分布式查询，而是单 Client 方式连接查询。所以性能效率上要远低于查询 Doris 自身存储的 表。外部表比较适用的场景式一些频繁更新的维度表和 Doris 中存储的事实表进行关联查询。或者通过

化，建设持续进步的数仓能力，也欢 迎大家多给我们提出建议。 数仓交互层引擎的应用现状 目前，互联网业务规模变得越来越大，不论是业务生产系统还是日志系统，基本上都是基于Hado op/Spark分布式大数据技术生态来构建数据仓库，然后对数据进行适当的分层、加工、管理。而 在数据应用交互层面，由于时效性的要求，数据最终的展现查询还是需要通过DBMS（MySQL） 、MOLAP（Kylin）引擎来进行支撑。如下图所示： 形式，MOLAP以Cube为表现形式，但计 算与管理成本较高。ROLAP需要强大的关系型DB引擎支撑。长期以来，由于传统关系型DBMS的 数据处理能力有限，所以ROLAP模式受到很大的局限性。随着分布式、并行化技术成熟应用，MP P引擎逐渐表现出强大的高吞吐、低时延计算能力，号称“亿级秒开”的引擎不在少数，ROLAP模式 可以得到更好的延伸。单从业务实际应用考虑，性能在千万量级关联查询现场计算秒开的情况下 oris引擎 为驱动的ROLAP模式会为美团的业务团队带来更大的收益。从目前实践效果看，其完全有替代Kyl in、Druid、ES等引擎的趋势。 目前，数据库技术进步飞速，近期柏睿数据发布全内存分布式数据库RapidsDB v4.0支持TB级毫 秒响应（处理千亿数据可实现毫秒级响应）。可以预见，数据库技术的进步将大大改善数仓的分 层管理与应用支撑效率，业务将变得“定义即可见”，也将极大地提升数据的价值。

Doris的性能、可用性、拓 展性进行了全面升级 • 承担百度所有统计报表业务 2012 01 Doris简介 04 05 06 • 全新的数据模型，查询存储 效率大幅提升 • MPP框架，支持分布式计算 2013 • 精简架构、统一用户客户端， 实现高可用 • 正式开始对外提供服务 2015 • 正式开源 • 希望能帮助更多人、让更多 人帮助Doris 2017 • 贡献给Apache社区，更名

基于圈选结果，需要进行指标数据的聚合分析。  基于圈选结果，需要支持标签和指标的明细查询。 经过调研，我们最终采用了 Doris on ES 的解决方案来实现以上要求，将 Doris 的分布式 查询规划能力和 ES 的全文检索能力相结合。Doris on ES 主要查询模式如下所示： SELECT tag, agg(metric) FROM Doris 10