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  • pdf文档 Apache Doris 在美团外卖数仓中的应用实践

    Apache Doris在美团外卖数仓中的应用实践 Spark大数据博客 - https://www.iteblog.com Apache Doris在美团外卖数仓中的应用实践 序言 美团外卖数据仓库技术团队负责支撑日常业务运营及分析师的日常分析,由于外卖业务特点带来 的数据生产成本较高和查询效率偏低的问题,他们通过引入Apache Doris引擎优化生产方案,实 现了低成本生产与高效查询的 本文侧重于以Doris引擎为“发动机”的数仓生产架构的改进与思考。在开源的大环境下,各种数据 引擎百花齐放,但由于业务的复杂性与多样性,目前并没有哪个引擎能够适配所有业务场景,因 此希望通过我们的业务实践与思考为大家提供一些经验参考。美团外卖数仓技术团队致力于将数 据应用效率最大化,同时兼顾研发、生产与运维成本的最小化,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 业务团队日常经营分析最典型的场景就是各种维度下的自定义查询,面对如此灵活可变、所见即 1 / 8 Apache Doris在美团外卖数仓中的应用实践 Spark大数据博客 - https://www.iteblog.com 所得的应用场景,美团平台使用Kylin作为公司的主要MOLAP引擎。MOLAP是预计算生产,在增 量业务,预设维度分析场
    0 码力 | 8 页 | 429.42 KB | 1 年前
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  • pdf文档 Doris的数据导入机制以及原子性保证

    Doris 的数据导入事务及原子性保证 杨政国 百度资深研发工程师 Doris Committer 01 Doris简介 导入的问题 02 03 Doris中的导入 使用案例 04 Doris简介 01 • 基于MPP(大规模并行处理)架构的分析型数据库 01 Doris简介 • 性能卓越,PB级别数据毫秒/秒级响应 • 适用于高并发、低延时下的多维分析、实时报表等场景 • 异步 Kafka MySQL Stream load 同步 本地文件,数据流 HTTP Insert into 同步 命令行 MySQL Spark Load 异步 Spark MySQL 最佳实践 04 使用案例 • 根据数据源所在位置选择导入方式。 选择合适的导入方式 • 使用 MySQL 协议定期提交和查看导入作业。 确定导入方式的协议 • 导入方式为同步或异步。 确定导入方式的类型 apache.org/master/zh-CN/ • GitHub:https://github.com/apache/incubator-doris 欢迎关注Doris微信公众号 更多技术趋势、实践案例、社区活动 欢迎登陆百度智能云官网,体验企业级托管版本Palo 全新UI支持,更有新用户0元三个月优惠活动 Thank You
    0 码力 | 33 页 | 21.95 MB | 1 年前
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  • pdf文档 百度智能云 Apache Doris 文档

    test test Baidu 百度智能云文档 SQL手册 12 4. 向 表中导入一个查询语句结果,并指定 partition 和 label Keywords Keywords 最佳实践 最佳实践 1. 查看返回结果 INSERT 操作是一个同步操作,返回结果即表示操作结束。用户需要根据返回结果的不同,进行对应的处理。 1. 执行成功,结果集为空 如果 insert 对应 select "101,0,0,200" "101,0,0,200" ));; Baidu 百度智能云文档 SQL手册 21 8. 从指定的时间点开始消费 Keywords Keywords 最佳实践 最佳实践 1. 关于指定消费的 Partition 和 Offset Doris 支持指定 Partition 和 Offset 开始消费,还支持了指定时间点进行消费的功能。这里说明下对应参数的配置关系。 到数据库 example_db1, 并重命名为 new_tbl,时间版本为 "2020-05-04-17-11-01"。默认恢复为 3 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
    0 码力 | 203 页 | 1.75 MB | 1 年前
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  • pdf文档 SelectDB案例 从 ClickHouse 到 Apache Doris

    1 从 ClickHouse 到 Apache Doris,腾讯音乐内容库数据平台架构演进实践 2023/02/20SelectDB 用户案例 导读:腾讯音乐内容库数据平台旨在为应用层提供库存盘点、分群画像、指标分析、标签圈 选等内容分析服务,高效为业务赋能。目前,内容库数据平台的数据架构已经从 1.0 演进到 了 4.0 ,经历了分析引擎从 ClickHouse 到 Apache Doris 的替换、经历了数据架构语义层 的初步引入到深度应用,有效提高了数据时效性、降低了运维成本、解决了数据管理割裂等 问题,收益显著。本文将为大家分享腾讯音乐内容库数据平台的数据架构演进历程与实践思 考,希望所有读者从文章中有所启发。 作者:腾讯音乐内容库数据平台 张俊、代凯 腾讯音乐娱乐集团(简称“腾讯音乐娱乐”)是中国在线音乐娱乐服务开拓者,提供在线音乐 和以音乐为核心的社 Doris 的替换、经历了数据架构语义层的初步引 入到深度应用,有效提高了数据时效性、降低了运维成本、解决了数据管理割裂等问题,收 益显著。接下来将为大家分享腾讯音乐内容库数据平台的数据架构演进历程与实践思考。 数据架构 1.0 2 如图所示为数据架构 1.0 架构图,分为数仓层、加速层、应用层三部分,数据架构 1.0 是 一个相对主流的架构,简单介绍一下各层的作用及工作原理:
    0 码力 | 12 页 | 1.55 MB | 1 年前
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