Doris的数据导入机制以及原子性保证写入带版本 • 查询带版本 多版本机制解决读写冲突 两阶段导入保证多表原子生效 • 支持并行导入 • 有冲突时按导入顺序生效,无冲突导入时并行生效 写入带版本 查询带版本 支持并行导入 冲突时按顺序生效 (多版本机制) (两阶段导入) 事务能力保证 使用案例 04 BI Application 数据加载 数据输出 数据查询 数据导入总览 • 多源数据加载:HDFS、Kafka、本地数据 多源数据加载:HDFS、Kafka、本地数据 • 联邦数据查询:Spark • 多源数据访问:ES、MySQL • 通用协议输出:JDBC、ANSI SQL • 多种数据格式支持: 文本、PARQUET、ORC 04 使用案例 导入方式 04 使用案例 导入方式 同步/异步 场景 接口 Broker Load 异步 HDFS、BOS对象存储 MySQL Routine Load 异步 Kafka MySQL0 码力 | 33 页 | 21.95 MB | 1 年前3
Apache Doris 在美团外卖数仓中的应用实践配所有业务场景,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 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 = 1,并将谓词t2.id = 1下推到t2的Scan节点。 这样假如t2表有数百 个分区的话,查询性能就会有数十倍甚至上百倍的提升,因为t2表参与Scan和Join的数据量会显 著减少。 查询执行多实例并发优化 如上图所示,Doris默认在每个节点上为每个算子只会生成1个执行实例。这样的话,如果数据量 很大,每个执行实例的算子就需要处理大量的数据,而且无法充分利用集群的CPU、IO、内存等 资源。0 码力 | 8 页 | 429.42 KB | 1 年前3
百度智能云 Apache Doris 文档节点数量以及文件数量。备份数据分片所在的每个 Compute Node 都会参与 备份操作的上传阶段。节点数量越多,上传的效率越高。 文件数据量只涉及到的分片数,以及每个分片中文件的数量。如果分片非常多,或者分片内的小文件较多,都可能增加备份 操作的时间。 EXPORT EXPORT EXPORT Description Description 该语句用于将指定表的数据导出到指定位置。 这 null。 导入 Json 数据时,一行中的所有字段名都无法匹配到数据。 空的 Json 数据。 源数据不是 UTF-8 编码的。 源数据中的列数比表中的列数少。 源数据中的列数比表中的列数多。 在 严格模式 下,源数据被类型转换成了 null。 尝试将 null 值导入不允许为 null 的列。 4. 查看作业执行进度 因为返回结果中 字段显示的进度不是线性的。因此通过这个字 窗口函数是一类特殊的内置函数。和聚合函数类似,窗口函数也是对于多个输入行做计算得到一个数据值。不同的是,窗口函 数是在一个特定的窗口内对输入数据做处理,而不是按照 来分组计算。并且窗口函数的输入和输出行是一对一的关 系,而不是多对一的关系。 每个窗口内的数据可以用 从句进行排序和分组。窗口函数会对结果集的每一行计算出一个单 独的值,而不是每个 分组计算一个值。这种灵活的方式允许用户在 从句中增加额外的列,给用户提供了更多0 码力 | 203 页 | 1.75 MB | 1 年前3
SelectDB案例 从 ClickHouse 到 Apache Doris的分桶算法相同(CRC32); BE 生成 Bucket Join 执行计划,将分桶序号下发到 BE ScanNode 节点,并下推到 ES; ES 对查询出的数据进行 Bitmap 压缩,并将数据的多批次获取优化为一次获取,减 少网络 IO 开销; Doris BE 只拉取和本地 Doris 指标表相关 Bucket 的数据,直接进行本地 Join,避 免 Doris BE 间数据再 Shuffle0 码力 | 12 页 | 1.55 MB | 1 年前3
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