每一批次数据唯一且固定，保证 At-Most-Once 制定 Label 生成策略 • 外部系统需要保证自身的 At-Least-Once，这样就可以保证 导入流程的 Exactly-Once。 程序自身保证 At-Least-Once 多表原子性导入 • 每个表拆分多个任务，并下发BE • BE执行后汇报FE • FE 判断导入多数完成 publish 生效版本 • 后续查询规划时使用新的数据版本 Doris官方网站：https://doris.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

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： 如果想及时了 解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：iteblog_hadoop 汇总数据的交互 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 不同业务线需求差异大，指标需要良好扩展性。 由于业务上的复杂性，实时流计算中，需要考虑诸多业务口径的对齐，业务ER模型在合流处理中 开发成本较高，资源占用较大，通过设计基于Doris的准实时生产数仓，可以灵活地实现业务微批 处理，且开发生产成本都比较低。以下为基于Doris的准实时数仓架构设计，是典型的实时Lambd a生产架构： 实现准实时计算方案，需要以下能力的支撑： 实时的写入能力：目前支持Kafka To 活支撑应用。 高效的OLAP交互 ：支撑业务的灵活查询访问，业务层通过视图进行逻辑封装直接复用汇总层多维模型，提高了开 发效率，减少了运维成本。 相比Storm、Flink中的窗口计算，准实时DB微批的优势： Doris引擎在美团的重要改进 Join 谓词下推的传递性优化 如上图所示，对于下面的 SQL： select * from t1 join t2 on t1.id = t2.id

Kafka 中，使用 Flink 将数据增量更新到 Doris 和 ES 中（利用 Flink 实现进一步的聚合，减轻了 Doris 和 ES 的更新压力）。  加速层：该层主要将大宽表拆为小宽表，根据更新频率配置不同的分区策略，减小 数据冗余带来的存储压力，提高查询吞吐量。Doris 具备多表查询和联邦查询性能 特性，可以利用多表关联特性实现组合查询。  应用层：DataSet 统一指向 性能的向量化实现和面向 AP 数据库的精简优化，Doris 的倒排索引相较于 ES 会有 3~5 倍性价比提升，即将在 2 月底发布的 2.0 preview 版本中可用于功能评估和性能测试，相 信在这个场景使用后会有进一步的性能提升。 成本优化 在当前大环境下，降本提效成为了企业的热门话题，如何在保证服务质量的同时降低成本开 销，是我们一直在思考的问题。在我们的场景中，成本优化主要得益于 Doris

左操作数和右操作数都必须是整型。 &, |和^：按位操作符返回对两个操作数进行按位与，按位或，按位异或操作的结果。两个操作数都要求是一种整型类型。如 果按位操作符的两个操作数的类型不一致，则类型小的操作数会被提升到类型较大的操作数，然后再做相应的按位操作。在 1个表达式中可以出现多个算术操作符，用户可以用小括号将相应的算术表达式括起来。算术操作符通常没有对应的数学函 数来表达和算术操作符相 Compute Node。 如果执行错误，则会返回错误信息，如： Example Example 1. 将简单查询结果导出到文件 。指定导出格式为 CSV。使用 并设置 kerberos 认证信 息。指定列分隔符为 ，行分隔符为 。 最终生成文件如如果不大于 100MB，则为： 。 如果大于 100MB，则可能为 。 2. 将 CTE 语句的查询结果导出到文件 。 最终生成文件如如果不大于