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  • pdf文档 Apache Doris 在美团外卖数仓中的应用实践

    也需要一定的 迭代工作。 明细数据的交互 业务分析除了宏观数据之外,对明细数据查询也是一种刚需。通常大家会选择MySQL等关系型DB 作为明细数据的快速检索查询,但当业务成长较快时,很快就会遇到性能瓶颈,并且运维成本也 很高。例如,大数据量的同步、新增字段、历史数据更新等操作,它们的维护成本都非常高。 外卖运营业务特点 美团的使命是“帮大家吃得更好,生活更好”。外卖业务为大家提供送餐服务,连接商家与用户, 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 ,已经可以覆盖到很多应用场景,具备应用的可能性。例如:日数据量的ROLAP现场计算,周、 月趋势的计算,以及明细数据的浏览都可以较好的应对。 ap的去重算法,支持在不同维度 下去重指标的实时统计,效率较高。 ROLAP :基于实时的大规模并行计算,对集群的要求较高。MPP引擎的核心是通过将数据分散,以实现 CPU、IO、内存资源的分布,来提升并行计算能力。在当前数据存储以磁盘为主的情况下,数据S can需要的较大的磁盘IO,以及并行导致的高CPU,仍然是资源的短板。因此,高频的大规模汇 总统计,并发能力将面临较大挑战,这取决于集群硬件方面的并行计算能力。传统去重算法需要
    0 码力 | 8 页 | 429.42 KB | 1 年前
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  • pdf文档 SelectDB案例 从 ClickHouse 到 Apache Doris

    Aggregate 数据模型可支持部分列实时更新,因此我们去 掉了 DWM 集市层的构建,直接增量到 Doris / ES 中构建宽表,解决了架构 1.0 中 上游数据更新延迟导致整个宽表延迟的问题,进而提升了数据的时效性。数据(指 标、标签等)通过 Spark 统一离线加载到 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 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 Doris,Doris 支持外表查询,利用该特性可对 ES 引擎 直接查询。 架构 2.0 存在的问题:  对于数据分析师来说,可统一在语义层定义和创建衍生的指标和标签,解决了定义 口径不一致、管理和使用难度较高的问题。  对于业务来说,无需耗费过长时间考虑什么场景应选择哪个数据集使用,语义层对 标签和指标透明统一的定义提升了工作效率、降低了使用成本。 存在的问题: 从架构图可知,标签和指标等数据均处于下游位置,虽然标签与指标在语义层被显式定义, 但仍然无法影响上游链路,数仓层有自己的语义逻辑,加速层有自己的导入配置,这样就造
    0 码力 | 12 页 | 1.55 MB | 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

    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 • 由百度自研,2017年开源,2018年贡献给Apache社区后更名为 Apache Doris 系统定位 需求场景,上线后数据更新 频率从天级提升至分钟级 2008 • 进行了通用化改造,开始承 接公司内部其他报表系统 • 助力百度统计成为国内最大 的中文网站分析工具 2009 • 随百度业务飞速发展,对 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 100+,一线互 联网广泛使用 2018 07 01 Doris简介 产品特性 简单易用 扩展性强 性能卓越 高可用 • 高度兼容MySQL • 支持在线表结构变更 • 支持集群动态伸缩 • 高度集成,不依赖于外部存储系统 • 架构优雅,单集群可水平扩展至200台以上 • 查询性能业界领先 • 高并发查询,100台集群可达10w QPS • 流式导入单节点100MB/s,小批量导入毫
    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

    SMALLINT, INT, 和BIGINT)的字面常量是一系列数字,这些数字前可以加些0。 浮点类型(DOUBLE)的字面常量是一系列数字,并且可选加上十进制的点(.字符)。 整型类型在需要时可以根据上下文提升到浮点类型。 在描述字面常量时,可以使用指数符号(e 字符)。例如1e+6 表示10 的6 次方(1 百万)。包含指数符号的字面常量会被识 别成浮点类型。 字符串字面常量 字符串字面常量 字 值。左值和右值必须都是数字类型。 *和/: 分别代表着乘法和除法。两侧的操作数必须都是数据类型。当两个数相乘时,类型较小的操作数在需要的情况下类 型可能会提升(比如SMALLINT提升到INT或者BIGINT 等),表达式的结果被提升到下一个较大的类型,比如TINYINT 乘以 INT 产生的结果的类型会是BIGINT)。当两个数相乘时,为了避免精度丢失,操作数和表达式结果都会被解释成DOUBLE 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同的功能。比如
    0 码力 | 203 页 | 1.75 MB | 1 年前
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