和 部分。 4. 过滤阈值 与其他导入方式不同，INSERT 操作不能指定过滤阈值（ ）。默认的过滤阈值为 1，即素有错误行都可以被 忽略。 对于有要求数据不能够被过滤的业务场景，可以通过设置 会话变量 为 来确保当有数据被过滤掉的 时候， 不会被执行成功。 5. 性能问题 不见使用 方式进行单行的插入。如果必须这样使用，请将多行数据合并到一个 INSERT 语句中进行批量提交。 连接 Kafka 时，需要指定以下参数： 其中： 和 为必须，用于指明连接方式为 SSL，以及 CA 证书的位 置。 如果 Kafka server 端开启了 client 认证，则还需设置： 分别用于指定 client 的 public key，private key 以及 private key 的密码。 2. 指定kafka partition的默认起始offset 如果没有指定 为 example_db 的 example_tbl 创建一个名为 test1 的 Kafka 例行导入任务。导入任务为严格模式。 3. 通过 SSL 认证方式，从 Kafka 集群导入数据。同时设置 client.id 参数。导入任务为非严格模式，时区为 Africa/Abidjan CREATE CREATE ROUTINE ROUTINE LOAD LOAD example_db example_db

Topic 中消费数据写入到不同 Doris 表中的功能，并且可以根据数据的大小 自动调整写入的批次，尽量做到攒批低频写入。  Doris 写入调优：针对- 235 报错进行相关参数的调优。比如设置合理的分区和分桶 （Tablet 建议 1-10G），同时结合场景对 Compaction 参数调优： max_XXXX_compaction_thread max_cumulative_co 调者，该节点主要负责接收数据、并分发到其他的 BE 节点，除非作业异常报错，否则该节 点不会发生切换。 对于少量 Flink 作业大数据场景会导致选中的 BE 节点负载较高，因此我们尝试对 BE 提 交逻辑进行优化，设置每 1 小时缓存一次 BE 列表，每写入一个批次都随机从 BE 缓存列 表中获取一个进行提交，这样负载均衡的粒度就从 job 级别细化到每次提交的批次，使得 BE 间负载更加的均衡，这部分实现我们 1、冷热数据进行精细化管理。  利用 Doris TTL 机制，在 Doris 中只存储近一年的数据，更早的数据放到存储代价 更低的 TDW 中；  支持分区级副本设置，3 个月以内的数据高频使用，分区设置为 3 副本 ；3-6 个 月数据分区调整为 2 副本；6 个月之前的数据分区调整为 1 副本； 12  支持数据转冷， 在 SSD 中仅存储最近 7 天的数据，并将

用集群的CPU、IO、内存等 资源。 一个比较容易想到的优化手段是，我们可以在每个节点上为每个算子生成多个执行实例。这样每 个算子只需要处理少量数据，而且多个执行实例可以并行执行。 下图是并发度设置为5的优化效果，可以看到对于多种类型的查询，会有3到5倍的查询性能提升 ： 6 / 8 Apache Doris在美团外卖数仓中的应用实践