SelectDB案例 从 ClickHouse 到 Apache DorisDoris,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 在业务运营过程中我们需要对包括歌曲、词曲、专辑、艺人在内的内容对象进行全方位分析, 高效为业务赋能,内容库数据平台旨在集成各数据源的数据,整合形成内容数据资产(以指 标和标签体系为载体),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。 数据架构演进 TDW 是腾讯最大的离线数据处理平台,公司内大多数业务的产品报表、运营分析、数据挖 掘等的存储和计算都是在 TDW 中进行,内容库数据平台的数据加工链路同样是在腾讯数据 中进行,内容库数据平台的数据加工链路同样是在腾讯数据 仓库 TDW 上构建的。截止目前,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。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。0 码力 | 12 页 | 1.55 MB | 1 年前3
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 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平衡。并以此分析不同业务场景下,基于Kylin的MOLAP模式与基于 Doris引擎的ROLAP模式的适用性问题。希望能对大家有所启发或者帮助。 有所启发或者帮助。 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。 、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 1 / 8 Apache Doris在美团外卖数仓中的应用实践0 码力 | 8 页 | 429.42 KB | 1 年前3
百度智能云 Apache Doris 文档数据以数组的形式展现,数据中的每一个元素将被视 为一行数据。默认值是 false。 9. 当导入数据格式为 json 时,可以通过 json_root 指定 Json 数据的根节点。Doris 将通过 json_root 抽取根节点的元素 进行解析。默认为空。 数据源的类型。当前支持: 支持如下数据源属性: 1. Kafka 的 broker 连接信息。格式为 ip:host。多个broker之间以逗号分隔。 格式数据。默认使用 Json 中的字段名作为列名映射。指定导入 0,1,2 三个分区,起始 offset 都为 0 5. 导入 Json 数据,并通过 Jsonpaths 抽取字段,并指定 Json 文档根节点 CREATE CREATE ROUTINE ROUTINE LOAD LOAD example_db example_db..test1 test1 ON ON example_tbl 为 表示 Json 数据以数组的形式展现,数据中的每一个元素将被视 为一行数据。默认值是 false。 当导入数据格式为 json 时,可以通过 指定 Json 数据的根节点。Doris 将通过 抽取根节点的元素 进行解析。默认为空。 数据合并类型。默认为 APPEND,表示本次导入是普通的追加写操作。MERGE 和 DELETE 类型仅适用于 Unique Key 模型表。其中0 码力 | 203 页 | 1.75 MB | 1 年前3
Doris的数据导入机制以及原子性保证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 • 百 • 应用于百度凤巢统计报表的 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 • BE负责执行查询计划、数据存储 • 任何节点都可线性扩展 01 Doris 简介 导入的问题 02 典型应用场景——OLAP分析 数据源 数据应用 数据存储 对象存储BOS OLTP WEB端日志 移动端日志 本地文件 数据分析 业务应用 实时大屏 多维报表 自助查询 用户画像 Doris 02 导入的问题 Vn Vn Vn Vn V1-Vn-10 码力 | 33 页 | 21.95 MB | 1 年前3
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