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 和 ES 的更新压力）。  加速层：该层主 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：  DataSet 灵活度较高，数据分析师可对指标和标签自由组合和定义，但是不同的分 析师对同一数据的定义不尽相同、定义口径不一致，导致指标和标签缺乏统一管理， 4 这使得数据管理和使用的难度都变高。 Dataset 与物理位置绑定，应用层无法进行透明优化，如果 Doris 引擎出现负载较 高的情况，无法通过降低用户查询避免集群负载过高报错的问题。 数据架构 3.0 针对指标和标签定义口径不统一，数据使用和管理难度较高的问题，我们继续对架构进行升 级。数据架构 3.0 主要的变化是引入了专门的语义层，语义层的主要作用是将技术语言转 换为业务部门更容易理解的概念，目的是将标签 (tag)与指

• 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 2013 • 精简架构、统一用户客户端， 实现高可用 • 正式开始对外提供服务 2015 • 正式开源 • 希望能帮助更多人、让更多 人帮助Doris 2017 • 贡献给Apache社区，更名 为Apache

Oracle PostgreSQL 创建 ODBC 外部表需要在建表语句中填写外部数据源连接信息。 有两种方式提供连接信息。 一种是直接想连接信息描述在建表语句中。 一种是通过创建资源的形式统一管理连接信息，并在建表语句中引用该资源。 建议使用第二种方式，便于连接信息的管理。创建资源可参阅 资源管理 文档。 ON LOCATION ON LOCATION bos_repo bos_repo