本文档我们介绍Doris怎么创建表及其他的相关操作。

Doris的集群规划和环境准备1.1环境要求1.1Linux操作系统版本需求1.2软件需求1.2硬件要求1.3节点规划1.4通信端口1.5IP地址绑定Doris作为一款开源的MPP架构OLAP数据库，能够运行在绝大多数主流的商用服务器上

Doris架构Doris的架构很简洁，只设FE（Frontend）、BE（Backend）两种角色、两个进程，不依赖于外部组件，方便部署和运维，FE、BE都可线性扩展。

西安洋葱阅读读书会第15期图片发自App本期主题：时尚穿搭时间：201901月05日13:00-18:00地点：内外·美学培训室组织者：Doris参与者：SARA、Doris、小陶、吴婷、榴莲糖、莲若兰

在不借助第三方组件的进行数据同步时，doris支持采用外部表进行insertselect的方式进行导入，但是不适用于数据量大的表，除非自己手动做分片进行多次导入。

CloudCanal近期实现了从Kafka消费Debezium格式数据，将其同步到StarRocks、Doris、Elasticsearch、MongoDB、ClickHouse等12种数据库和数仓，补全其数据到达能力

【前言】作为中国的“Fivetran/Airbyte”,TapdataCloud自去年发布云版公测以来，吸引了近万名用户的注册使用。应社区用户上生产系统的要求，TapdataCloud3.0将正式推出商业版服务，提供对生产系统的SLA支撑。Tapdata目前专注在实时数据同步和集成领域，核心场景包括以下几大类：实时数据库同步，如Oracle→Oracle,Oracle→MySQL,MySQL→My

文章目录前言准备flink环境docker构建mysql、doris环境数据准备通过FlinkCDCcli提交任务整库同步同步变更路由变更路由表结构不一致无法同步结尾前言最近FlinkCDC3.0发布，

加油doris！

都说“理想很丰满，现实很骨感”，我们都想成为一个有思想，有目标，行动力强的人，可是，骨感的现实像把照妖镜一样，把我们显得那么苍白无力。迅速提高行动力，是我迫不及待的需要，而如何提高，《学习力》这本书改变了我以往的看法。☞旧知一直认为，行动力强就是指自己做成了了不起的大事。可是哪有那么多的大事去做呢？平凡如我，怎样改变呢？☞新知十个简单好用的方法，迅速提升行动力，而拥有无与伦比的人生并没有想象的那么

亲爱的社区小伙伴们，ApacheDoris2.0.3版本已于2023年12月14日正式发布，该版本对复杂数据类型、统计信息收集、倒排索引、数据湖分析、分布式副本管理等多个功能进行了优化，欢迎大家下载体验。此外，由衷感谢104位贡献者，他们为ApacheDoris2.0.3版本提交了超过1000个功能优化项以及问题修复，为性能及稳定性提升做出重要贡献。GitHub下载：Releases·apache

使用Doris

由于项目里面使用到了doris，虽然doris支持mysql协议，但是如果直接把他当mysql使用是行不通的，因为doris并不支持mysql的一些option和mode设置，然后就会一直报错：SQLSTATE

阅读时间：6:00阅读内容：用自己的规则，把时间密度提高到最大在这一章中作者再一次打破了我对时间的认知。很多时候我们都会说自己要做的事情太多了，时间怎么都不够用。但其实在我对比了那些伟大的，为社会创造了很多美好的人之后，我发现我真的没那么忙。例如之前我们看到的张萌萌姐，她每天又那么多事情，她全都能做到。吉田医生也是一样，她要工作，要准备留学，要育儿，她是怎样做到的呢？说到底是我的时间管理没做好。没

一、简介:starRocks起源于开源软件Doris,其相对Doris的社区环境，starRcoks有商业团队维护、快速版本迭代和dockerHub高支持,让我在生产环境中更加偏向于starRocks，

背景介绍ApacheDoris是一个基于MPP架构的易于使用，高性能和实时的分析数据库，以其极高的速度和易用性而闻名。海量数据下返回查询结果仅需亚秒级响应时间，不仅可以支持高并发点查询场景，还可以支持高通量复杂分析场景。这些都使得ApacheDoris成为报表分析、即席查询、统一数据仓库和数据湖查询加速等场景的理想工具。在ApacheDoris上，用户可以构建各种应用，如用户行为分析、AB测试平台

大家好，我是白鲸开源的联合创始人代立冬，同时担任ApacheDolphinScheduler的PMCchair和SeaTunnel的PMC。作为ApacheFoundation的成员和孵化器导师，我积极参与推动多个开源项目的发展，帮助它们通过孵化器成长为Apache的顶级项目。今天的分享的主题其实还是从开源到商业，ApacheSeaTunnel本身就是做数据同步软件，也经历过Apache孵化器的孵

FlinkCDC–MySQLFlinkCDCMySQL版本单表CDC目标：利用Flink将MySQL增量数据同步到Doris执行流程第一步：操作数据库构建表，并加入数据mysql-uroot-pupdateusersetHost

FlinkDorisConnector可以支持通过Flink操作（读取、插入、修改、删除）Doris中存储的数据。

Doris支持将当前数据以文件的形式，通过broker备份到远端存储系统中。之后可以通过恢复命令，从远端存储系统中将数据恢复到任意Doris集群。

1准备Spark环境创建maven工程，编写pom.xml文件    4.0.0

Doris-On-ES将Doris的分布式查询规划能力和ES(Elasticsearch)的全文检索能力相结合，提供更完善的OLAP分析场景解决方案：（1）ES中的多index分布式Join查询（2）Doris

本文导读：信息服务行业可以提供多样化、便捷、高效、安全的信息化服务，为个人及商业决策提供了重要支撑与参考。本文以某工商信息商业查询平台为例，介绍其从传统Lambda架构到基于DorisMulti-Catalog的湖仓一体架构演进历程。同时通过一系列实践，展示了如何保证数据的准确性和实时性，以及如何高效地处理和分析大规模数据，为信息服务行业提供了有价值的参考思路，有助于推动整个行业的发展和创新。作者

23rd-24thJun2018DivisionWDOTRecapSharing:-Doris1.Deardirectors,whentherearethehardtimes,alwaysrememberWHY.Beingatoastmastersfor2years

hadoopa.HDFS分布式文件系统b.Yarn集群资源管理器c.MapReducesql引擎d.Impalasql引擎e.工具概观2.数据仓库知识a.Hive数据库1)HiveSql2)数据库结构b.Doris

更新快速预览新增&优化功能：新增【数据同步】新增【变量动态依赖】优化【日志操作】新增连接器：邮政速递EMSWhale帷幄websocket黑湖小工单百世快递应用更新：小红书金蝶云星空有赞自建快手小店抖店doris

7、监控和报警Doris可以使用Prometheus和Grafana进行监控和采集，官网下载最新版即可。

5、doris的查询语法5.1、doris查询语法整体结构SELECT[ALL|DISTINCT|DISTINCTROW]--对查询字段的结果是否需要去重，还是全部保留等参数select_expr[,select_expr

导读：随着消费者更安全、更舒适、更便捷的驾驶体验需求不断增长，汽车智能化已成必然趋势。长安汽车智能化研究院作为长安汽车集团有限责任公司旗下的研发机构，专注于汽车智能化技术的创新与研究。为满足各业务部门的数据分析需求，长安汽车基于ApacheDoris升级了车联网数据分析平台，支撑单日百亿级别数据实时处理，并实现十亿级别数据查询秒级响应，为长安汽车在提升用户用车体验、实时预警车辆故障、保证车辆安全驾

自ApacheDoris1.1.0版本发布距今已经有数月之久，在这一期间，我们重新思考并确立了社区新版本发布的流程，正式引入了LTS（Long-TermSupport，长周期支持）版本的概念，在1.1.x系列版本中不再引入大的功能Feature、仅提供问题修复和稳定性改进，力求满足更多社区用户在稳定性方面的高要求。值得高兴的是，这一行动已经有了明显的成效，目前1.1.x系列最新版本的稳定性经受了众

1.概览多源数据目录（Multi-Catalog）功能，旨在能够更方便对接外部数据目录，以增强Doris的数据湖分析和联邦数据查询能力。

BinlogLoad提供了一种使Doris增量同步用户在Mysql数据库的对数据更新操作的CDC（ChangeDataCapture）功能。1适用场景INSERT/UPDATE/DELETE支持。

例行导入（RoutineLoad）功能为用户提供了一种自动从指定数据源进行数据导入的功能。1适用场景当前仅支持从Kafka系统进行例行导入，使用限制：（1）支持无认证的Kafka访问，以及通过SSL方式认证的Kafka集群。（2）支持的消息格式为csv,json文本格式。csv每一个message为一行，且行尾不包含换行符。（3）默认支持Kafka0.10.0.0（含）以上版本。如果要使用Kafk

你可能已经使用过诸如MySQL、Hive、ClickHouse、Doris、Spark和Flink等工具来编写SQL查询。

背景：开发大数据平台，使用doris作为数据仓储，使用docker做集群部署，先进行开发环境搭建，环境为BE1;FE1，原来使用官方例子，但是官方例子是创建了一个bridge使用172.20.80.0/

Streamload是一个同步的导入方式，用户通过发送HTTP协议发送请求将本地文件或数据流导入到Doris中。Streamload同步执行导入并返回导入结果。

1基本概念在Doris中，我们将用户通过建表语句创建出来的表称为Base表（BaseTable）。Base表中保存着按用户建表语句指定的方式存储的基础数据。

DorisODBC外部表ODBCExternalTableOfDoris提供了Doris通过数据库访问的标准接口(ODBC)来访问外部表，外部表省去了繁琐的数据导入工作，让Doris可以具有了访问各式数据库的能力

1.Doris导入数据的方式总结导入（Load）功能就是将用户的原始数据导入到Doris中。导入成功后，用户即可通过Mysql客户端查询数据。

背景StarRocks和Doris是近两年来相当流行的、国产的、开源的实时数仓，不仅数据检索、分析能力出众，而且数据准备实时性好、准确度高、使用丝滑，可如同在线数据库般使用。

问题背景有客户提出来他们的客户端是Python的，需要使用Python语言查询Doris。

分享提纲：Doris背景介绍适用场景&案例介绍Doris整体架构Doris关键技术Doris背景介绍介绍Doris的整体架构，以及Doris的一些特性。

函数列表函数：term函数功能说明：查询某个字段里含有某个关键词的文档参数说明：返回值说明：ES使用示例：{"query":{"term":{"title":"blog"}}}Doris使用示例：select

上一次我们讲了，数据怎么进行快速的接入，这次我们讲在接入及后续的数据处理中质量怎么控制如何更加合理、高效的监控每类作业的运行状态，并将原本分散、孤岛式的监控日志信息通过规则引擎集中共享、关联、处理；洞察关键信息，形成事前预判、事中监控、事后跟踪的质量管理闭环流程；沉淀故障问题，搭建解决方案的知识库体系。在数据质量监管平台的规划建设中，面临如下挑战：缺乏统一监控视图，离线和实时作业监控分散，影响性、

1.前言这篇文章主要讲述如何在docker环境下搭建doris集群，以及一些注意事项。

目前Doris支持

StreamloadStreamload是一个同步的导入方式，用户通过发送HTTP协议发送请求将本地文件或数据流导入到Doris中。Streamload同步执行导入并返回导入结果。

dorisspark导入报错：Inserthasfiltereddatainstrictmode,tracking_url由于enable_insert_strict的默认值是false，当前执行INSERT语句时，有不符合目标表格式的数据，比如字符串超过字段类型等等，导入任务会直接报错。解决办法修改数据类型，比如varchar的长度setenable_insert_strict=false；只要

ApacheDoris代码仓库地址：apache/incubator-doris欢迎大家关注加星Q：showbackends/frontends查看到的信息不完整A：在执行如showbackends/frontends

Doris数据导入错误：thelengthofinputistoolargerthanschema可能原因：varchar长度设置过短Doris表字段乱序导入palo表中的csv本身无schema信息，