作者|360 商业化数据团队 窦和雨、王新新 导读:360 商业化为助力业务团队更好推进商业化增长,实时数仓共经历了三种模式的演进,分别是 Storm + Druid + MySQL 模式、Flink + Druid + TIDB 的模式 以及 Flink + Doris 的模式,基于 Apache Doris 的新一代架构的成功落地使得 360 商业化团队完成了实时数仓在 OLAP 引擎上的统一,成功实现广泛实时场景下的秒级查询响应。本文将为大家进行详细介绍演进过程以及新一代实时数仓在广告业务场景中的具
有赞作为一家商家服务公司,OLAP对有赞非常重要,从商家后台的数据看板,再到最近有赞门罗发布会上的有赞贾维斯,都离不开OLAP。具体到技术栈,有赞的MOLAP采用Apache Kylin(参考文章:有赞出品|升级 Kylin 4 最强攻略!),ROLAP 采用了ClickHouse(参考文章:ClickHouse 在有赞的实践之路)。
至于clickhouse/druid/pinot三者的比较可以参见这篇文章:Comparison of the Open Source OLAP Systems for Big Data: ClickHouse, Druid, and Pinot,整体写的非常好而且有深度,对比表格翻译如下:
有赞是国内领先的电商 SaaS 服务商,目前拥有社交电商、新零售、美业、教育及有赞国际化五大业务体系,通过旗下的社交电商、门店管理、解决方案以及其他新零售 SaaS 软件产品,全面帮助商家解决在移动互联网时代遇到的推广获客、成交转化、客户留存、复购增长、分享裂变等问题,帮助每一位重视产品和服务的商家实现顾客资产私有化、互联网客群拓展、经营效率提升,最终助力商家成功。
OLAP(On-line Analytical Processing,联机分析处理)是在基于数据仓库多维模型的基础上实现的面向分析的各类操作的集合。可以比较下其与传统的OLTP(On-line Transaction Processing,联机事务处理)的区别来看一下它的特点:
应读者的要求,这篇文章简单聊聊 Apache Doris。说实话,Apache Doris 比前面提到的 Impala 、Presto 这些交互式查询引擎还要不熟。仅仅以自己的经验简单评述下 Apache Doris。
导语 |为了满足贝壳日益复杂、多样化业务场景下的多维数据分析需求,贝壳 OLAP 平台经历了从早期基 于Hive+MySQL 原始阶段,到基于 Kylin单一引擎的平台化建设,再到支持多种不同OLAP引擎的灵活架构的发展历程。本文是对贝壳找房数据智能中心资深研发工程师——肖赞在云+社区沙龙online的分享整理,希望与大家一同交流。
本文主要介绍Apache Doris在京东广告报表查询场景下的应用。文章将从我们原有系统开始讲述,包括我们遇到的问题,面临的挑战,以及我们为何选择使用Apache Doris。最后将介绍Doris在我们在生产环境下的使用情况,包括Apache Doris在京东“618”,“双11”大促中的表现。希望通过我们的使用实践为大家提供一些经验参考,也欢迎大家对我们的不足之处提出建议。
这个问题不少小伙伴在面试时都遇到过,因为对MPP这个概念了解较少,不少人都卡壳了,但是我们常用的大数据计算引擎有很多都是MPP架构的,像我们熟悉的Impala、ClickHouse、Druid、Doris等都是MPP架构。
本文讨论了京东搜索在实时流量数据分析方面,利用Apache Flink和Apache Doris进行的探索和实践。流式计算在近些年的热度与日俱增,从Google Dataflow论文的发表,到Apache Flink计算引擎逐渐站到舞台中央,再到Apache Druid等实时分析型数据库的广泛应用,流式计算引擎百花齐放。但不同的业务场景,面临着不同的问题,没有哪一种引擎是万能的。我们希望京东搜索业务在流计算的应用实践,能够给到大家一些启发,也欢迎大家多多交流,给我们提出宝贵的建议。
导读:本文由京东零售大数据架构师李海波老师贡献。李海波老师从2016年开始在小米和京东负责商业智能和多维分析,推动了多个OLAP组件在公司落地,积极参与内核研发是Apache Doris和ClickHouse的贡献者,曾在百度等公司长期负责广告和搜索相关架构,毕业于华中科技大学计算机专业。
Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果,有效地支持实时数据分析。Apache Doris的分布式架构非常简洁,易于运维,并且可以支持10PB以上的超大数据集。
作者 | 付帅 策划 | 凌敏 业务背景 橙联股份是一家服务全球跨境电商的科技公司,致力于通过市场分析、系统研发及资源整合,为客户提供物流、金融、大数据等多方面的服务产品,为全球跨境电商提供高品质、全方位的服务解决方案。 随着公司业务的发展和数据的不断增长,早期基于 MySQL 的传统数仓架构已经无法应对公司数据的快速增长。业务的需求和运营的决策对于数据时效性的要求越来越高,对数仓准实时能力的需求越发强烈。 为了适应快速的增长需求,橙联于 2022 年正式引入 Apache Doris,以 Apac
一、OALP 引擎汇总整理引擎优势不足适合场景文档Kylin1、支持标准SQL,提供JDBC/ODBC接口2、通过预计算Cube显著降低查询时的计算量。3、支持精确去重计数,并且由于预计算,查询去重指标的速度很快。4、可以支持比较高的查询并发。1、需大量资源做预计算,数据导入效率低。2、schema变更需重跑历史,稳定性低。3、需要学习Cube定义和优化,学习成本较高。4、不支持AdHoc查询。5、HBase没有二级索引,过滤的性能稍逊色。5、支持的维度数量不宜过多(20),否则Cube的计算和存储开销会明
随着大数据行业的发展,大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步,作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程,通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。 目前大数据生态圈中的核心技术总结下来如图1所示,分为以下9类,下面分别介绍。 1 数据采集技术框架 数据采集也被称为数据同步。 随着互联网、移动互联网、物联网等技术的兴起,产生了海量数据。这些数据散落在各个地方,我们需要将这些数据融合到一起,然后从这些海量数据中计算出一些有价值的内容。此时第一步需要做的是把数据采集过来。数据采集是大
美团外卖数据仓库通过MOLAP+ROLAP双引擎模式来适配不同应用场景。MOLAP引擎使用了Apache Kylin。ROLAP我们经过综合考虑,选择了Apache Doris。本文将介绍Doris在美团外卖数仓的实践。
作者 | 赵伟 策划 | 凌敏 业务背景 思必驰是一家对话式人工智能平台公司,拥有全链路的智能语音语言技术,致力于成为全链路智能语音及语言交互的平台型企业,自主研发了新一代人机交互平台 DUI 和人工智能芯片 TH1520,为车联网、IoT 及政务、金融等众多行业场景合作伙伴提供自然语言交互解决方案。 思必驰于 2019 年首次引入 Apache Doris ,基于 Apache Doris 构建了实时与离线一体的数仓架构。相对于过去架构,Apache Doris 凭借其灵活的查询模型、极低的运维
即席查询AD-HOC :以单独的SQL语句的形式执行的查询就是即席查询,比如说:HUE里面输入SQL语句并获得结果或者使用dbeaver连接hiveserver2自己键入的SQL代码并获取结果,这样的操作就是即席查询。
随着大数据行业的发展,大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步,作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程,通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。
Doris 是分布式、面向交互式查询的分布式数据库,主要部分是 SQL,内部用到 MPP 技术。
学习数仓的时候,可能一开始总是被一些英文缩写名字迷惑,OLAP MPP架构 KAPPA架构 ODS等等,这篇文章就来梳理一下这些基本概念。
随着互联网、物联网、5G、人工智能、云计算等技术的不断发展,越来越多的数据在互联网上产生,对互联网的运营也开始进入精细化,因此大数据、数据分析、数字营销开始变成每个互联网企业的重点。在做数据分析时有OLAP、OLTP是我们必定会遇到的技术,在介绍OLAP引擎技术选型之前,我们先看看这两个技术分别是什么意思?
大数据发展至今,各大公司的数据量已经是非常庞大了,虽然通用计算框架Spark/Presto等已经能满足用户的很多查询需求,但是更快的查询还是大家向往的。OLAP框架Doris/StarRocks/Clickhouse等在业界已经很火了,虽然有着非常强的计算层,但是在存储层的优化也是非常多的,不仅有特殊的编码、压缩还有一大堆的可配置索引,例如BitMap/HLL维度类型可以快速的计算去重的场景等,ZSTD算法等极致压缩,倒排索引点查等等。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 随着大数据行业的发展,大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步,作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程,通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。 目前大数据生态圈中的核心技术总结下来如图1所示,分为以下9类,下面分别介绍。 图1 1 数据采集技术框架 数据采集也被称为数据同步。 随着互联网、移动互联网、物联网等技术的兴起,产生了海量数据。这些数据散落在各个地方,我们需要将这些数据融合到一起,然后从这些海量数据中计算出一些
Apache Doris 是一款开源的 MPP 分析型数据库产品,不仅能够在亚秒级响应时间即可获得查询结果,有效的支持实时数据分析,而且支持 10PB 以上的超大的数据集。相较于其他业界比较火的 OLAP 数据库系统,Doris 的分布式架构非常简洁,支持弹性伸缩,易于运维,节省大量人力和时间成本。目前国内社区火热,也有美团、小米等大厂在使用。
本文作者:康凯森,来源于:https://blog.bcmeng.com,文章写的非常详细,从各个方面对Kylin和Doris进行了对比。
DorisDB是由Apache Doris核心研发团队打造的新一代企业级MPP数据库。它继承了Apache Doris项目十多年研发成果,累积了线上数千台服务器稳定运行经验,并在此基础上,对传统MPP数据库进行了开创性的革新。
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。
导读:本文分享关于 Doris 的实际使用情况,主要是物化视图、索引的典型应用案例,以及在使用 Doris 过程中的一些心得。
本文主要介绍了 ClickHouse 的简单原理,有赞 OLAP 相关组件以及 ClickHouse 在有赞的实践之路。
概述:分析型数据库性能排行榜 ClickBench 最近迎来了一匹黑马,那就是成立不满一年,成绩却斐然的新一代云数仓 SelectDB。其在业界最为通用的 c6a.4xlarge, 500gb gp2 机型下位居榜首,超越了此前霸占榜首的 ClickHouse,多项指标排行前列。这无疑在数据库领域掀起了大风浪,人们纷纷搜索 SelectDB 这个新名字。今天,就由小编带领大家来一探究竟吧!
本文整理自 Dinky 实时计算平台 Maintainer 亓文凯老师在 Apache Doris & Apache SeaTunnel 联合 meetup 的实践分享,通过 Doris + Flink + DolphinScheduler + Dinky 构建开源数据平台。
点击上方蓝色字体,选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 作者:四猿外 52 类 110 个常用的组件和框架! 以下排序是按照从技术组件到开发框架到代码工具,也有一些实在不好分类的,就放到最后了。 WEB 容器 Tomcat https://tomcat.apache.org/ Jetty https://www.jetty.com/ JBoss https://www.jboss.org/ Resin https://caucho.com/products/resin 数据库 H2 http
数据仓库分为离线数仓和实时数仓,但是企业在招聘时大多要求两者都会,进入公司之后可能会专注于离线或实时其中之一。
实时数据仓库,简称实时数仓,是一种用于集成、存储和分析大规模结构化数据与非结构化数据的数据管理系统,强调数据的易用性、可分析性和可管理性。它主要面向实时数据流,能够实时地接收、处理和存储数据,并提供实时的数据分析结果。
https://www.microsoft.com/en-us/sql-server/sql-server-downloads
doris执行异常:[Err] 1064 - errCode = 2, detailMessage = cannot combine SELECT DISTINCT with aggregate functions or GROUP BY
精简模式下仅部署dataease和MySQL,集群模式下将部署dataease、doris-fe、doris-be、kettle、mysql。
2022年6月11日,DataFun将举办第二届线上DataFunSummit2022:多维分析架构峰会。本次峰会共设置9大主题论坛,并邀请目前工作在大数据多维分析领域的负责人、架构师、数据工程师和开源多维分析项目的核心成员分享,内容既涵盖了开源多维分析、新一代MPP数据库架构、数据湖分析型架构、实时多维分析等核心技术,也包含金融、互联网、交通、物流、工业、画像、营销等多个应用场景的实践经验。非常期待这次峰会的到来,同时也希望各位能从中收获更多的知识,结识更多的朋友,让大数据的多维分析能力达到新的高度! ▌
新粉请关注我的公众号 2022年6月15日,最初百度开源的Doris项目正式获得Apache基金会的通知,成功孵化成为Apache的顶级项目。 贡献者之一是飞轮科技,这个由原百度智能云大数据与视频云总经理连林江创办的公司。 Doris是个数据仓库,一开始的时候是百度内部的Palo系统,2017年的时候开源在GitHub上。 2018年Palo正式改名叫做Doris,并进入Apache孵化器,开始为了成为Apache的顶级项目努力。 Apache基金会一开始并没有孵化器的概念,后来在MapReduce时代,H
Apache Doris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。
作为以人工智能驱动的金融科技平台,360数科携手金融合作伙伴,为尚未享受到普惠金融服务的优质用户提供个性化的互联网消费金融产品,致力于成为连接用户与金融合作伙伴的科技平台。360数科旗下产品主要有 360借条、360小微贷、360分期等,截止目前,已累计帮助 141 家金融机构为 4300 万用户提供授信服务、为 2630 万用户提供借款服务、单季促成交易金额 1106.75 亿元。同时作为国内领先的信贷科技服务品牌,360数科在三季度累计注册用户数首次突破 2 亿。
Doris是如何启动FE的服务的呢? 我们从社区官方FE的部署文档[http://doris.apache.org/master/zh-CN/installing/install-deploy.htm
在实时数据仓库建设或迁移的过程中,用户必须考虑如何高效便捷将关系数据库数据同步到实时数仓中来,Apache Doris 用户也面临这样的挑战。而对于从 Oracle 到 Doris 的数据同步,通常会用到以下两种常见的同步方式:
Doris用户密码: root / Passord123@doris Doris-BE 数据目录: /data{…q}/disk{1…16}/doris Doris-FE安装目录: /opt/doris/ Doris-BE安装目录: /opt/doris/ Broker安装目录: /opt/apache_hdfs_broker/ Doris-FE监听端口:8010,8030,9020,9030 Doris-BE监听端口:8030,8060,9050,9060
最近Doris的发展大家是有目共睹的。例如冷热分离等新特性的持续增加。使得Doris在易用和成本上都有大幅提升。
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