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apache-doris-2.0-a-build-env

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简介：
Apache Doris 2.0 Build Env提供了一个简化的构建环境设置指南，帮助开发者快速启动和运行Doris最新版本。 编译 Apache Doris 的镜像 apache-doris-build-env-for-2.0。

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  • apache-doris-2.0-a-build-env
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    Apache Doris 2.0 Build Env提供了一个简化的构建环境设置指南，帮助开发者快速启动和运行Doris最新版本。 编译 Apache Doris 的镜像 apache-doris-build-env-for-2.0。
     
  • Apache Doris 使用案例集
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    Apache Doris 使用案例集汇集了基于 Doris 的多种应用场景和技术实践，旨在为数据仓库和实时分析需求提供高效解决方案。 过去的一年无疑是 Apache Doris 发展历程中的重要里程碑。凭借对技术创新的不懈追求以及用户体验的高度关注，Apache Doris 已经获得了全球超过 2000 家企业的认可，并在企业实时数据分析的各种场景中得到了广泛应用。得益于广大社区用户和开发者的支持，Apache Doris 成为了数据库和大数据领域中最活跃的开源项目之一。 为帮助更多人更好地使用 Apache Doris ，我们从过去一年间各行各业的应用实践中精选出最具代表性和启发性的案例，汇编成《Apache Doris 用户案例集》。该手册包含超过 20 万字的技术干货，旨在帮助企业构建高性能实时数据仓库。欢迎大家下载阅读！
     
  • 关于 Apache Doris 的技术调研
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    本报告深入探讨了Apache Doris，一款高性能的实时分析型数据库，旨在评估其技术架构、核心功能及应用场景，为企业数据处理提供决策参考。 建议在研究Apache Doris技术调研的同时参考我的同名博客进行学习。
     
  • 百度Palo至Apache Doris (Incubating): 开源之旅
    优质
    本文讲述了百度Palo项目演进为Apache Doris的过程及其在开源社区的发展历程和技术创新。 Doris是由百度开发的一种面向在线报表和分析的数据仓库系统，与商业上的MPP数据仓库系统如Greenplum、Vertica、Teradata等相媲美。2018年7月18日，Apache基金会正式宣布将Doris纳入其孵化器项目中。自开源以来，已有包括小米、美团、链家、品友互动、瓜子和搜狐在内的十多家互联网公司使用了Doris。 为了促进开发者的交流与合作，Doris已经建立了一个以Github、邮件组以及微信群等工具为基础的开发社区，无论开发者还是用户都可以通过这些平台与Doris团队进行沟通，提出问题并寻找解决方案。
     
  • Apache Doris (Incubating) 原理及应用实践.pdf
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    本PDF深入探讨了Apache Doris（孵化中）的核心原理及其在实际场景中的应用案例，旨在为数据仓库建设与复杂查询优化提供技术指导。 Doris（原百度 Palo）是一款基于大规模并行处理技术的分布式 SQL 数据库，由百度在 2017 年开源，并于 2018 年 8 月进入 Apache 孵化器。
     
  • Docker 创建 apache-doris-1.2.4.1 镜像，含 FE 和 BE
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    本项目提供了一个详细的指南和脚本用于构建包含FE与BE服务的Apache Doris 1.2.4.1 Docker镜像，基于Docker技术简化部署流程。 压缩包内的目录结构如下： ``` . ├── be │ ├── Dockerfile │ └── resource │ ├── apache-doris-1.2.4.1-bin-x86_64.tar.xz │ ├── entry_point.sh │ ├── init_be.sh │ └── mysql-5.7.22-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz └── fe ├── Dockerfile └── resource ├── apache-doris-1.2.4.1-bin-x86_64.tar.xz ├── init_fe.sh └── mysql-5.7.22-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz ```
     
  • Apache Doris数据综合分析实战案例
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    《Apache Doris数据综合分析实战案例》是一本深入讲解如何使用Doris进行高效数据分析与处理的技术书籍，通过丰富的实例帮助读者掌握其实战应用技巧。 ### Apache Doris 数据分析综合案例实战 #### 一、背景介绍 随着互联网技术的发展和电商平台的崛起，诸如京东这样的大型电商平台在每年特定时间举办的大规模促销活动已成为吸引大量消费者参与的重要营销手段。京东618作为中国乃至全球范围内重要的网络购物节之一，在每年6月18日前后达到高潮。自1998年京东创立以来，618已经成为京东最重要的年度庆典之一，同时也逐渐发展成为与双11并驾齐驱的另一全民网购狂欢节。 #### 二、项目需求分析 ##### 2.1 项目需求 在当前大数据时代背景下，电商平台需要利用先进的数据处理技术和工具来实时监测销售情况及用户行为，以便做出快速反应并优化运营策略。具体来说，企业需要一套能够实时展示订单数据与用户访问数据的大屏系统，以便管理层能够迅速获取关键业务指标，进行决策支持。 ##### 2.2 数据来源 - **PVUV数据来源**：页面埋点技术被广泛应用于收集用户的浏览行为，这些数据被发送到Web服务器，并由其写入Kafka的`click_log`主题中。 - **销售金额与订单量数据来源**：订单数据主要来源于MySQL数据库。通过对MySQL数据库的Binlog日志进行监听，可以实时捕获订单变化，并通过Canal工具将这些数据实时同步到Kafka的`order`主题中。 #### 三、实现方案 针对不同规模的企业以及不同的数据量和实时性要求，有多种实现方案可供选择： ##### 3.1 Java方式实现 对于小型企业或数据量相对较小的情况（例如，核心数据总量小于20万条），可以通过编写Java程序定时查询MySQL数据库来获取所需的数据。这种方式简单且实用，只需对MySQL数据库进行适当的优化（如增加索引等）即可满足需求。 ##### 3.2 通过Flink方案实现 当数据量特别大，无法直接通过MySQL查询时，可以采用Apache Flink这种流处理框架来实现。例如，在阿里巴巴的双十一期间就采用了此类方案来实现实时监控大屏的需求，确保延迟不超过1秒，从而满足了极高的实时性要求。 ##### 3.3 实时数仓项目架构 为了更好地整合各种数据源并提供统一的数据服务接口，构建实时数仓是一个理想的选择。实时数仓能够高效地处理海量数据，并为上层应用提供低延迟的数据访问能力。在此基础上，可以进一步集成Apache Doris等分布式存储引擎，实现高效的数据查询和分析功能。 #### 四、服务器环境介绍 本项目涉及多台服务器，主要包括以下配置： - **主机名**：node01、node02、node03 - **操作系统**：CentOS 7.5.1804 - **IP地址**：分别为192.168.10.10、192.168.10.20、192.168.10.30 - **内存**：3GB - **硬盘**：40GB #### 五、框架软件版本 为了支持实时数仓项目的运行，需要在所有节点上安装以下软件及其对应版本： - **CentOS**：7.5 - **JDK**：1.8.0_181 - **MySQL**：5.7（仅在node01上） - **ZooKeeper**：3.4.9 - **Flume**：1.8.0 - **Kafka**：2.11-0.10.0.0 - **Canal**：1.1.4 - **Doris**：0.22 - **FineBI**：5.1.10 #### 六、前置操作 - **启动Zookeeper集群**：在每台节点上执行`zkServer.sh start` - **启动Kafka集群**：同样需要在每台节点上启动 - **启动Doris集群**：包括FE和BE两个组件，通过指定的脚本分别启动 #### 七、数据模拟 为了测试整个系统的稳定性和性能，需要进行数据模拟工作，具体步骤如下： ##### 7.1 导入MySQL数据库 - 在MySQL中创建名为`itcast_shops`的数据库 - 使用提供的SQL脚本段落件导入初始数据 ##### 7.2 行为日志数据模拟 - 下载并解压安装包，并进行相应的配置调整，修改配置文件设置日志输出路径。 - 创建日志输出目录后启动数据生成器查看是否正常运行。 ##### 7.3 业务订单数据模拟 - 同样下载并解压相关软件包后根据需要调整相应参数，然后启动订单数据
     
  • 作品DORIS 作品DORIS 作品DORIS 作品
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    《DORIS》是一件引人深思的艺术作品，通过独特的视觉语言探索了人工智能与人类情感之间的微妙联系。它挑战观众对意识和存在的理解，开启对未来科技伦理的讨论。 DORIS 作品 DORIS 作品 DORIS 作品 DORIS 作品 DORIS 作品 DORIS 作品 DORIS 作品 DORIS 作品
     
  • A Comprehensive Guide to Apache ShardingSphere
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    Apache ShardingSphere是一款强大的开源分布式数据库解决方案，提供分片、读写分离等特性，帮助企业应对海量数据挑战。适合需要高度可扩展性和灵活性的企业使用。 Apache ShardingSphere 是一个基于插件化和云原生理念构建的开源分布式数据基础设施生态体系，旨在提升数据库性能与可扩展性。本书是关于ShardingSphere的一份全面指南，涵盖了从概念理解到实际应用的所有层面。 书中首先概述了当前数据库管理系统（DBMS）在生产环境中面临的挑战，例如数据量急剧增长、性能瓶颈和高可用性的需求等。这些挑战推动了分布式数据库解决方案的发展，并使得ShardingSphere成为解决这些问题的有效工具之一。 ShardingSphere的核心在于其插件化架构，这允许用户根据自身需求定制解决方案。通过这一特性，你可以灵活地添加如分片、弹性扩展及加密等功能。书中将详细展示如何利用ShardingSphere实现这些功能的实例。 接着，读者会了解到ShardingSphere-JDBC和ShardingSphere-Proxy的区别：前者作为一个轻量级Java驱动可以直接嵌入应用程序中；后者则提供了一个数据库代理层，允许用户通过SQL语句与分布式数据库进行交互。这两种工具既可以单独使用也可以协同工作以适应不同的场景需求。 书中深入探讨了如何配置及集成ShardingSphere到现有的数据基础设施中，并介绍了DistSQL（扩展标准SQL以适应分布式环境）的用法。此外，还讨论了合成监控的重要性及其在理解和优化分布式数据库性能中的作用。 书中还包括关于数据库网关的部分内容，教授读者如何管理和控制数据库访问、包括SQL权限管理及用户认证等措施来确保数据的安全性。同时提供了从本地数据库向云端迁移的策略与实践方法以帮助降低迁移成本并重构数据基础设施。 为了保证系统的稳定性和效率，本书还指导读者进行各种测试（如功能测试和性能测试）以覆盖所有可能的应用场景，这些模型是ShardingSphere在复杂环境中运行的关键保障之一。 书中引导你如何自定义插件平台、制定个性化的用户策略以及无缝管理多个配置来满足不断变化的业务需求。《Apache ShardingSphere 定义指南》旨在帮助读者掌握ShardingSphere的各项功能及其设计原理，并能在实际项目中成功应用，提高数据库在分布式处理能力和云环境下的适应性。 通过阅读本书，读者不仅能解决数据库扩展性问题，还能深入了解分布式数据库管理和运维技巧。
     
  • 关于Apache Doris的数据中台构建规划思考
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    本文探讨了在数据中台建设过程中采用Apache Doris作为核心存储和查询引擎的技术考量与实践思路，旨在为大数据分析提供高效解决方案。 在规划基于Apache Doris的数据中台建设思路时，需要考虑以下几个关键点： 1. **需求分析**：明确业务场景的需求，确定数据处理的范围与目标。 2. **架构设计**：根据实际业务情况选择合适的架构方案，并确保高可用性和可扩展性。 3. **技术选型**：基于Apache Doris的技术特性进行深入研究和评估，结合项目实际情况做出合理的选择。 4. **开发实施**：按照设计方案逐步实现各个功能模块的开发工作。 5. **测试优化**：对整个系统进行全面的功能与性能测试，并根据反馈结果不断调整优化。 通过以上步骤可以有效地构建一个基于Apache Doris的数据中台体系。