Apache Doris 入门指南

获取 Apache Doris 1.1.2 FE 安装包，推荐参考 Apache Doris 安装部署指南以获取更详细的步骤说明。

Apache Kafka 快速入门指南-Packt Publishing(2018) 是一本关于 Apache Kafka 的电子书，采用 epub 格式。

Spark编程指南是一本适合初学者的入门手册，涵盖了Apache Spark的核心概念和操作，帮助编程人员快速掌握Spark的使用并理解其生态系统。Apache Spark是一个快速、大规模、通用的计算引擎，提供了丰富的高级API，支持Java、Scala、Python和R等编程语言。Spark的设计目标是支持数据在内存中的处理，以提高数据处理速度，也被称为内存计算。与Hadoop MapReduce相比，Spark可以将作业中间结果保存在内存中，避免昂贵的磁盘I/O操作，大大提升处理效率。Spark编程的核心是围绕RDD（弹性分布式数据集）展开的，RDD是分布式内存的一个抽象概念，提供一个容错的并行操作数据集。在Spark中，所有计算都围绕着RDD执行，RDD可视为Spark的灵魂。RDD具有两个核心操作：转换（Transformations）和行动（Actions）。转换操作创建一个新的RDD，例如map和filter；行动操作则返回结果或将数据写入外部存储系统，例如count和first。Spark还提供了键值对操作，支持更复杂的计算，如MapReduce、连接（Joins）和分组（Groups）。这些操作通常用于处理键值对数据，允许用户轻松实现分布式数据操作。Spark Streaming是Spark的一个扩展，用于处理实时数据流，用户可从Kafka、Flume、Twitter等不同来源接收实时数据，并使用Spark的API处理数据。Spark Streaming引入了一个新的概念DStream（Discretized Stream），表示连续的数据流，可以看作是RDD的序列，并提供用于数据流的转换和行动操作。在使用Spark时，监控和调优性能是重要环节。监控可以了解应用的运行状态和资源使用情况；调优则是在性能不足时，通过分析和修改来提高效率，包括减少任务执行时间、设置合理并行度及使用缓存等策略。SparkSQL是Spark用于结构化数据处理的模块，允许用户使用SQL查询数据，同时提供DataFrame API便于操作半结构化数据。SparkSQL支持Hive、JSON、Parquet等数据格式。

Apache Doris 1.0.0 孵化版二进制发行包

由 Attunity 和 Hortonworks 共同提供的 Apache NiFi 初学者指南。

这本书对Spark有深入的讲解，同时也包括databricks公司推荐的官方电子书《A-Gentle-Introduction-to-Apache-Spark》。备注：共有9个PDF文件，均为英文版。建议阅读，理解起来并不难！

Hudi作为数据湖解决方案之一，与Iceberg和Delta并称三大数据湖技术。主要内容包括：1. Hudi的数据存储格式和表结构。2. 读取操作流程及查询类型。3. 写入操作流程，包括UPSERT和INSERT等操作。4. 索引的详细介绍及其类型。5. 表服务的概念和具体实现，包括压缩、清理和索引。6. 聚类技术和空间填充曲线的应用。7. 并发控制机制，同时运行写入操作和表服务。8. 增量处理的实现，包括增量查询和变更数据捕获（CDC）。

《Doris 0.15：深度解析与应用指南》Doris，全称为Apache Doris，是一款基于MPP架构的高性能、实时分析型数据库。它以极致的查询速度、出色的数据加载性能以及广泛的数据源支持，赢得了广大数据分析师和工程师的青睐。将深入探讨“Doris 0.15”这一新版本的特点、优势以及如何实现“开箱即用”，为用户提供详尽的使用指导。 一、Doris 0.15新特性解析 性能提升：Doris 0.15在查询性能上做了显著优化，通过改进查询计划和执行引擎，使得复杂查询的响应时间大幅缩短，提高了大数据分析的效率。 高可用性增强：新版本强化了故障恢复机制，增强了节点间的数据同步，确保在节点故障时系统仍能正常运行，保证业务连续性。 数据安全性：Doris 0.15引入了更完善的数据加密和访问控制机制，提升了用户数据的安全性，满足了企业对数据隐私的严格要求。 SQL兼容性：新版本提升了对SQL标准的支持，包括窗口函数、JOIN操作等，使得Doris更加兼容各类SQL应用场景。 二、Doris 0.15的开箱即用体验 安装部署：Doris 0.15提供了简洁的安装流程，用户可以从提供的“output”压缩包中解压获取所需文件，根据官方文档的指引，快速完成环境配置和服务启动。 数据导入：Doris支持多种数据源的快速导入，包括HDFS、Kafka、MySQL等。0.15版本优化了数据加载性能，使得大规模数据导入更加高效。 查询操作：Doris提供了一套完整的SQL接口，用户可以通过Web UI或者客户端工具进行查询操作。新版本的SQL执行性能提升，使得数据分析工作更加流畅。 监控与维护：Doris 0.15提供了丰富的监控指标和管理工具，方便用户实时查看系统状态，及时发现并解决问题。 三、实战应用案例 实时分析：Doris的实时分析能力适用于电商、广告、金融等领域，能够快速响应业务需求，如实时用户行为分析、营销效果评估等。 大数据仓库：Doris可以作为企业的数据仓库，整合多源数据，提供高效的数据探索和报表生成。 数据中台：在构建数据中台时，Doris可以作为数据服务层，对外提供高并发的查询服务，支持各类业务应用。 总结，Doris 0.15版本以其强大的性能、易用性和高扩展性，为大数据分析带来了新的可能。

构建电商实时数据分析平台时，需处理大量并发用户行为数据，以快速响应业务需求并提供决策支持。本课程重点介绍如何利用Apache Flink和Doris实现全端（PC、移动、小程序）的实时数据处理与分析。Apache Flink是一款开源流处理框架，具备低延迟、高吞吐量和状态管理能力，适合捕获用户点击、浏览、购买等行为数据，支持事件时间窗口和Session Window功能进行有效分析。Doris是阿里巴巴开源的MPP分布式数据仓库，提供快速查询和高并发读取，用于数据存储、聚合和业务报表查询。综合以上技术，电商实时数据分析平台能实现AB版本分析、用户流失分析和营销活动效果评估。