Doris

Apache Doris是一款高速、实时的分析型数据库，响应时间仅为亚秒级，可满足报表分析、即时查询、数仓构建等场景。它支持高并发点查询和高吞吐复杂分析，可用于构建用户行为分析、日志检索分析、订单分析等应用。

《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。

课程内容包含视频、源码、文档和虚拟机。

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。

官方网站未提供编译好的 Doris 连接器下载选项，您需自行编译。我已完成编译，并分享给大家下载。适用于 Flink 1.13.5 版本；编译版本包括 2.12、1.13.5、0.13.0、5.0.0、3.8.1、3.3.0、3.2.1。

掌握Flink和Doris构建实时数仓的核心技术，通过实战项目，提升实时数据处理和分析能力。

一、Doris是一种MPP的OLAP系统，集成了Google Mesa的数据模型、Apache Impala的MPP查询引擎以及Apache ORCFile的存储技术。二、Doris的功能包括数据分析、统计、报表和多维分析。它是百度自主研发并贡献给Apache开源社区的ROLAP数据库。Doris在数据查询延迟方面表现突出，聚合模型用于数据汇总分析，而明细模型则用于详细数据查询。与Kylin相比，Doris支持更广泛的数据场景。

Doris集群中，FE（前端）和BE（后端）分别承担存储元数据、处理查询请求及规划计划的角色。尽管大部分资源集中在BE，但线上FE偶尔出现内存过高问题。此类问题难以在线下复现，因此需要使用JVM内存分析工具，如jmap和arthas，来深入分析FE进程。

Apache Doris 1.0.0 孵化版二进制发行包

Doris集群的角色分为前端（FE）和后端（BE）。在存储层面，FE负责存储和维护集群的元数据；在计算方面，FE负责接收和解析用户的查询请求，规划查询计划，并调度查询结果。BE负责主要的数据存储和计算，并执行分布式查询。尽管Doris的主要内存和CPU使用集中在BE，但在线上环境中偶尔也会出现FE内存使用过高的问题，特别是难以在线下复现的情况。因此，我们需要通过分析线上FE进程的内存情况来定位问题。由于FE基于Java编写，解决方法涉及如何分析FE的JVM内存。常用的JVM内存分析工具包括jmap和arthas。