Apache 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。

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 Doris 1.0.0 孵化版二进制发行包

《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。

课程内容包含视频、源码、文档和虚拟机。

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。

根据所提供的文档内容，可以了解以下信息：1. Apache Flink简介：Apache Flink是一个开源的流处理框架，支持高吞吐量、低延迟的数据处理，具备容错机制，确保数据处理的准确性。Flink的架构包括Job Manager负责任务调度和协调，Task Manager执行任务。它支持状态管理和检查点机制，实现“恰好一次”状态计算。此外，Flink提供了窗口操作来处理滑动、滚动和会话窗口，以及灵活的内存管理。Flink还包含优化器，同时支持流处理和批处理。2. 快速入门设置：了解Flink的安装和配置步骤，包括在Windows和Linux系统上的安装，配置SSH、Java和Flink，以及启动守护进程和添加额外的Job/Task Manager。还需了解如何停止守护进程和集群，以及如何运行示例应用。3. 使用DataStream API进行数据处理：定义数据源，进行数据转换操作和应用窗口函数，支持物理分区策略，处理事件时间、处理时间和摄入时间。4. 使用批处理API进行数据处理：针对有限数据集，支持文件、集合、通用数据源及压缩文件，包括Map、Flat Map、Filter、Project等转换操作，以及归约操作和分组归约操作。5. 连接器：连接Apache Flink与其他系统，包括Kafka、Twitter、RabbitMQ和E。