doris实时数仓实战 pdf

《doris实时数仓实战》是一本介绍"实时数仓"的实战技术书籍。实时数仓是指将数据仓库（Data Warehouse）与实时流计算技术相结合，实现数据的快速处理和实时分析的系统。

这本书主要从实战的角度，以Doris（原名Palo）作为实时数仓的核心技术，介绍了实时数仓的建设与应用。Doris是一种分布式、高性能、高可用的列式存储分析系统，适用于大规模数据分析和实时查询。

书中首先介绍了实时数仓的背景和概念，以及Doris的基本原理和架构。接着对Doris的安装和配置进行了详细的讲解，包括数据模型设计、表定义和索引创建等。

然后，书中详细介绍了如何通过Doris进行数据的导入和处理。包括了数据导入的几种方式，如使用Doris自带的ETL工具和使用第三方工具，以及如何进行实时数据的计算和分析。

书中还介绍了Doris的高级功能和应用，例如多集群部署、数据备份和恢复、高可用性配置等。同时也提到了一些在实际应用中的常见问题和解决方案。

通过这本书，读者可以了解到实时数仓的基本概念和原理，学习到如何使用Doris构建实时数仓，并能够应用到实际的数据分析和查询中。

总的来说，《doris实时数仓实战》是一本实用性很强的技术书籍，适合对实时数仓感兴趣的技术人员阅读，对于提高数据分析和查询的效率和准确性有很大的帮助。

相关问题

实战flink+doris实时数仓

实战Flink Doris实时数仓是指利用Flink作为实时计算引擎，将数据实时计算结果写入到Doris中，构建具有实时数据处理和分析能力的数据仓库。

首先，Doris是一款开源的分布式 SQL 数据库，具有高可靠性、低延迟、高扩展性等特点。通过Doris，我们可以构建和管理多维度的数据集合，支撑实时分析和查询。

而Flink是一个流式计算引擎，具有低延迟、高吞吐、Exactly Once等特点。它可以实时处理和计算大规模的数据流，并将计算结果输出到不同的数据存储，如Doris。

实战Flink Doris实时数仓的步骤如下：
1. 数据接入：通过Flink的流式数据接入功能，将数据源接入到Flink中。数据源可以是Kafka、消息队列等。
2. 实时计算：使用Flink提供的实时计算功能，对接入的数据进行处理和计算。Flink提供了丰富的函数库，可以进行数据转换、数据筛选、聚合、窗口计算等操作。
3. 数据写入：将实时计算的结果写入到Doris中。可以通过Doris提供的JDBC或者API接口，将计算结果写入到Doris的数据表中。
4. 数据查询和分析：通过Doris提供的SQL接口，可以对实时计算结果进行查询和分析。Doris支持复杂的查询语句和聚合操作，可以快速地进行多维度数据分析。
5. 数据展示和可视化：通过可视化工具，将Doris中的数据进行可视化展示，以便业务人员进行数据分析和决策。

实战Flink Doris实时数仓的优势在于实现了实时数据的处理和分析，可以快速地响应业务需求。同时，Flink的低延迟和高吞吐能力，以及Doris的高可靠性和扩展性，可以支撑大规模数据的实时处理和存储。通过构建实时数仓，企业可以更好地利用数据，追踪业务动态，并进行实时决策。

flink+doris 构建实时数仓

Flink和Doris都是用于构建实时数仓的技术。Flink是一个流处理引擎，可以处理实时数据流，并且支持流式ETL和实时计算。Doris是一个开源的分布式列式存储系统，可以存储海量数据，并且支持实时查询和分析。

构建实时数仓需要多个步骤，包括数据抽取、数据清洗、数据转换、数据存储和数据分析等。下面介绍如何使用Flink和Doris来构建实时数仓。

1. 数据抽取：使用Flink的DataStream API从数据源中读取实时数据流，包括消息队列、数据库、文件等。

2. 数据清洗：使用Flink的DataStream API对数据进行清洗和过滤，去除无用的数据，并且将数据转换为统一的格式。

3. 数据转换：使用Flink的DataStream API对数据进行转换和计算，包括聚合、窗口、Join等操作。

4. 数据存储：使用Doris作为数据存储引擎，将处理后的数据存储到Doris中。

5. 数据分析：使用Doris的OLAP引擎对数据进行分析和查询，包括实时查询、多维分析、数据可视化等操作。

通过以上步骤，可以构建一个实时数仓，用于处理、存储和分析实时数据。同时，Flink和Doris都支持水平扩展，可以处理PB级别的数据量，保证了实时数仓的可扩展性和高可用性。