Doris应用大全
doris数据库的应用场景
doris数据库的应用场景Doris数据库的应用场景Doris数据库是一种高性能、可扩展的分布式列式存储数据库。
它在大数据领域被广泛应用，可以满足各种复杂的数据分析和实时查询需求。
下面将介绍Doris数据库在几个典型应用场景下的优势和应用案例。
一、日志存储与分析在大数据应用中，日志数据是非常重要的资源。
Doris数据库可以高效地存储和分析大量的日志数据。
通过将日志数据存储到Doris 数据库中，可以实现对数据的快速查询和分析。
比如，一个电商平台可以使用Doris数据库存储用户的浏览日志和购买记录，以实现用户行为分析和个性化推荐。
二、实时数据分析Doris数据库具有低延迟和高并发的特性，适用于实时数据分析场景。
例如，在电信行业中，运营商需要实时监控各项指标，如用户流量、网络质量等。
Doris数据库可以快速地处理海量的实时数据，并提供实时的分析结果，帮助运营商及时发现和解决问题。
三、OLAP分析OLAP（联机分析处理）是一种通过多维分析数据的方法，可以对数据进行多维度和复杂性分析。
Doris数据库支持SQL查询和OLAP分析，可以方便地进行复杂的数据分析。
比如，在金融行业中，通过Doris数据库可以对交易数据进行多维度的分析，如按时间、地域、产品等维度进行交易统计和风险分析。
四、数据仓库Doris数据库可以作为数据仓库的存储引擎，用于集中存储和管理企业的各类数据。
通过将数据存储到Doris数据库中，可以实现数据的统一管理和快速查询。
比如，一个零售企业可以使用Doris数据库存储销售数据、库存数据、顾客数据等，以实现全面的业务分析和决策支持。
五、实时监控与告警Doris数据库可以实时地监控和分析系统的运行状态，及时发现异常和问题。
例如，在互联网公司中，需要实时监控服务器的CPU使用率、内存使用率等指标。
Doris数据库可以快速地处理这些指标数据，并实时生成监控报告和告警信息，帮助运维人员快速定位和解决问题。
doris实践案例
doris实践案例一、数据导入1.数据源选择：该大型互联网公司选择使用DataX作为数据同步工具，因为DataX支持多种数据源，包括关系型数据库、HDFS、Kafka等，可以满足不同业务系统的数据导入需求。
2.数据表结构定义：在Doris中创建相应的数据表结构，根据业务需求定义表字段、数据类型、索引等。
3.数据导入流程：通过DataX将不同数据源的数据导入到Doris中。
在导入过程中，DataX会根据配置的源数据表和目标表结构，自动进行数据转换和映射。
同时，DataX还支持多种数据导入方式，如批量导入、实时导入等，以满足不同的数据导入需求。
二、实时分析1.SQL查询支持：Doris支持标准ANSISQL语法，支持多表连接、聚合函数、条件过滤等常用操作。
通过SQL语句对数据进行查询和分析，快速获取所需的数据分析结果。
2.高效列式存储引擎：Doris采用高效列式存储引擎，支持高性能、高可用、高弹性等特性。
列式存储可以减少数据读取的I/O开销，提高查询效率。
3.分布式计算能力：Doris采用分布式计算架构，可以利用多个节点进行并行计算，提高数据分析的处理能力。
三、数据存储1.分布式存储：Doris支持分布式存储，可以将数据分散到多个节点上，提高数据的读写速度和可靠性。
分布式存储可以保证数据的可用性和可靠性，同时还可以扩展存储容量。
2.数据备份与恢复：Doris还支持数据备份和恢复功能，可以定期对数据进行备份，以防止数据丢失。
备份的数据可以用于恢复数据或防止数据丢失。
四、数据导出与处理1.数据导出格式：Doris支持多种数据导出格式，如CSV、JSON等，方便将分析结果导出到其他系统或工具中。
导出的数据可以用于进一步的数据分析和决策支持。
2.数据挖掘与机器学习：通过Doris导出的数据，可以进行数据挖掘和机器学习等高级数据分析工作。
通过机器学习和算法模型的应用，可以对数据进行深入分析和预测，为公司提供更准确的市场洞察和决策支持。
Doris应用大全
Doris应用大全FFTW的安装FFTW是由MIT的Matteo Frigo和Steven G. Johnson. 开发的，可用来进展快速傅立叶变换。
目前最新版本：v 相关翻开终端，进入FFTW路径，依次执行：./configure --prefi*=`pwd` --enable-floatmakemake install完成安装。
1.1Doris的安装目前，Doris的最新版本为v3.17，下载地址：解压后进入src路径〔cd /…/doris/src〕，依次执行：./configuremakemake install完成安装。
1.2SARtools和ENVISAT_TOOLS的安装分别进入各自路径，执行：makemake install完成安装1.3getorb的安装假设linu*的版本为fedora4,则需首先安装g77利用getorb可以获得ERS/ENVISAT的准确轨道，Doris的M_PORBITS 和S_PORBITS要调用getorb 目前最新版本v 相关进入getorb路径，依次执行：makemake install完成安装1.4snaphu的安装Stanford开发的解缠工具，被在Doris中的UNWRAP调用，目前最新版本v 相关进入snaphu的src路径，依次执行：makemake install完成安装。
1.5GMT的安装2.软件运行2.1设置环境变量在fedora默认的bash下，设置如下环境变量：e*port PAGER=lesse*port EDITOR=vie*port EDITOR=gedit /为日前方便，可直接在../etc/bashrc中参加上述两行以永久性设置环境变量。
2.2runDoris为方便用户，可用run命令生成初始化文件。
2.2.1 在终端输入run –g在当前路径下生成如下几个文件：Input.m_inital;input.s_intial;input.resample;input.coregistration;input.products;;正常时在终端返回以下信息：*--------------[andylocalhost ~]$ run -grun: ***INFO*** generation of inputfiles finished.run: ***INFO*** inputdir: Inputfilesrun: ***INFO*** outputdir (stout): Outinforun: ***INFO*** outputdir (matrices): Outdatarun: ***INFO*** Using e*ecutable in path: dorisrun: ***TIP*** run -e1; run -s1-------------------------*输入run –e1调用gedit编辑Input.m_inital(主影像初始化文件)Input.m_inital主要实现以下四步：读取SLC文件―------―m_readfiles数据剪裁及格式转化―――m_crop过采样〔可选〕―――――m_ovs确定准确轨道――――――m_porbits在Input.m_inital中要给出SLC文件volume,leader、data file的路径以及Delft轨道数据文件的路径。
doris实践案例
doris实践案例在Doris实践案例中，我们将探讨一个关于如何使用Doris这一数据仓库解决实际业务问题的案例。
Doris是一种高性能、低成本的分布式实时数据仓库，可以帮助企业快速处理海量数据，并支持实时查询和分析。
在这个案例中，我们假设一个电商公司需要对其销售数据进行实时分析，以帮助他们更好地了解消费者行为，优化产品定位和营销策略。
该公司销售的产品涵盖各个品类，包括服装、家电、食品等，销售渠道包括线上和线下门店。
为了实现实时分析，他们决定使用Doris作为数据仓库解决方案。
首先，该公司将所有销售数据从不同渠道和系统中收集，并存储到Doris中。
通过Doris的分布式存储和查询引擎，他们可以快速地将海量数据导入到数据仓库中，并实现实时查询和分析。
例如，他们可以通过SQL查询来分析不同产品品类的销售情况，了解销售额、销售量、用户偏好等指标。
其次，该公司可以通过Doris的实时同步功能，将销售数据与其他关键数据源进行关联，例如用户行为数据、广告投放数据等。
通过实时数据同步，他们可以实现多维度的数据分析，挖掘用户行为背后的规律，优化产品推荐和营销策略。
例如，他们可以基于用户的购买历史和偏好，实时推送个性化的产品推荐，提升销售转化率。
此外，该公司可以利用Doris的数据分区和索引功能，实现数据的快速查询和分析。
通过合理设计数据分区和建立索引，他们可以提高查询性能，加快数据处理速度，实现实时数据分析和报表生成。
例如，他们可以基于销售数据构建实时销售报表，监控销售情况和业绩，及时调整销售策略，提升企业竞争力。
总的来说，通过Doris实践案例，我们可以看到数据仓库在实际业务中的应用和重要性。
Doris作为一种高性能、低成本的数据仓库解决方案，可以帮助企业快速实现数据的存储、查询和分析，实现实时数据洞察，优化业务决策，提升企业竞争力。
希望这个案例可以给您带来一些启发，帮助您更好地理解和应用数据仓库技术。
doris rollup 原理
doris rollup 原理Doris Rollup原理Doris Rollup是一个基于OLAP（联机分析处理）的数据预处理技术，用于加速大规模数据分析和查询的性能。
本文将详细介绍Doris Rollup的原理，并探讨其在数据预处理中的应用。
一、Doris Rollup的概述Doris Rollup是由阿里巴巴集团开发的一种数据预处理技术，旨在提高大规模数据分析和查询的性能。
它通过将原始数据按照特定的维度进行聚合和压缩，从而减少数据的存储空间和查询时间。
二、Doris Rollup的原理1. 数据聚合：Doris Rollup首先对原始数据进行聚合操作，将相同维度下的数据合并为一个聚合值。
例如，对于销售数据，可以按照年份、季度、月份等维度进行聚合。
2. 数据压缩：在数据聚合的基础上，Doris Rollup采用多种压缩算法，如字典编码、位图压缩等，将聚合后的数据进一步压缩存储，减少存储空间的占用。
3. 数据索引：为了加速查询速度，Doris Rollup采用了多级索引结构，如B+树和Bitmap索引。
这些索引结构可以快速定位到需要查询的数据，提高查询效率。
4. 数据分区：为了进一步提高查询性能，Doris Rollup将数据按照特定的规则进行分区，使得查询只需要访问部分数据，减少了不必要的IO操作。
三、Doris Rollup的应用场景Doris Rollup在大规模数据分析和查询中具有广泛的应用场景，以下是几个典型的应用场景：1. 商业智能分析：Doris Rollup可以用于对销售、用户行为等数据进行分析，帮助企业做出决策和优化业务流程。
2. 日志分析：Doris Rollup可以对大规模日志数据进行聚合和压缩，提高日志查询的效率和性能。
3. 数据仓库：Doris Rollup可以用于构建数据仓库，将庞大的数据集按照维度进行聚合和压缩，方便后续的数据分析和查询。
4. 在线广告系统：Doris Rollup可以用于对广告展示和点击数据进行聚合和压缩，提高广告系统的性能和响应速度。
doris 索引使用与场景讲解
doris 索引使用与场景讲解
你知道吗？Doris这个机器人真的超酷的！有一次我作业不会
做了，它就帮我找到了答案，简直就是个学霸啊！
哈哈，说起来你可能不信，有次我玩具丢了，到处找都找不到。
结果Doris一搜，就帮我找到了。
它简直就像个侦探，什么都能找到！
还有啊，有次我和小伙伴玩捉迷藏，我躲进了一个超秘密的地方。
小伙伴怎么也找不到我，结果他用了Doris，一下子就找到我了。
Doris真是个神仙啊！
有次我和妈妈去超市，妈妈忘记要买什么。
你猜怎么着？我们
用Doris一查，就全都知道了。
它简直就是个购物小助手！
对了，还有一次我在图书馆找不到书。
图书管理员阿姨用
Doris一查，那本书就跳出来了。
Doris真是个魔法小工具，太神奇了！
所以啊，我觉得Doris真的是个超棒的机器人！它就像是个百
事通，什么都知道，什么都能找到。
有了它，生活变得更有趣、更轻松啦！。
doris实践案例
doris实践案例
摘要：
1.介绍Doris
2.Doris 的实践案例
3.Doris 案例的启示
正文：
1.介绍Doris
Doris 是一个开源的数据库，它被设计用于支持数据仓库和商业智能应用。
Doris 是一个基于Hadoop 的分布式关系数据库，它提供了高性能、可扩展性和高可用性。
Doris 的目标是提供一个低成本、高性能的数据库，以满足现代数据仓库的需求。
2.Doris 的实践案例
Doris 在实际应用中有很多成功的案例。
下面是两个Doris 的实践案例: 案例一：某大型电信公司使用Doris 构建数据仓库
某大型电信公司使用Doris 构建了一个数据仓库，用于存储和分析大量的用户数据。
在使用Doris 之前，该公司使用传统的关系型数据库，但是这些数据库无法满足他们的需求，因为他们需要处理大量的数据。
使用Doris，该公司能够快速地查询和分析数据，并且能够扩展到更多的数据和用户。
案例二：某大型零售公司使用Doris 进行销售数据分析
某大型零售公司使用Doris 进行销售数据分析。
在使用Doris 之前，该公司使用Excel 进行数据分析，但是这种方法既费时又费力。
使用Doris，该
公司能够快速地查询和分析销售数据，并且能够更好地了解销售趋势和市场需求。
3.Doris 案例的启示
从以上的案例中，我们可以看到Doris 在数据仓库和商业智能应用中的优势。
Doris 提供了高性能、可扩展性和高可用性，使得它成为一个理想的数据仓库解决方案。
此外，Doris 的易用性和低成本也使得它成为一个吸引人的选择。
doris 的应用实例
doris 的应用实例Doris是一款开源的分布式关系型数据库，广泛应用于互联网公司的数据存储和分析场景中。
下面将介绍几个Doris的应用实例，展示它在不同领域的灵活应用。
1. 电商数据分析在电商领域，Doris被用于存储和分析大量的交易数据。
通过将交易数据导入Doris，可以快速进行数据查询和分析，为电商企业提供实时的销售情况、用户行为等信息，帮助企业优化营销策略、提升用户体验。
2. 游戏数据统计游戏开发公司可以利用Doris存储游戏玩家的行为数据，如游戏时长、道具使用情况、关卡通过率等。
通过对这些数据进行分析，游戏开发者可以了解玩家的游戏习惯和需求，帮助他们进行游戏内容的更新和优化，提升游戏的用户留存率和盈利能力。
3. 广告数据分析广告公司和广告主可以利用Doris存储和分析广告投放的效果数据。
通过对广告点击量、转化率等数据进行分析，可以评估广告的效果，并进行实时调整和优化广告投放策略，提升广告的转化率和投资回报率。
4. 物流数据管理物流公司可以利用Doris对物流运输过程中的各种数据进行管理和分析，如货物的运输路径、运输时间、货物状态等。
通过对这些数据的分析，物流公司可以优化物流运输的效率，减少运输成本，提升客户的物流体验。
5. 金融风控系统金融机构可以利用Doris存储和分析大量的金融交易数据和用户行为数据，用于风险评估和欺诈检测。
通过对用户的交易行为进行实时监控和分析，可以及时发现可疑交易，并采取相应的措施，保护金融机构和用户的利益。
6. 在线广播系统在线广播平台可以利用Doris存储和管理用户的收听行为数据和音频数据。
通过对用户收听行为的分析，平台可以向用户推荐符合他们兴趣的音频内容，提升用户的收听体验和平台的用户留存率。
7. 大数据分析平台Doris可以作为大数据分析平台的底层存储引擎，用于存储和分析大规模的结构化数据。
通过与其他大数据技术的结合，如Hadoop、Spark等，可以实现对海量数据的高效存储和实时分析，为企业提供准确的数据支持和决策依据。
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Doris应用大全FFTW的安装FFTW是由MIT的Matteo Frigo和Steven G. Johnson. 开发的，可用来进行快速傅立叶变换。
目前最新版本：v3.0.1 相关网址：/打开终端，进入FFTW路径，依次执行：./configure --prefix=`pwd` --enable-floatmakemake install完成安装。
1.1Doris的安装目前，Doris的最新版本为v3.17，下载地址：http://enterprise.lr.tudelft.nl/doris/software/download.html解压后进入src路径（cd /…/doris/src），依次执行：./configuremakemake install完成安装。
1.2SARtools和ENVISA T_TOOLS的安装分别进入各自路径，执行：makemake install完成安装1.3getorb的安装若linux的版本为fedora4,则需首先安装g77利用getorb可以获得ERS/ENVISA T的精确轨道，Doris的M_PORBITS 和S_PORBITS要调用getorb 目前最新版本v2.3.0 相关网址：http://www.deos.tudelft.nl/ers/precorbs/tools/getorb_pack.shtml进入getorb路径，依次执行：makemake install完成安装1.4snaphu的安装Stanford开发的解缠工具，被在Doris中的UNWRAP调用，目前最新版本v1.4.2 相关网址：/sar_group/snaphu/进入snaphu的src路径，依次执行：makemake install完成安装。
1.5GMT的安装2.软件运行2.1设置环境变量在fedora默认的bash下，设置如下环境变量：export PAGER=lessexport EDITOR=viexport EDITOR=gedit /为日后方便，可直接在../etc/bashrc中加入上述两行以永久性设置环境变量。
2.2runDoris为方便用户，可用run命令生成初始化文件。
2.2.1 在终端输入run –g在当前路径下生成如下几个文件：Input.m_inital;input.s_intial;input.resample;input.coregistration;input.products;input.filter_unwrap;input.quicklook正常时在终端返回以下信息：*--------------[andy@localhost ~]$ run -grun: ***INFO*** generation of inputfiles finished.run: ***INFO*** inputdir: Inputfilesrun: ***INFO*** outputdir (stout): Outinforun: ***INFO*** outputdir (matrices): Outdatarun: ***INFO*** Using executable in path: dorisrun: ***INFO*** or (if -d option present): doris.debugrun: ***TIP*** run -e1; run -s1-------------------------*2.2.2输入run –e1调用gedit编辑Input.m_inital(主影像初始化文件)Input.m_inital主要实现以下四步：读取SLC文件―------―m_readfiles数据剪裁及格式转化―――m_crop过采样（可选）―――――m_ovs确定精确轨道――――――m_porbits在Input.m_inital中要给出SLC文件volume,leader、data file的路径以及Delft 轨道数据文件的路径。
Input.m_inital文件中若干参数的设定在图像剪裁选项卡中，需要注意：# ------------------------------------------# CROP (master)# ------------------------------------------…………M_DBOW 1 5000 1 1000 // database output window 若要处理整幅影像时需要将上面的选项注释掉。
# ------------------------------------------# OVERSAMPLE (master)# ------------------------------------------M_OVS_OUT Outdata/master_ovs.raw // 输出文件名称M_OVS_OUT_FORMAT ci2 //过采样影像格式 ci2 | cr4.M_OVS_FACT_RNG 2 //距离向过采样率（可采用其他值）M_OVS_FACT_AZI 1 // 方位向过采样率（可采用其他值）M_OVS_KERNELSIZE 16 // 过采样所采用插值核的长度Raffaele Nutricato曾将距离向采样率设为4来进行多时相分析（multi－temporal anylsys ）效果不错。
对于PS-Insar，两个方向都设为2比较合理――Bert Kamps# ------------------------------------------# PORBITS (master)# ------------------------------------------从DEOS获得的轨道数据为小写的时，需要改成大写。
即将odr.***换成ODR.***否则getorb 将无法读取（这跟系统有关）。
getorb提供了两种确定轨道的方法——三次自然样条插值和三次多项式插值。
采用三次自然样条插值时在第一行纪录前最后一行纪录后至少有3个数据点；采用三次多项式插值时，时间间隔可取20-30秒，额外时间可取200秒。
Doris默认样条插值。
c --for polyfit(3）--c M_ORB_EXTRATIME 300 // Time before first line c M_ORB_INTERVAL 30 // 时间间隔c M_ORB_DUMP 0.05 // dump to ascii filec --for spline--M_ORB_EXTRATIME 6 // Time before first line M_ORB_INTERVAL 1 // 时间间隔。
2.2.3在终端输入run －s1执行Input.m_inital中设定的步骤。
正常时在终端返回以下信息：*-----------------[andy@localhost ~]$ run -s1doris Inputfiles/input.m_initial >> Outinfo/stdout.input.m_initial PROGRESS: Interpretation inputoptionsfile finished.total cpu: 0 min 0 secPROGRESS: Finished initializationPROGRESS: Start M_READFILES.PROGRESS: readvolume finished.PROGRESS: readleader finished.PROGRESS: readdat (header info) finished.PROGRESS: Finished M_READFILES.PROGRESS: Start M_PORBITS.(getorb: reading arclist/usr/local/doris/delftorbits/ers2/dgme04/arclist)(getorb: orbit file /usr/local/doris/delftorbits/ers2/dgme04/ODR.112) PROGRESS: getorb: program finished ok.PROGRESS: Finished M_PORBITS.total cpu: 0 min 0.01 secPROGRESS: Orbit: interpolation coefficients computed.PROGRESS: Start M_CROP.PROGRESS: Start cropping slc data.PROGRESS: WRITESLC: 0%PROGRESS: WRITESLC: 10%PROGRESS: WRITESLC: 20%PROGRESS: WRITESLC: 30%PROGRESS: WRITESLC: 40%PROGRESS: WRITESLC: 50%PROGRESS: WRITESLC: 60%PROGRESS: WRITESLC: 70%PROGRESS: WRITESLC: 80%PROGRESS: WRITESLC: 90%PROGRESS: WRITESLC: 100%PROGRESS: Finished M_CROP.total cpu: 0 min 2.21 secPROGRESS: calling preview for cropped masterPROGRESS: Start PREVIEW generation.PROGRESS: SUNraster file created of: Outdata/master.raw (see also file: ./master_mag.ras.sh)PROGRESS: Start M_OVS.PROGRESS: OVERSAMPLESLC: 0%@(#)Doris software, $Revision: 3.11 $, $Author: kampes $cpxfiddle: INFO: Number of output pixels: 500PROGRESS: OVERSAMPLESLC: 10%PROGRESS: OVERSAMPLESLC: 20%PROGRESS: OVERSAMPLESLC: 30%PROGRESS: OVERSAMPLESLC: 40%PROGRESS: OVERSAMPLESLC: 50%PROGRESS: OVERSAMPLESLC: 60%PROGRESS: OVERSAMPLESLC: 70%PROGRESS: OVERSAMPLESLC: 80%PROGRESS: OVERSAMPLESLC: 90%PROGRESS: OVERSAMPLESLC: 100%PROGRESS: Finished M_OVS.PROGRESS: calling preview for oversampled masterPROGRESS: Start PREVIEW generation.PROGRESS: SUNraster file created of: Outdata/master_ovs.raw (see also file: ./master_ovs_mag.ras.sh)total cpu: 0 min 17.99 sec...Any given program, when running, is obsolete.--- WARNING SUMMARY ---There were no messages.Redirected output in file: Outinfo/stdout.input.m_initialview with: run -v1NOTE: before run -s1, you can do run -ql to get a quicklook processing.which will run step 1 and 2 if not done already.------------------*2.2.4 输入run –e2调用gedit编辑Input.s_inital(副影像初始化文件)与run －e1同2.2.5输入run －s2执行Input.s_inital中设定的步骤与run －s1同2.2.6 输入run －e3调用gedit编辑Input.coregistration(匹配的初始化文件)Input.coregistration主要实现以下四步：基于轨道的粗匹配――――――――coarseorb像素级匹配―――――――――――coarsecorr主影像方位向滤波――――――――m_filtazi副影像方位相滤波――――――――s_filtazi距离向滤波―――――――――――filtrange（可选）首先根据获取主副影像的轨道进行匹配（coarseorb，没有输入参数），精度30像素左右。