Doris系列文章

最新推荐文章于 2024-11-12 11:12:34 发布
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#Doris

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Doris系列1-Doris介绍
只是甲的博客
12-28 2万+
文章目录一. Doris简介二. Doris 整体架构2.1 Doris 整体架构简介2.2 Doris 数据分布2.3 Doris 的使用方式三. Doris关键技术3.1 数据可靠性3.2 易运维3.3 MySQL 兼容性3.4 支持 MPP四. Doris 数据模型4.1 Doris 数据模型特点4.1.1 键值对存储形式4.1.2 Key 列全局有序排列4.2 聚合计算说明4.2 按列存储4.4 物化视图4.5 两层分区与分级存储4.6 Doris 在 Elasticsearch 的应用4.7 Ka
Doris系列之数据模型
Allen_人工智能与大数据
08-17 2966
Doris系列之3种数据模型
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litlit023的专栏
11-12 69
doris资料系列文章
Doris系列15- 索引
只是甲的博客
01-12 2605
文章目录一. 索引概述二. 案例参考: 一. 索引概述 目前Doris只支持bitmap 索引 BITMAP 索引仅在单列上创建 bitmap index：位图索引，是一种快速数据结构，能够加快查询速度 语法: index 创建和修改相关语法有两种形式，一种集成与 alter table 语句中，另一种是使用单独的 create/drop index 语法 创建索引 创建索引的的语法可以参见 CREATE INDEX 或 ALTER TABLE 中bitmap 索引相关的操作, 也可以通过在创建表时指定
Doris系列之建表操作
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Allen_人工智能与大数据
08-12 1万+
Doris系列之建表操作
Doris系列18-数据导出
只是甲的博客
01-13 1533
文章目录一. 数据导出概述二. 案例2.1 不指定文件2.1 指定文件参考: 一. 数据导出概述 数据导出（Export）是 Doris 提供的一种将数据导出的功能。该功能可以将用户指定的表或分区的数据，以文本的格式，通过 Broker 进程导出到远端存储上，如 HDFS/BOS 等。 名词解释: FE：Frontend，Doris 的前端节点。负责元数据管理和请求接入。 BE：Backend，Doris 的后端节点。负责查询执行和数据存储。 Broker：Doris 可以通过 Broker 进程对远端存储
Doris系列16-物化视图
只是甲的博客
01-12 1222
文章目录一. 物化视图概述二. 使用物化视图2.1 创建物化视图2.2 支持聚合函数2.3 更新策略2.4 查询自动匹配2.5 查询物化视图2.6 删除物化视图三. 案例参考: 一. 物化视图概述 物化视图是将预先计算（根据定义好的 SELECT 语句）好的数据集，存储在 Doris 中的一个特殊的表。 物化视图的出现主要是为了满足用户，既能对原始明细数据的任意维度分析，也能快速的对固定维度进行分析查询。 适用场景: 分析需求覆盖明细数据查询以及固定维度查询两方面。 查询仅涉及表中的很小一部分列或行。 查
Doris系列5-Doris数据模型
只是甲的博客
01-04 1036
文章目录基本概念一. Aggregate 模型1.1 Aggregate 模型介绍1.2 案例一:导入数据聚合1.3 案例2：保留明细数据二. Uniq 模型三. Duplicate 模型四. 数据模型的选择建议参考: 基本概念 在 Doris 中，数据以表（Table）的形式进行逻辑上的描述。 一张表包括行（Row）和列（Column）。Row 即用户的一行数据。Column 用于描述一行数据中不同的字段。 Column 可以分为两大类：Key 和 Value。从业务角度看，Key 和 Value 可以
Doris系列2-Doris编译和安装
只是甲的博客
12-28 2243
文章目录一.编译前准备1.1 环境准备1.2 安装Docker1.2.1 卸载旧版本1.2.2 安装需要的软件包1.2.3 设置yum源1.2.4 查看docker版本1.2.5 安装docker1.2.6 启动并加入开机启动1.2.7 验证安装是否成功1.2.8 迁移docker1.2.9 退出后重新进入docker二. 编译2.1 下载 Docker 镜像2.2 运行镜像2.3 下载源码2.4 编译 Doris三. 安装部署3.1 安装FE3.1.1 拷贝FE部署文件3.1.2 配置 FE3.1.3 启
Doris系列7-Doris之前缀索引
只是甲的博客
01-06 1704
文章目录一. 前缀索引概述二. ROLLUP 调整前缀索引参考: 一. 前缀索引概述   不同于传统的数据库设计，Doris 不支持在任意列上创建索引。Doris 这类 MPP 架构的 OLAP 数据库，通常都是通过提高并发，来处理大量数据的。   本质上，Doris 的数据存储在类似 SSTable（Sorted String Table）的数据结构中。该结构是一种有序的数据结构，可以按照指定的列进行排序存储。在这种数据结构上，以排序列作为条件进行查找，会非常的高效。   在 Aggregate、Uniq
Doris系列3-基础使用指南
只是甲的博客
12-30 8494
文章目录基础使用指南一. 创建用户1.1 Root 用户登录与密码修改1.2 创建新用户二. 数据表的创建与数据导入2.1 创建数据库2.2 账户授权2.3 建表2.3.1 单分区2.3.2 复合分区2.4 导入数据2.4.1 流式导入2.4.2 Broker 导入参考: 基础使用指南 Doris 采用 MySQL 协议进行通信，用户可通过 MySQL client 或者 MySQL JDBC连接到 Doris 集群。选择 MySQL client 版本时建议采用5.1 之后的版本，因为 5.1 之前不能支
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料kmeans聚类
12-18
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料kmeans聚类
【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）
12-18
【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab的鳄鱼伏击算法（CAOA）在多无人机协同集群三维路径规划中的应用，重点解决动态环境下的避障问题。该方法以最低成本为目标函数，综合考虑路径长度、飞行高度、威胁等级和转弯角度等因素，通过优化算法实现无人机集群的安全、高效路径规划。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现与改进，适用于复杂环境下的无人机协同任务。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机路径规划、智能优化算法或协同控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机在复杂三维环境中的协同避障路径规划；②验证和改进鳄鱼伏击算法（CAOA）在实际路径规划中的性能；③实现以最低综合成本为目标的智能路径优化，提升无人机集群的任务执行效率与安全性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解目标函数构建、约束条件处理及算法迭代过程，同时可尝试将算法扩展至更多动态障碍物或更大规模无人机集群场景中进行测试与优化。
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）
12-18
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于径向基函数神经网络（RBFNN）的自适应滑模控制方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性，用于解决复杂系统的控制问题，尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程，并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外，文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用，涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域，展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员，特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员； 使用场景及目标：①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法；②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中，提升控制精度与鲁棒性； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践，深入理解算法实现细节，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路，注重理论分析与仿真验证相结合。
STM32F407-RT-Thread-CAN工程代码
12-18
STM32F407芯片，开发环境：RT-Thread Stdio开发环境，使用内部drv_can实现can功能，官方的drv_can.c文件中对于stm32f407的位时序配置错误，已修改位时序，但是800k的CAN速率，由于CAN时钟为42M的原因，无法整除(42/0.8=52.5)，导致800k的速率无法使用.
安卓应用源码Android闹钟源码
12-18
安卓应用源码Android 闹钟源码
转子轴承系统振动分析.zip
最新发布
12-18
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
带频率稀疏学习的轴承故障诊断”.zip
12-18
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
经历BAT面试后总结的【高级Java后台开发面试指南】，纯净干货无废话，针对高频面试点
12-18
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本项目是本人参加BAT等其他公司电话、现场面试之后总结出来的针对Java面试的知识点或真题，每个点或题目都是在面试中被问过的。 除开知识点，一定要准备好以下套路： 个人介绍，需要准备一个1分钟的介绍，包括学习经历、工作经历、项目经历、个人优势、一句话总结。 一定要自己背得滚瓜烂熟，张口就来 抽象概念，当面试官问你是如何理解多线程的时候，你要知道从定义、来源、实现、问题、优化、应用方面系统性地回答 项目强化，至少与知识点的比例是五五开，所以必须针对简历中的两个以上的项目，形成包括【架构和实现细节】，【正常流程和异常流程的处理】，【难点+坑+复盘优化】三位一体的组合拳 压力练习，面试的时候难免紧张，可能会严重影响发挥，通过平时多找机会参与交流分享，或找人做压力面试来改善 表达练习，表达能力非常影响在面试中的表现，能否简练地将答案告诉面试官，可以通过给自己讲解的方式刻意练习 重点针对，面试官会针对简历提问，所以请针对简历上写的所有技术点进行重点准备 Java基础 JVM原理 集合 多线程 IO 问题排查 Web框架、数据库 Spring MySQL Redis 通用基础 操作系统 网络通信协议 排序算法 常用设计模式 从URL到看到网页的过程 分布式 CAP理论 锁 事务 消息队列 协调器 ID生成方式 一致性hash 限流 微服务 微服务介绍 服务发现 API网关 服务容错保护 服务配置中心 算法 数组-快速排序-第k大个数 数组-对撞指针-最大蓄水 数组-滑动窗口-最小连续子数组 数组-归并排序-合并有序数组 数组-顺时针打印矩形 数组-24点游戏 链表-链表反转-链表相加 链表-...
Doris数据压缩包分析
根据所提供的信息，我们可以推断出这组文件与“Doris”这一术语有关。虽然提供的标题、描述和标签看起来是重复的，并且仅提供了单一的文件名“doris”，但是可以从中提取出一些关于“Doris”的知识点。 首先，由于...
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