Doris2.0安装所遇到的坑

1.由于doris是对标使用mysql,所以需要先安装mysql,然后安装了mysql8.x版本后改密码时遇到一个

坑1:

5.5以下版本不能使用如下命令改密码
set global validate_password_policy=0;
set global validate_password_length=1;

坑2:

doris前置下载使用yum安装出现 “Could not resolve host: mirrors.bfsu.edu.cn; 未知的错误“

解决路径:linux虚拟机 yum安装出现 “Could not resolve host: mirrors.bfsu.edu.cn; 未知的错误“_could not resolve host: mirrors.bfsu.edu.cn; unkno_蚂蚁的肩膀的博客-优快云博客

修改Fe,Be配置文件后,启动Fe的时候一切正常,

坑3:启动Be的使用,出现如下问题

需要修改虚拟内存:sysctl -w vm.max_map_count=2000000

坑4:

Please set the maximum number of open file descriptors to be 65536 using 'ulimit -n 65536'.

使用临时命令ulimit -u 65536,打开文件数

<think>嗯,用户想了解Doris中的Catalog。首先,我需要回忆一下Doris的相关知识,确定Catalog在其中的作用。记得Doris是一个MPP架构的实时分析数据库,Catalog可能涉及数据目录的管理。 用户可能已经知道Doris的基础概念,但需要更深入的信息。根据系统指令,要分步骤解释,结构清晰。首先,应该明确Catalog的定义,然后说明其核心功能,比如统一元数据管理、多Catalog支持等。 需要确认Doris版本是否支持多Catalog功能,因为不同版本可能有差异。例如,Doris 1.2之后可能引入了多Catalog,而之前可能只有内部Catalog。这点需要准确,避免误导用户。 接下来,分类介绍不同的Catalog类型,比如Internal Catalog、External Catalog(如Hive、ES、JDBC等)。每个类型的具体用途和如何操作,比如创建外部Catalog的SQL语法示例,这样用户能更清楚如何使用。 还要提到使用场景,比如数据湖分析、联邦查询等,帮助用户理解何时使用Catalog。注意事项部分需要提醒用户权限、性能、元数据一致性等问题,这些是实际应用中容易遇到的。 要确保使用正确的中文术语,比如“数据目录”而不是直译。同时检查LaTeX格式是否正确,虽然问题中可能不需要数学公式,但如果有示例代码或命令,要用行内代码块标记,但根据用户指令,这里可能更多是文字描述,但需注意如果有技术术语或代码,如CREATE CATALOG,要用反引号。 最后,总结Catalog的重要性,强调其简化数据管理的优势。确保回答结构清晰,分点明确,用户能逐步理解。需要验证所有信息是否准确,特别是Doris的版本特性,必要时参考最新文档确认,避免过时信息。</think>Doris 中的 Catalog(数据目录)是其2.0版本引入的核心功能,用于统一管理内部数据与外部数据源的元数据。以下从4个关键维度为您解析: 🔹 **核心定义** Catalog 是 Doris 的元数据逻辑集合,相当于一个虚拟数据库集群,可包含: - 内部管理的数据库/表(Internal Catalog) - 外部数据源映射(如 Hive/Iceberg/Elasticsearch 等) - 跨数据源的统一视图 🔹 **核心功能** 1. **统一元数据管理** - 通过 `SHOW CATALOGS` 查看所有 Catalog - 使用 `USE CATALOG` 切换上下文 - 支持跨 Catalog 的联合查询 2. **多 Catalog 类型** ```sql -- 创建 Hive Catalog 示例 CREATE CATALOG hive_catalog PROPERTIES ( "type"="hms", "hive.metastore.uris"="thrift://172.21.0.1:9083" ); ``` 3. **数据源对接能力** - 支持对接的 Catalog 类型: 📌 Hive/Iceberg(HMS协议) 📌 Elasticsearch 📌 JDBC(MySQL/PostgreSQL等) 📌 Delta Lake 📌 Paimon 🔹 **典型应用场景** 1. **湖仓联邦查询** ```sql SELECT * FROM hive_catalog.sales_db.orders JOIN internal_catalog.user_db.profiles ON orders.user_id = profiles.id; ``` 2. **平滑数据迁移** - 通过 Catalog 映射外部数据源 - 使用 `INSERT INTO SELECT` 逐步迁移数据 3. **实时离线融合分析** - Doris 内部表(实时数据) + Hive 外部表(历史数据) = 统一分析视图 🔹 **注意事项** 1. 权限控制:通过 Doris 的 RBAC 系统管理 Catalog 访问权限 2. 性能优化:外部 Catalog 查询建议开启数据缓存 3. 元数据同步:外部 Catalog 支持自动/手动刷新元数据 4. 版本兼容性:不同 Catalog 类型对数据源版本有特定要求 🌟 **核心价值**:Catalog 使 Doris 从单一数仓升级为"统一数据网关",实现: - 元数据层统一纳管 - 计算层跨源下推 - 存储层透明访问 建议通过 `EXPLAIN` 命令查看具体查询在 Catalog 中的执行计划,这对性能调优非常重要。
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