Apache Doris (五十三）： Doris Join类型 - Shuffle Join

最新推荐文章于 2025-10-14 09:29:01 发布
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本文详细介绍了Apache Doris中的Shuffle Join，包括其原理、使用方式及实际案例。当Broadcast Join因B表数据过大导致内存不足时，可采用Shuffle Join，通过Hash分桶进行分布式Join，降低内存压力。Shuffle Join将数据根据Join键的Hash值分布到各个节点进行Join操作。
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Apache Doris (五十六）： Doris Join类型 - 四种Join对比
qq_32020645的博客
12-29 880
在Doris FE进行分布式查询规划时，优先选择的顺序为 Colocate Join -> Bucket Shuffle Join -> Shuffle Join ->Broadcast Join。则上述的选择优先顺序则不生效。Doris作为分布式的 MPP 数据库， 在 Join 的过程中根据使用的join类型来决定是否需要进行数据的 Shuffle，保证最终的 Join 结果是正确的。上面这 4 种方式灵活度是从高到低的，它对这个数据分布的要求是越来越严格，但 Join 计算的性能也是越来越好的。
Apache Doris (五十五）： Doris Join类型 - Colocation Join
qq_32020645的博客
12-28 1600
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Apache Doris (五十四）： Doris Join类型 - Bucket Shuffle Join
qq_32020645的博客
11-17 947
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Apache Doris (五十二）： Doris Join类型 - Broadcast Join
qq_32020645的博客
11-06 956
🏡🚩 私聊博主：加入大数据技术讨论群聊，获取更多大数据资料。Doris中支持Join语法，Join的类型分为四种，不同Join类型有对应使用场景，下面介绍Doris中Join类型及各个类型之间的对比。Doris Broadcast Join是将小表进行条件过滤后，将其广播到大表所在的各个节点上，形成一个内存 Hash 表，然后流式读出大表的数据进行Hash Join。Broadcast Join会将右表全量数据发送到左表数据所在的每个节点上，这些节点拥有右表全量数据。
Apache Doris的Bucket Shuffle Join实现
Bulut0907
08-29 991
两个表进行join时，让右表根据左边的数据分布，进行数据的shuffle，再进行join。减少跨节点的数据传输。加速查询。
Apache Doris数据倾斜处理：Join/Group By优化策略
gitblog_00498的博客
10-14 322
你是否在使用Apache Doris进行大数据分析时遇到过查询执行缓慢、资源消耗不均的问题？数据倾斜（Data Skew）往往是罪魁祸首。本文将通过实际案例和配置优化，帮助你彻底解决Join和Group By操作中的数据倾斜问题，提升查询性能3-10倍。 ## 数据倾斜的危害与诊断 数据倾斜指大量数据集中在少数节点，导致部分节点成为性能瓶颈。在Doris中，这会表现为： - 查询进度卡在99%...
Apache Doris (五十八）： Doris - Join优化原理
qq_32020645的博客
01-02 1028
🏡🚩 私聊博主：加入大数据技术讨论群聊，获取更多大数据资料。Doris 支持两种物理算子，一类是 Hash Join，另一类是 Nest Loop Join。针对Doris中的Join优化有如下以下方式需要注意。
Apache Doris性能优化全解析：慢查询定位与引擎深度调优
涤生大数据
09-24 1417
在海量数据与复杂查询场景下，Apache Doris 的性能有时候并不能达到预期，这时候就需要通过系统性调优匹配业务需求。本文将梳理从问题定位到引擎优化的全流程方法，帮助开发者精准挖掘系统性能潜能
Apache Doris (二) ：Doris架构原理及特点
qq_32020645的博客
06-23 2931
Doris整体架构如下图所示：Doris 架构非常简单，只有两类进程FE和BE，这两类进程都是可以横向扩展的，单集群可以支持到数百台机器，数十 PB 的存储容量。并且这两类进程通过一致性协议来保证服务的高可用和数据的高可靠。这种高度集成的架构设计极大的降低了一款分布式系统的运维成本。主要负责用户请求的接入、查询解析规划、元数据的存储、节点管理相关工作。FE又分为，默认一个Doris集群中只能有一个Leader，可以有多个Follwer和Observer。
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01-08
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CSS旋转加载动画实现弹簧效果
01-08
根据原作 https://pan.quark.cn/s/532fdb43f8f5 的源码改编 css-3d 一个纯css3实现的酷炫3d动画（走马灯->正方体旋转） demo地址：http://bupt-hjm..io/css3-3d
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数据集介绍：垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称：垃圾分类检测数据集 图片数量： 训练集：2,817张图片 验证集：621张图片 测试集：317张图片 总计：3,755张图片 分类类别： - 金属：常见的金属垃圾材料。 - 纸板：纸板类垃圾，如包装盒等。 - 塑料：塑料类垃圾，如瓶子、容器等。 标注格式： YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 数据格式：图片来源于实际场景，格式为常见图像格式（如JPEG/PNG）。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发： 数据集支持目标检测任务，帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型，用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理： 集成至监控系统或机器人中，实时检测垃圾并分类，提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育： 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究，用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面： 包含三种常见垃圾材料类别，覆盖日常生活中主要的可回收物类型，具有实际应用价值。 标注精准可靠： 采用YOLO标注格式，边界框定位精确，类别标签准确，便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理： 训练集、验证集和测试集分布均衡，提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强： 标注兼容主流深度学习框架（如YOLO等），可直接用于目标检测任务，支持垃圾检测相关应用。
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Android代码-Tucao.tv客户端
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01-08
代码转载自：https://pan.quark.cn/s/6a75a49b97ac Coding Android客户端代码说明 编译环境 Android Studio 3.1.3，根据 选择编译企业版或个人版。 修改 为 并修改文件中 相关的环境变量，编译企业版的时候， 设置为 ,因为用 引用的许多第三方库，所以第一次加载会有点慢，加载完毕后要 一下，这些带下划线的类（比如 ）会在build之后自动生成。 包说明 common 基类和工具类 >comment 评论区 >enter 输入框 >network 对网络做了一点封装 >photopick 图片多选控件 >umeng 封装了umeng hide 进入staging界面 maopao 冒泡界面 message 消息界面 model 一些数据结构 project 我的项目界面 setting 设置界面 task 我的任务界面 third 一些第三方代码 user 好友界面 一些觉得有必要提一下的 因为不想写一堆绑定函数，所以项目用了 androidannotations，如果以前没用过最好先看看。 显示图片用的universal-image-loader，网络库用的android-async-http，因为登录以后保存的cookie都在android-async-http，有些图片需要登录后的cookie才能取到（例如项目文件里面的图片），这种情况就会用先用android-async-http下载图片（AttachmentimagePagerFragment.java）。 Application用的是MyApp.java，用静态变量保存了用户信息，屏幕长宽等信息（理论上来说不是好的做法，但是这些基本都是只读的...
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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。
MySQL数据完整性保障
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根据原作 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 的源码改编 MySQL数据库在维护数据完整性方面运用了多种策略，其中包括日志机制和两阶段提交等手段。 接下来将深入阐述这些机制。 1. **日志机制** - **Redo Log**：重做日志记录了数据页内数据行的变更，存储的是更新后的数据。 它遵循预先写入日志的策略，确保在数据库非正常重启后可以恢复数据。 Redo log采用循环写入方式，其容量可以通过`innodb_log_file_size`和`innodb_log_files_in_group`参数进行调整。 日志首先被写入内存中的redo log buffer，随后根据`innodb_flush_log_at_trx_commit`参数的设定决定何时写入硬盘： - 当设置为0时，每分钟由后台进程执行一次刷新操作。 - 当设置为1时，每次事务完成时立即持久化到存储设备，提供最高级别的安全性，但可能会对运行效率造成影响。 - 当设置为2时，事务完成仅将日志写入日志文件，不强制执行磁盘刷新，由操作系统决定何时进行刷新，这样可能会在服务器异常时造成数据丢失。 - **Binlog**：二进制日志记录了所有更改数据库状态的操作，不包括查询和展示类操作，主要用于数据恢复、复制和审核。 Binlog存在Statement、Row和Mixed三种格式，其中Row格式因为记录了行级别变化，能够确保数据不丢失，因此被普遍推荐使用。 Binlog的写入过程与redo log相似，先写入binlog cache，然后在事务提交时写入binlog文件。 `sync_binlog`参数控制了binlog何时写入磁盘，其设定方式与`innodb_flush_log_at_t...
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