doris-面试题

已于 2023-08-07 20:19:42 修改
阅读量1.2k 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 大数据面试题 文章标签： doris 大数据
于 2023-08-07 20:08:07 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40382400/article/details/132153793
本文探讨了MySQL客户端的架构、元数据管理和节点功能，以及Doris和Clickhouse在数据模型（聚合模型、明细模型等）上的对比，包括mergetree引擎、物化视图、动态分区和join性能。Doris与Clickhouse在市场份额和SQL计算性能上有所区别。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. 组成

  1. mysql客户端
  2. fe ：接受客户端请求，元数据管理 ，节点管理
  3. be ：数据存储，查询计划执行

2.  数据模型

  1. 聚合模型：维度字段，聚合字段
  2. 唯一模型： 特殊的聚合模型
  3. 明细模型： 什么也不做处理

3. Doris和Clickhouse对比

3.1. 对比 

DorisClickhouse
三种数据模型丰富的表引擎（mergetree）
物化视图（预聚合，对于sql计算结果落表）物化视图（预聚合，对于sql计算结果落表）
动态分区动态分区
列式存储，计算非常快列式存储，计算非常快
mysql语法集成，join性能非常好Clickhouse使用join性能差
市场份额doris 偏少clickhouse偏多

3.2. clickhouse引擎

  1. mergetree
    1. replacingmergetree：唯一模型
    2. summingmergetree：聚合模型
  2. 集成引擎
打造全网最全Doris面试题(100个问题4万字）
大模型大数据攻城狮的专栏
03-24 1382
Materialized View（物化视图）是Doris中一种用于优化查询性能的特性。物化视图是预先计算和存储的查询结果，它可以被视为一种缓存机制。当用户执行查询时，Doris会检查是否存在与该查询相匹配的物化视图，如果存在，Doris将直接返回物化视图中的结果，而不是重新执行查询计算。这种方式显著减少了查询响应时间和系统资源的消耗。Doris支持用户定义函数（UDF），允许用户扩展Doris的功能，满足特定的数据处理需求。
Apache Doris大厂高频面试题50道和参考答案
大模型大数据攻城狮的专栏
10-21 2051
普通表是最基础的表类型，适用于一般性的数据存储和分析；分区表通过数据分区提高了数据管理和查询性能，适合大数据量且有规律的数据；物化视图通过预先计算查询结果提高了复杂查询的性能，适用于查询频繁且计算复杂的场景；外部表则主要用于与外部数据源集成，实现数据的共享和交互，无需在 Doris 中实际存储数据。如何创建一个分区表？谓词下推是一种查询优化技术，它是指在查询处理过程中，将查询语句中的筛选条件（即谓词）尽可能地推到数据读取和处理的底层阶段，以便在更早的时刻对数据进行过滤，减少需要处理的数据量。
Doris面试题二十道
qq_38151907的博客
06-14 6361
Doris面试题二十道
doris的面试题和答案
smile6868的博客
09-23 2182
Parallel Processing）数据库系统。它主要解决大规模数据场景下，对数据分析的快速响应需求，支持复杂的SQL查询、聚合计算等，适用于实时数据仓库、数据湖、数据集市等多种场景。Doris通过其独特的存储引擎和查询优化技术，实现了数据的高效压缩、快速查询以及动态扩容。
【大数据面试题】25 说说你对 Doris 的理解
Jweilai
05-10 1128
Doris 能很好地与Hadoop、Spark等大数据生态系统集成，也支持与各类BI工具对接，便于数据可视化和报告生成。：MPP 架构和列式存储设计让 Doris 能够处理高并发的查询请求，即使在数据量庞大的情况下也能保持查询的高效性。其定位更倾向于提供一种统一的分析平台，兼顾实时性和大规模数据处理能力，满足企业多样化的数据分析需求。Doris 既可以作为实时数仓使用，支持企业对数据的实时监控和决策需求，也可以作为离线分析的数据仓库，处理历史数据的深度分析和挖掘。，也就是说，对实时导入的数据会更友好。
DORIS的12道面试题和答案
smile6868的博客
09-23 1215
Master根据数据的大小和均衡策略，将数据分片分配给不同的Tablet Server，并监控各个Tablet Server的负载情况，动态调整数据的分片和迁移，以实现负载均衡。数据均衡：Doris的Master会监控各个Tablet Server的数据分片和负载情况，通过动态调整数据的分片和迁移，使数据在不同的Tablet Server上均衡存储和处理，减轻数据倾斜问题。聚合操作优化：Doris支持对列进行多级索引的构建，可以针对具体的查询需求进行索引优化，提高聚合操作的性能，减少数据倾斜的影响。
【面试系列】Doris 高频面试题解答
在路上的专栏
09-07 574
本文详细介绍了 Apache Doris 的面试常见问题，涵盖初级、中级和高级三个层次。初级部分主要介绍了 Doris 的基本架构、数据存储、分区分桶等基础知识。中级问题深入探讨了 Doris 的数据导入、查询优化和数据一致性等核心概念。而高级问题则涉及物化视图、OLAP 分析、集群性能调优等高级技术。此外，文章还总结了 Doris 面试中常考的关键知识点，如架构设计、数据导入机制、高可用性和容错机制等。掌握这些内容有助于应对 Doris 相关技术的面试。
【大数据面试题】37 Doris 是怎么保证性能的？
Jweilai
07-21 770
一步一个脚印，一天一道大数据面试题祝你身体健康，事事顺心！Doris 是当下大热的 MPP 数据库，下面来聊聊它如何保证高性能的部分。
2023大数据面试题，很全
06-08
【大数据面试题详解】 在大数据领域，面试题通常围绕着核心技术进行，如Hadoop、Spark、Flink等。本文将重点解析Hadoop的相关知识点，帮助你深入理解和掌握这些技术。 ### Hadoop #### 1. HDFS（Hadoop ...
【大数据面试题】27 讲下Doris的物化视图
Jweilai
05-15 717
物化视图，顾名思义，是将一个查询的结果预先计算并存储为物理表的形式。这意味着，原本需要在运行时动态执行的复杂查询，现在变成了直接从已经计算好的结果表中读取数据，极大地提升了查询速度。它是一种典型的“空间换时间”的策略，牺牲一定的存储空间来换取查询性能的显著提升。
Flink电商用户行为分析源代码
06-25
模拟电商系统上线运行一段时间后，根据收集到大量的用户行为数据，利用大数据技术（Flink）进行深入挖掘和分析，进而得到感兴趣的商业指标并增强对风险的控制。 整体可以分为用户行为习惯数据和业务行为数据两大类。用户的行为习惯数据包括了用户的登录方式、上线的时间点及时长、点击和浏览页面、页面停留时间以及页面跳转等等，从中进行流量统计和热门商品的统计，并深入挖掘用户的特征；业务行为数据分为两类：一类是能够明显地表现出用户兴趣的行为，比如对商品的收藏、喜欢、评分和评价，对数据进行深入分析，得到用户画像，进而对用户给出个性化的推荐商品列表；另一类则是常规的业务操作，关注异常状况以做好风控，比如登录和订单支付。
数仓面试题-推荐-面试必看
04-09
数仓面试题，没有答案，但是题目都算比较典。
如果面试Apache Doris（OLAP）相关方向——岗位基础知识准备
adria_的博客
06-23 367
面试doris相关方向简单准备
Doris 夺命 30 连问！(上)
atbigapp的博客
08-09 1410
在前段时间和 Apache Doris 一个数据体量比较大的测试用户沟通过程中，对方的多达十几人的大数据架构师团队就关于 Apache Doris 的各种特性和自身业务场景提出了众多问题，个人感觉非常有探讨的价值，一起来看看，如果有异议或者意见，可以评论留言，也可以私聊~
Doris：读取Doris数据的N种方法
m0_37559973的博客
11-12 5008
读取Doris数据的N种方法
大厂面试经（5）
qq_45336979的博客
04-25 314
问46：六周内有9位受试者服用了减肥药。体重的平均差异（随访基线）为-2磅。要使95％置信区间 T 的上限达到0，权重差异的标准差应该是多少？ 上限=平均值+ t分数*（标准差/sqrt（样本大小）） 0 = -2 + 2.306 *（s / 3） 2 = 2.306 * s / 3 因此，对于95％置信区间T的上限，标准差必须至少约为2.60，才能达到0。问47：在一项对急诊室等待时间的研究中，研究人员考虑了新的标准分诊系统。为了测试系统，管理员选择了20个晚上并随机分配了要在10个晚上使用的新分诊系统，
面试中被问到的概率题
weixin_37974811的博客
04-09 5822
1.   飞机座位中的疯子问题 100人坐飞机，第一个乘客在座位中随便选一个坐下，第100人正确坐到自己坐位的概率是？他们分别拿到了从1号到100号的座位，这些乘客会按号码顺序登机并应当对号入座，如果他们发现对应号座位被别人坐了，就会在剩下空的座位随便挑一个坐．现在假设1号乘客疯了（其他人没疯），他会在100个座位中随便选一个座位坐下，问：第100人正确坐到自己坐位的概率是多少？（也可推广到n名
2023版最新最强大数据面试宝典
过往记忆大数据
10-10 452
此套面试题来自于各大厂的真实面试题及常问的知识点，如果能理解吃透这些问题，你的大数据能力将会大大提升，进入大厂指日可待！本文目录：一、Hadoop二、Hive三、Spark四、Kafka五、HBase六、Flink七、Clickhouse八、Doris九、数据仓库九、数据湖九、必备SQL题八、必备算法九、大数据算法设计题HadoopHadoop中常问的就三块，第一：分布式存储(HDFS)；第二：分...
【排查问题/面试必备】Doris SQL执行流程全解析
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
11-04 2251
本文从一个SQL查询语句出发，从使用层面以及源码层面解析SQL的执行过程。Doris把查询规划所有的部分，都放到了一个FE里面，都会由FE来完成。FE来根据用户的查询生成一个完整的逻辑规划，然后这个逻辑规划最后生成一个分布式的逻辑规划。当FE生成好查询计划树后，BE对应的各种Plan Node（Scan, Join, Union, Aggregation, Sort等）执行自己负责的操作即可。整个...
doris面试题
最新发布
06-11
### 关于Doris数据库的面试题和技术问答 #### 1. Doris 数据库的基本概念 Doris 是一个基于 MPP（Massively Parallel Processing）架构的分布式分析型数据库，支持实时数据分析和大规模数据处理。它结合了列式存储、向量化执行引擎以及 Pipeline 执行模型等先进技术[^4]。 #### 2. Doris 数据库的数据导入机制 Doris 的数据导入是事务性的，确保数据的一致性和可靠性。然而，当使用 `INSERT INTO VALUES` 这样的方式时，可能会导致数据版本堆积，从而增加后台 Compaction 进程的压力，进而影响整个集群的负载性能[^2]。 #### 3. Doris 数据库的查询优化 Doris 使用 Pipeline 执行引擎来分解查询任务并实现并行化执行。这种方式不仅充分利用了多核 CPU 的能力，还通过限制查询线程数解决了线程膨胀问题。此外，Pipeline 执行引擎减少了数据拷贝和共享操作，优化了排序和聚合性能，显著提高了查询效率和吞吐量[^4]。 #### 4. Doris 数据库与 ETL 流程的关系 在实际应用中，Doris 数据库通常需要与 ETL（Extract, Transform, Load）流程结合使用。ETL 流程负责从数据源抽取数据，进行必要的清洗、转换和整合后加载到 Doris 数据仓库中。设计良好的 ETL 流程可以有效应对数据倾斜、数据质量控制以及历史数据保留等问题[^3]。 #### 5. 分布式系统的基础知识 分布式系统是由多个独立计算机组成的系统，这些计算机通过网络进行通信和协调以完成共同的任务。在 Doris 数据库中，分布式系统的特性体现在其数据分片、副本管理以及高可用性等方面[^1]。 ```python # 示例代码：Doris 数据导入示例 LOAD LABEL example_db.label_name ( DATA INFILE("hdfs://path/to/file") INTO TABLE target_table FORMAT AS "csv" (column1, column2, column3) ) WITH BROKER ( "username" = "your_username", "password" = "your_password" ) PROPERTIES ( "timeout" = "3600" ); ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值