Doris提高Restore的效率参数

最新推荐文章于 2025-07-31 19:38:27 发布

wangleigiser

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文章标签： java 服务器前端

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangleigiser/article/details/142150574

Doris提高Restore的效率参数

FE参数
ADMIN SET FRONTEND CONFIG("restore_download_task_num_per_be" = "50");
BE参数：
make_snapshot_worker_count=10
release_snapshot_worker_count=50
download_worker_count=25

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Apache Doris (四十一）： RESOTRE数据恢复

qq_32020645的博客

10-13

166

🏡🚩 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BACKUP方式将当前数据以文件的形式，通过 broker 备份到远端存储系统中。之后可以通过 RESOTRE命令进行回复，从远端存储系统中将数据恢复到任意 Doris 集群。通过这个功能，Doris 可以支持将数据定期的进行快照备份。也可以通过这个功能，在不同集群间进行数据迁移。该功能需要 Doris 版本 0.8.2+，使用该功能，需要部署对应远端存储的 broker。如 BOS、HDFS 等。

探索大数据领域Doris的未来发展趋势

大数据洞察的博客

04-08

938

在当今大数据时代，数据量呈现爆炸式增长，企业和组织需要高效的数据分析和处理工具来挖掘数据价值。Doris作为一款开源的、高性能的MPP（大规模并行处理）分析型数据库，旨在为用户提供快速、稳定的数据分析解决方案。本文的目的是深入探讨Doris在大数据领域的未来发展趋势，涵盖其技术演进、应用场景拓展、市场竞争态势等方面，为大数据从业者、企业决策者和技术爱好者提供有价值的参考。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍Doris的核心概念与联系，包括其架构和工作原理；

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Doris备份与恢复

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02-28

924

doris数据库的备份与恢复

Elasticsearch的Snapshot and Restore（快照备份与恢复）

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12-08

2691

无论使用哪种存储数据的软件，定期备份数据都是很重要的。Elasticsearch 副本提供了高可靠性；它们让你可以容忍少量的节点丢失而不会中断服务。但是，副本并不提供对灾难性故障的保护。对这种情况，你需要的是对集群真正的备份——在某些东西确实出问题的时候有一个完整的拷贝。需要注意的是Elasticsearch并不支持直接拷贝集群data目录、备份服务器的方式来备份、升级群集，这样做会导致数据损坏、无法恢复数据。

Apache Doris 详细教程（三）

白鸽

12-03

1452

在快照之后，对表进行的更改、导入等操作都不再影响备份的结果。这其实是一个空快照（因为刚创建的表是没有数据的），其目的主要是在 Backend 上产生对应的快照目录，用于之后接收从远端仓库下载的快照文件。备份操作是将指定表或分区的数据，直接以 Doris 存储的文件的形式，上传到远端仓库中进行存储。4、可以将仓库中备份的表恢复替换数据库中已有的同名表，但须保证两张表的表结构完全一致。3、备份和恢复都支持最小分区（Partition）级别的操作，当表的数据量很大时，建议按分区分别执行，以降低失败重试的代价。

Doris进阶——数据备份与恢复

weixin_59812175的博客

06-24

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Doris中数据的备份与恢复

全面介绍 Apache Doris 数据灾备恢复机制及使用示例

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Apache Doris 作为一款 OLAP 实时数据仓库，在越来越多的中大型企业中逐步占据着主数仓这样的重要位置，主数仓不同于 OLAP 查询引擎的场景定位，对于数据的灾备恢复机制有比较高的要求，本篇就让我们全面的介绍和示范如何利用这些特性能力构建集群数据的灾备恢复机制。

Apache Doris

lihuazaizheli的博客

07-20

658

Apache Doris 由百度大数据部研发（之前叫百度 Palo，2018 年贡献到 Apache 社区后，更名为 Doris ），在百度内部，有超过 200 个产品线在使用，部署机器超过 1000 台，单一业务最大可达到上百 TB。Apache Doris 是一个现代化的 MPP（Massively Parallel Processing，即大规模并行处理）分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时数据分析。

Apache Doris 数据管理：备份恢复与节点操作指南

"Apache Doris 是一个高性能、实时的分析型数据库，专为高并发查询和高吞吐的复杂分析设计。本教程聚焦于Doris的数据备份恢复...通过学习和实践这些操作，用户可以更好地管理和维护Doris集群，提高系统的稳定性和效率。

【系统管理与监控】Doris集群的日常运维任务：Doris 集群的日常运维任务。

Doris是一个开源的MPP(Massive Parallel Processing)分析型数据库，专为在线分析处理（OLAP）场景设计。它能够处理PB级别的数据分析任务，并提供毫秒级的查询响应时间。 ## 1.2 Doris集群架构概述 Doris集群由多个...

Doris数据备份与恢复

TRX的博客

07-16

4449

Doris 支持将当前数据以文件的形式，通过 broker 备份到远端存储系统中，之后可以通过恢复命令，从远端存储系统中将数据恢复到任意 Doris 集群。通过这个功能，可以达到两个目的：数据备份：Doris 可以支持将数据定期的进行快照备份数据迁移：Doris 可以根据数据备份的快照将数据恢复到新表或不同集群间的表一、基本原理备份（Backup）备份操作是将指定表或分区的数据，直接以 Doris 存储的文件的形式，上传到远端仓库中进行存储。Backup命令为异步操作，提交成功后需

Doris之备份与恢复（全面）

qq_43688472的博客

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Apache doris BE配置参数说明

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7637

今天刚整理完，英文版整理完成后会提交RP到社区，现在这发布一下 BE 配置项该文档主要介绍 BE 的相关配置项。 BE 的配置文件be.conf通常存放在 BE 部署路径的conf/目录下。而在 0.14 版本中会引入另一个配置文件be_custom.conf。该配置文件用于记录用户在运行是动态配置并持久化的配置项。 BE 进程启动后，会先读取be.conf中的配置项，之后再读取be_custom.conf中的配置项。be_custom.conf中的配置项会覆盖be.co...

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07-31

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doris mini load 1.创建表（这里采用DUPLICATE模型，也可以用其他模型） CREATE TABLE `t_pro_dish_list_detail_test` ( `order_time` date, `shop_id` varchar(32) , `id` varchar(32) , `table_bill_id` varchar(36) , `shop_name` varchar(100) , `dish_type` int, `d

尚硅谷尚庭公寓学习笔记

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本文摘要了Java开发中的几个实用技巧：1）使用@Builder注解实现链式调用创建对象；2）saveOrUpdate方法根据主键自动判断插入或更新数据；3) Minio文件上传的完整实现流程，包括配置、权限设置和服务层逻辑；4）集合判空的最佳实践；5）UpdateWrapper实现条件更新；6）IPage分页查询的使用方法。这些内容涵盖了日常开发中的常见场景，对提高开发效率很有帮助。

[特殊字符] 深入解析String的不可变性：Java字符串设计的精妙之处

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摘要： Java中String的不可变性是指一旦创建，其值不可更改，任何修改操作都会生成新对象。这种设计确保了安全性（防止恶意篡改）、线程安全（无需同步）、性能优化（哈希缓存、字符串池重用）和内存效率。String通过final字符数组、不暴露修改方法和防御性拷贝实现不可变性。实践中需注意字符串拼接的性能问题，优先使用StringBuilder。常见误区包括混淆引用重新赋值与内容修改。不可变性的核心价值在于提供安全、高效且线程安全的字符串处理机制。

Java 反射核心：Class对象

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Reflection(反射)是 Java 被视为动态语言的关键。反射机制允许程序在执行期借助于 Reflection API 取得任何类的内部信息（类名，方法，接口），并能直接操作任意对象的内部属性及方法。反射机制的核心在于 Class对象，它提供了在运行时探查和操作类结构的能力，是 Java 实现动态特性的关键。理解类加载过程和 Class对象的唯一性对于掌握反射至关重要。创作不易，大家的支持就是我坚持下去的动力！

MySQL(170)如何使用MySQL的性能模式（Performance Schema）？

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摘要：MySQL Performance Schema是一个内置诊断工具，用于监控服务器性能和活动。本文介绍了如何检查、启用和配置Performance Schema，并详细说明其核心监控表的功能。通过SQL查询示例展示了常见监控场景，包括等待事件、语句执行统计等。最后提供Java代码示例，演示如何通过JDBC连接MySQL并查询Performance Schema数据，实现程序化性能监控。该工具能有效帮助开发者识别性能瓶颈，进行数据库优化。

SpringAI入门及浅实践，实战 Spring‎ AI 调用大模型、提示词工程、对话记忆、Adv‎isor 的使用

WDJ54068923的博客

07-28

1210

本文摘要：文章系统介绍了Spring AI中关于提示词工程（Prompt）与对话记忆的核心知识点。提示词工程部分详解了提示词的基本概念与分类（基于角色/功能），并总结了14条优化技巧，强调清晰指令、结构化输出和任务拆解等关键点。对话记忆部分展示了通过ChatClient实现多轮对话的多种方式，包括构造器注入、建造者模式、不同响应格式（ChatResponse/实体对象/流式返回）以及动态提示词模板的应用。全文通过代码示例直观呈现了Spring AI处理AI交互的核心技术方案。

doris 提高单表查询效率

01-18

### 如何优化 Apache Doris 单表查询性能的最佳实践 #### 配置参数调整为了提升单表查询效率，可以考虑增加节点的内存配置并优化查询语句以减少内存占用。具体来说，应适当调整 Doris 的内存相关配置参数，例如 `max_memory_limit`。这可以通过修改配置文件 `be.conf` 来完成： ```properties max_memory_limit = 32GB ``` 此设置有助于确保有足够的资源来支持复杂的查询操作[^1]。 #### 查询语句优化编写高效的SQL语句对于改善查询响应时间至关重要。应当仔细审查现有的查询逻辑，移除不必要的子查询或连接操作，并利用索引来加速特定字段上的查找过程。此外，合理使用分区表也可以显著加快大容量数据集中的检索速度[^3]。 #### 数据模型设计良好的数据结构同样影响着读取效能。当创建新表格时，请务必规划好列族的选择及其存储属性；同时也要注意控制每行记录大小不超过推荐范围（通常建议保持在几千字节以内），以此降低I/O开销并促进缓存命中率的提高[^5]。 #### 导入策略改进尽管本话题侧重于查询端的表现，但值得注意的是快速而稳定的数据加载机制同样是构建高性能OLAP系统不可或缺的一环。鉴于Apache Doris具备出色的批量写入能力——其压缩前70G的数据能在短短415秒内被成功录入至单一实例中，因此不妨探索更多关于流式摄取或是增量更新方面的可能性，进而间接助力在线事务处理环节的整体流畅度[^2]。