11.11云上盛惠 多款大数据产品年终钜惠 移动推送、商业智能分析BI 智能数据分析、Elasticsearch Service 云数据仓库for Apache Doris 首月秒杀 19.9元、新客首购 2.5折起 老客回购/新客复购 2.8折起 ←扫码立即参与活动 购后抽奖 100%中奖率 iPad Air 、Switch 游戏机 妲己机器人、虎年公仔、代金券 快速了解产品 1.移动推送：安全快速稳定的移动消息推送服务，支持 App 推送、应用内消息等多种消息类型，有效提升用户活跃度。 2.商业智能分
腾讯云数据仓库 Doris 助力荔枝微课构建了规范的、计算统一的实时数仓平台。目前腾讯云数据仓库 Doris 已经支撑了荔枝微课内部 90% 以上的业务场景，整体可达到毫秒级的查询响应，数据时效性完成 T+1 到分钟级的提升，开发效率更是实现了 50% 的增长，满足了各业务场景需求、实现降本提效，深得十方融海各数据部门高度认可。
10月11日晚19：00，腾讯云大数据“数智话”技术沙龙 第一期《云数据仓库 for Apache Doris - 新一代云托管实时统一数据仓库》直播圆满落幕。本次直播由腾讯云大数据 数据仓库产品经理，腾讯云 Doris 技术负责人，腾讯云大数据资深研发工程师围绕腾讯云大数据在2022重磅发布的云托管实时数仓产品——云数据仓库 for Apache Doris 展开，重点介绍了其优势特性，技术演进和实际场景中的应用实战。 让我们一起来回顾下当晚的直播内容吧！ 关注腾讯云大数据公众号 邀您探索数据的无限可能
1.腾讯云BI：提供从数据接入到模型分析、数据可视化呈现全流程 BI 能力，帮助经营者快速获取决策数据依据。
简单是最好的策略。 数据服务公司如何构建数据仓库？我曾担任一家平台的实时计算工程师，该平台旨在允许用户搜索公司的业务数据、财务和法律详细信息。已采集300多个维度、3亿+实体信息。我和我的同事的职责是确保这些数据的实时更新，以便我们能够为我们的注册用户提供最新的信息。这就是我们数据仓库面向客户的功能。除此之外，它还需要支持我们内部营销和运营团队的临时查询和用户细分，这是随着我们业务的增长而出现的新需求。
说到数据库相信很多人都知道，对于很多的公司来说，公司的品种越多，成立的时间越久，对于储存数据的电脑就会要求越高，而且后期还有可能会出现数据丢失的情况。为了防止此种情况的发生，并有效地储存数据资料，就有了云数据仓库。那么什么是云数据仓库？云数据仓库世界排名的厂商有哪些？
数据仓库选型是整个数据中台项目的重中之重，是一切开发和应用的基础。而数据仓库的选型，其实就是Hive数仓和非Hive数仓的较量。Hive数仓以Hive为核心，搭建数据ETL流程，配合Kylin、Presto、HAWQ、Spark、ClickHouse等查询引擎完成数据的最终展现。而非Hive数仓则以Greenplum、Doris、GaussDB、HANA（基于SAP BW构建的数据仓库一般以HANA作为底层数据库）等支持分布式扩展的OLAP数据库为主，支持数据ETL加工和OLAP查询。
这十多年大数据技术蓬勃发展，从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的，其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高（截止当前449亿美元），另一家以湖仓一体为方向公司Databricks估值或达380亿美元；各大伺机而动的云厂商也纷纷推出自己的数据湖、云数据仓库、湖仓一体产品。
导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀，与广泛开发者互启迪共成长。本文作者是腾讯后台开发工程师叶强盛。 引言 这十多年大数据技术蓬勃发展，从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的，其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高（截止当前449亿美元），另一家以湖仓一体为方向公司Databricks估值或达380亿美元；各大伺机而动的云厂
最早接触Doris是在2020年初，当时是为了解决在海量数据上实时高并发查询的问题，当时调研了很多框架，在使用这Doris之前我的架构和其他公司的架构基本差不多，Hadoop，Hive，Spark，Presto， 但是这些都满足不了我的需求，在调研Clickhouse的时候，发现了Doris，看网上介绍从性能、并发性及易用性上都非常好。在深度做了测试之后给我的是更大的惊喜，我之后就将我的架构全部转向以Doris为核心去构建。同时也深度参与到社区，提了一些RP去改进Doris。
Apache Doris是一个基于MPP架构的易于使用，高性能和实时的分析数据库，以其极高的速度和易用性而闻名。海量数据下返回查询结果仅需亚秒级响应时间，不仅可以支持高并发点查询场景，还可以支持高通量复杂分析场景。
新粉请关注我的公众号 2022年6月15日，最初百度开源的Doris项目正式获得Apache基金会的通知，成功孵化成为Apache的顶级项目。 贡献者之一是飞轮科技，这个由原百度智能云大数据与视频云总经理连林江创办的公司。 Doris是个数据仓库，一开始的时候是百度内部的Palo系统，2017年的时候开源在GitHub上。 2018年Palo正式改名叫做Doris，并进入Apache孵化器，开始为了成为Apache的顶级项目努力。 Apache基金会一开始并没有孵化器的概念，后来在MapReduce时代，H
导读：随着蜀海供应链业务的发展，供应链中各个环节角色的工作人员利用数据对业务进行增长分析的需求越来越迫切。在过去大数据分析平台架构1.0的实践中，存在数据生产链路太长，架构太复杂，开发运维成本都很高，之前的团队对这个架构的驾驭能力不足，数据冗余，对业务的适应能力较弱和不能快速的响应业务各种数据需求等诸多问题，基于这种问题，我们通过引入Apache Doris引擎优化生产方案，实现蜀海供应链大数据数仓的升级，在数据开发上跑通了一套完整的流程，使我们数据需求的日常迭代更加迅速和开发效率的提升，同时也解决了我们在1.0架构中存在的诸多问题。
在数据安全管理体系的背后，离不开对安全日志数据的存储与分析。以终端设备为例，中国联通每天会产生百亿级别的日志数据，对于保障网络安全、提高系统稳定性和可靠性具有至关重要的作用。目前，Apache Doris 在联通体系的落地已支持了 30 多条业务线和数百个实时作业，不仅帮助联通实现了万亿级安全日志的高效分析和低成本，也为其他运营商提供了成功的参考案例和学习经验，对推动运营商的数字化转型进程具有重要意义。
问题导读 1.实时数据仓库有哪些特点？ 2.公司构建实时数据仓库有哪些好处？ 3.如何构建实时数据仓库？ 4.实时数据仓库本文解析了哪些架构？ 越来越多的实时数据需求，需要更多的实时数据来做业务决策，例如需要依据销售情况做一个资源位的调整；同时有些活动也需要实时数据来增强与用户的互动。如果数据有实时和离线两种方案，优先考虑实时的，如果实时实现不了再考虑离线的方式。 实时数据仓库，已经被很多公司所接受，而且接触很多About云社区会员，都在筹备搭建实时数据仓库。 1.那么实时数据仓库有哪些特点：
特步集团有限公司是中国领先的体育用品企业之一，主要从事运动鞋、服装及配饰的设计、开发、制造和销售。为了提高特步零售 BI 主题数据分析的准确性和时效性，降低对 SAP HANA 平台的依赖，2020 年 11 月特步集团首次引入了 Apache Doris 进行数据仓库搭建试点。在经历实时日报（移动端）和《特步全网零售战绩》大屏两个小项目的成功后，于 2021 年 3 月开始逐步启动特步儿童 BI、特步电商 BI、双十一大屏、特步新品牌 BI 等多个项目，经过一年的努力，初步完成了基于 Apache Doris 的零售数据仓库搭建和上线运行。
用户从 Lambda 架构入手，将数据管道拆分为批处理链路和流处理链路。对于实时数据流，他们应用 Flink CDC ；对于批量导入，他们结合了 Sqoop、Python 和 DataX 来构建自己的数据集成工具，名为 Hisen。
【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata Cloud 自去年发布云版公测以来，吸引了近万名用户的注册使用。应社区用户上生产系统的要求，Tapdata Cloud 3.0 将正式推出商业版服务，提供对生产系统的 SLA 支撑。Tapdata 目前专注在实时数据同步和集成领域，核心场景包括以下几大类： √ 实时数据库同步，如 Oracle → Oracle, Oracle → MySQL, MySQL → MySQL 等 √ 数据入湖入仓，或者为现代数据平台供数，如： △ 常规 ETL 任务（建宽表、数据清洗、脱敏等） △ 为 Kafka/MQ/Bitsflow 供数或下推
历史上，数据分析需求的不断提升（更大的数据规模、更快的处理速度、更低的使用成本）和计算基础设施的不断进化（从专用的高端硬件、到低成本的商用硬件、到云计算服务），这两大因素推动数据仓库的架构大体经历了三个时代：软硬一体的一体机时代、存算一体的分布式时代以及存算分离的云原生时代。
doris是一个基于mpp（massively parallel processing，即大规模并行处理）的交互式sql数据仓库,是一个面向多种数据分析场景的，兼容mysql协议的，高性能的，分布式关系型列式数据库，用于报告和分析。
在数据驱动的时代，如何有效地利用大数据已经成为了各个行业的重要课题。而随着云计算、人工智能等新兴技术的蓬勃发展，数据技术也随之不断生长并呈现出新的趋势与特点，企业该如何把握数据技术的新脉络，从而洞察数据背后的价值？
随着大数据时代的到来，在企业的日常经营活动当中会产生各种各样的数据，对于数据的汇总整理分析也是非常重要的，能够为企业的经营者提供正确的决策和判断依据，所以数据可视化分析工具的重要性不言而喻了。
当前，大数据、人工智能、云计算等技术应用正在推动保险科技发展，加速保险行业数字化进程。在这一背景下，招商信诺不断探索如何将多元数据融合扩充，以赋能代理人掌握更加详实的用户线索，并将智能分析贯穿业务全链路，实现对用户、产品、场景策略的全面洞察与闭环迭代。本文将详细介绍招商信诺在大数据基础建设方面的探索之旅，从最初为线报表、Ad-hoc 分析提供服务的 OLAP 引擎，逐步发展至基于 Apache Doris构建的统一实时数据仓库，通过一套架构实现各业务领域的多元数据实时分析与融合统一管理，最终实现保险一线业务降本增收的目标。
「SQL面试题库」是由 不是西红柿 发起，全员免费参与的SQL学习活动。我每天发布1道SQL面试真题，从简单到困难，涵盖所有SQL知识点，我敢保证只要做完这100道题，不仅能轻松搞定面试，代码能力和工作效率也会有明显提升。
整理 | 蔡芳芳、Tina 采访嘉宾： 百度 Apache Doris 主创团队 马如悦、张志强、陈明雨、武云峰、杨政国、缪翎、鲁志敬等 从 2008 年第一个版本开始到今天，Apache Doris 已经走过了 13 个年头。从推出之初为了满足百度商业系统的业务专用需求，到后来为解决通用报表与数据分析需求进一步改造，并在 2017 年改名 Palo 开源（详见 InfoQ 当时报道），再到 2018 年用回 Doris 这个名字并进入 Apache 软件基金会孵化，Apache Doris 的愿景一直是
MPP:Massively Parallel Processing, 即大规模并行处理.
2022年6月11日，DataFun将举办第二届线上DataFunSummit2022：多维分析架构峰会。本次峰会共设置9大主题论坛，并邀请目前工作在大数据多维分析领域的负责人、架构师、数据工程师和开源多维分析项目的核心成员分享，内容既涵盖了开源多维分析、新一代MPP数据库架构、数据湖分析型架构、实时多维分析等核心技术，也包含金融、互联网、交通、物流、工业、画像、营销等多个应用场景的实践经验。非常期待这次峰会的到来，同时也希望各位能从中收获更多的知识，结识更多的朋友，让大数据的多维分析能力达到新的高度！ ▌
如今，数据已经成为了推动经济增长的新动力，数字技术正在成为社会发展的重要引擎。随着数字经济的迅猛发展，金融企业纷纷加大在金融科技领域的投入，以提升自身的数字化运营能力，加速数字化转型的进程。在这一背景之下，银联商务以 “全量打通、准确实时、随需自助、智能交互” 为数字化转型目标，加快推进数字基础设施建设。
该数据仓库用例与规模有关。用户是中国联通，全球最大的电信服务提供商之一。使用 Apache Doris 在数十台机器上部署多个 PB 级集群，以支持 30 多个业务线每日添加的 150 亿条日志。如此庞大的日志分析系统是网络安全管理的一部分。出于实时监控、威胁追踪和警报的需求，用户需要一个能够自动收集、存储、分析和可视化日志和事件记录的日志分析系统。
导读：无锡拈花云科技服务有限公司（以下简称拈花云科）是由中国创意文旅集成商拈花湾文旅和北京滴普科技有限公司共同孵化组建的。拈花云科以数字化思维为导向，致力于成为文旅目的地数智化服务商。2022 年底，拈花云科 NearFar X Lab 团队在数据需求的驱动下，开始调研并引进 Apache Doris 作为新架构下的数据仓库选型方案。本文主要介绍了拈花云科数据中台架构从 1.0 到 2.0 的演变过程，以及 Apache Doris 在交付型项目和 SaaS 产品中的应用实践，希望本文分享的内容能对大家有所启发。
ClickHouse 素以社区火爆著称，无论是谁只要在社区里提交了有价值的想法或代码，管理者都会以最快的速度将它实现、上线。这种做法在激励着 ClickHouse 社区贡献的同时也给 ClickHouse 本身带来了无尽的活力，保证了 ClickHouse 在数据查询速度和稳定性方面的远超同行的霸主地位。几乎每一个月就更新一次的 ClickHouse，在过去的 2021 年实现了哪些优秀的功能呢？现在的 ClickHouse 适合在哪些场景下使用呢？未来 ClickHouse 发展的重点又在哪里呢？从 2019 年突然火爆起来的 ClickHouse 作为一匹黑马，在云原生场景下，是一匹能跑长途的黑马，还是仅仅是明日黄花呢？
美团外卖数据仓库通过MOLAP+ROLAP双引擎模式来适配不同应用场景。MOLAP引擎使用了Apache Kylin。ROLAP我们经过综合考虑，选择了Apache Doris。本文将介绍Doris在美团外卖数仓的实践。
本文讨论了京东搜索在实时流量数据分析方面，利用Apache Flink和Apache Doris进行的探索和实践。流式计算在近些年的热度与日俱增，从Google Dataflow论文的发表，到Apache Flink计算引擎逐渐站到舞台中央，再到Apache Druid等实时分析型数据库的广泛应用，流式计算引擎百花齐放。但不同的业务场景，面临着不同的问题，没有哪一种引擎是万能的。我们希望京东搜索业务在流计算的应用实践，能够给到大家一些启发，也欢迎大家多多交流，给我们提出宝贵的建议。
Apache Doris 是一个开源实时数据仓库。它可以从各种数据源收集数据，包括关系数据库（MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle等）、日志和来自物联网设备的时间序列数据。能够进行报告、即席分析、联合查询和日志分析，因此可用于支持仪表板、自助式 BI、A/B 测试、用户行为分析等。
实时数据仓库，简称实时数仓，是一种用于集成、存储和分析大规模结构化数据与非结构化数据的数据管理系统，强调数据的易用性、可分析性和可管理性。它主要面向实时数据流，能够实时地接收、处理和存储数据，并提供实时的数据分析结果。
本文整理自 Dinky 实时计算平台 Maintainer 亓文凯老师在 Apache Doris & Apache SeaTunnel 联合 meetup 的实践分享，通过 Doris + Flink + DolphinScheduler + Dinky 构建开源数据平台。
ClickHouse 最近发表了一篇精彩的文章，描述了 Snowflake 和 Redshift 等云数据仓库已经不能满足新的客户需求，并且指出许多企业已经发现他们的云数据仓库成本是不可持续的。
最近有一个项目，需要给一家证券公司做用户画像系统，但是因为数据量很大，传统数据库难以承担，而且传统数据库也不擅长做分析（都需要在业务代码里实现，会造成开发量很大，而且维护很困难）。
美团外卖数据仓库技术团队负责支撑日常业务运营及分析师的日常分析，由于外卖业务特点带来的数据生产成本较高和查询效率偏低的问题，他们通过引入Apache Doris引擎优化生产方案，实现了低成本生产与高效查询的平衡。并以此分析不同业务场景下，基于Kylin的MOLAP模式与基于Doris引擎的ROLAP模式的适用性问题。希望能对大家有所启发或者帮助。
数据仓库Palo Doris版是基于Apache Doris（百度自研的分析型数据库引擎）构建的企业级MPP云数据仓库，Palo Doris版全面兼容MySQL协议，提供快捷查询UI，易于使用；支持高并发低延时查询，支持PB级以上的超大数据集，可有效地支持在线实时数据分析。
2021年1月21日，墨天轮举办了2022年新春发布会暨国产数据库年度颁奖典礼，会上发布了“2021年度中国数据库魔力象限”，腾讯云数据库共有两款产品入选魔力象限。其中，企业级分布式数据库TDSQL入选领导者象限，分布式 NoSQL 数据库TcaplusDB入选特定领域者象限。同时，在年度数据库颁奖典礼上，TDSQL斩获“2021年度云原生数据库奖”，TcaplusDB斩获“2021年度内存数据库奖”。 注：本文图片未展示其他入选产品 墨天轮选取2021年12月数据库流行度排行前40的产品，参
作者简介：6年大数据开发经验，从毕业一直从事大数据开发工作，渣渣二本，凭借自己努力进入一线互联网企业，目前负责实时计算开发工作。最近看到大家对互联网词汇特别迷，我就写一篇文章来给大家讲讲，好久没有写原创了，主要是平时太忙了，没时间写。
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预计到2025年，全球数据量将增长至180ZB，企业必须处理两个主要问题——在哪里存储数据以及如何使用数据。数据仓库自20世纪80年代以来就已经存在，并且其功能不断扩展，可以帮助应对这两个挑战。然而，根据独立市场研究公司VansonBourne的研究，无论技术成熟度如何，而且数据仓库通常由专家开发，失败项目的比例仍然高居不下。
2021年有两条主线，一个是生态系统和商业模式的成熟，比如早在2020年就上市的云数据仓库公司 Snowflake 公司站稳了在资本市场的脚跟、Databricks、Dataiku、Datarobot 等公司估值更高了并且募集了大量的资金，甚至正在追求 IPO；另一方面则是新一代的数据和机器学习创业公司正在崛起，无论是几年前还是几个月前成立的公司都在过去一年左右经历了突飞猛进的增长。
近两年新冠肺炎疫情对各行各业造成重大冲击，但对于跨境电商行业来说则是机大于危，跨境支付赛道也因此备受关注。其中，受疫情影响，大量 B2B 外贸交易转到线上，相比起 B2C，B2B 跨境交易支付场景更为复杂，因为其业务场景也往往更为复杂、周期长、贸易参与角色众多。
当前数据仓库的主流架构：分为两个方向一个是 hadoop 体系，一个是 MPP 数据库
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