上一篇mysql统计账单信息(上)：mysql安装及客户端DBeaver连接使用介绍了mysql5.7的安装及客户端DBeaver的连接配置，本文接上一篇内容，介绍数据导入和查询导出。
作者 | 赵伟 策划 | 凌敏 业务背景 思必驰是一家对话式人工智能平台公司，拥有全链路的智能语音语言技术，致力于成为全链路智能语音及语言交互的平台型企业，自主研发了新一代人机交互平台 DUI 和人工智能芯片 TH1520，为车联网、IoT 及政务、金融等众多行业场景合作伙伴提供自然语言交互解决方案。 思必驰于 2019 年首次引入 Apache Doris ，基于 Apache Doris 构建了实时与离线一体的数仓架构。相对于过去架构，Apache Doris 凭借其灵活的查询模型、极低的运维
Doris由百度大数据部研发，之前叫百度Palo，于2017年开源，2018年贡献到 Apache 社区后，更名为Doris。
小简从 0 开始学 Java 知识之 Java-学习路线 中的《SpringBoot-整合篇》，不定期更新所学笔记，期待一年后的蜕变吧！<有同样想法的小伙伴，可以联系我一起交流学习哦！>
Wenjun，携程资深软件工程师，负责大住宿数据智能平台的研发与维护，对于大数据领域技术有浓厚兴趣。
列可以分为两大类：Key 和 Value。从业务角度看，Key 和 Value 可以分别对应维度列和指标列。
携程火车票事业群运营着铁友、携程火车票和去哪儿火车票等重要的业务和品牌，目前正在积极地拓展海外市场。火车票的指标平台旨在为业务人员提供便捷的指标查询服务，让业务人员能够快速灵活地获得这些业务和品牌相关的指标数据。
一、OALP 引擎汇总整理引擎优势不足适合场景文档Kylin1、支持标准SQL，提供JDBC/ODBC接口2、通过预计算Cube显著降低查询时的计算量。3、支持精确去重计数，并且由于预计算，查询去重指标的速度很快。4、可以支持比较高的查询并发。1、需大量资源做预计算，数据导入效率低。2、schema变更需重跑历史，稳定性低。3、需要学习Cube定义和优化，学习成本较高。4、不支持AdHoc查询。5、HBase没有二级索引，过滤的性能稍逊色。5、支持的维度数量不宜过多（20），否则Cube的计算和存储开销会明
Azkaban 是由 Linkedin 公司推出的一个批量工作流任务调度器，主要用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，它的配置是通过简单的 key:value 对的方式，通过配置中的 Dependencies 来设置依赖关系。Azkaban 使用 job 配置文件建立任务之间的依赖关系，并提供一个易于使用的 web 用户界面维护和跟踪你的工作流。
Doris的表模型和MySQL的存储引擎: innodb,myisam,memeory等功能类似, 不同的表模型擅长处理不同的数据方式. 如何能高效的查询, 直接取决于选择的表模型. 表一旦创建, 表模型不能更改.
自增列（auto_increment）是数据库中常见的一项功能，它提供一种方便高效的方式为行分配唯一标识符，极大简化数据管理的复杂性。当新行插入到表中时，数据库系统会自动选取自增序列中的下一个可用值，并将其分配给指定的列，无需用户手动干预。这种自动化的机制不仅简化了数据管理的流程，更确保了标识符的唯一性，让数据库维护变得更加便捷和可靠。
云开发扩展能力是云开发团队为开发者提供的一站式云端服务，旨在降低开发者使用云服务的门槛，助力开发者快速开发应用。
摘要：本文整理自 Apache Flink PMC 李劲松（之信）在 9 月 24 日 Apache Flink Meetup 的分享。主要内容包括：
面试官你好，我是面试咱们公司大数据开发实习岗位的xxx，曾就读于xx学校数据科学与大数据专业，2022年毕业。
1）一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成：shell脚本程序，java程序，mapreduce程序、hive脚本等 2）各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系 3）为了很好地组织起这样的复杂执行计划，需要一个工作流调度系统来调度执行；
1.2.2 DWM 轻度汇总层(MID或DWB, data warehouse basis)
DorisDB是由Apache Doris核心研发团队打造的新一代企业级MPP数据库。它继承了Apache Doris项目十多年研发成果，累积了线上数千台服务器稳定运行经验，并在此基础上，对传统MPP数据库进行了开创性的革新。
在白茶本机的数据库中，存在名为“TEST”的数据库，存在名为“产品表”的案例数据。
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。
猿辅导公司的数据中台部门为猿辅导、斑马、猿编程、小猿搜题、猿题库、南瓜科学等各个业务线的产品、运营、研发提供标准化的数据集(OneData)和统一数据服务(OneService)。OLAP平台作为数据中台的一个核心部分，为各个业务线提供统一标准化的、可复用的、高可靠的数据服务，支持各个业务线人员进行快速灵活的查询和分析，是连接前台和后台的桥梁。
本文主要介绍了 ClickHouse 的简单原理，有赞 OLAP 相关组件以及 ClickHouse 在有赞的实践之路。
Apache Doris是一个现代化的MPP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的分布式架构非常简洁，易于运维，并且可以支持10PB以上的超大数据集。
腾讯公司内部有很多业务使用 ClickHouse，比较典型的就是QQ音乐。QQ音乐在使用 ClickHouse 之前，用的是基于 Hive 构建的离线数仓，当时遇到了很多问题，主要在于以下三个方面：
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。
注释：（未清项：指一个帐户的项目可被该帐户的其他项目结清或核销掉。在清帐或核销过程中涉及到的项目的合计金额必定为零。因此该帐户的余额总是等于未清掉的项目的合计金额。）
某些表（如用户表）中的数据每日既有可能新增，也有可能修改，但修改频率并不高，属于缓慢变化维度，此处采用拉链表存储（用户维度）数据。
上次聊到关于一个密集型写入的MySQL业务，通过读写分离完成了写入和统计的负载均衡，初步解决了写入的问题，但是统计的问题就开始日趋严重。
最近浙江省新高中信息技术教材将VB语言替换成python，并且使用「Python/Matplotlib/Pandas」组合作为高中计算机高考内容，这个引起了使用python人的一次狂欢，不少培训机构收
一、开源OLAP综述 二、开源数仓解决方案 三、ClickHouse介绍 四、StarRocks介绍 五、Trino介绍 六、客户案例
本文作者：康凯森，来源于：https://blog.bcmeng.com，文章写的非常详细，从各个方面对Kylin和Doris进行了对比。
Oracle：hostname、port、username、password、sid
一般也不需要非常仔细地进行数据分层，数据直接通过Flink计算或者聚合之后将结果写MySQL/ES/HBASE/Druid/Kudu等，直接提供应用查询或者多维分析。
数据仓库概念的提出都要追溯到上世纪了，我们认为在大数据元年之前的数仓可以称为传统数仓，而后随着海量数据不断增长，以及Hadoop生态不断发展，主要基于Hive/HDFS的离线数仓架构可以兴起并延续至今，近几年随着Storm/Spark（Streaming）/Flink等实时处理框架的更新迭代乃至相互取代，各厂都在着力构建自己的实时数仓，特别是近两年，随着Flink声名鹊起，实时数仓更是名声在外并且还在不断快速发展。
"数据智能" (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节，就是数据仓库的建设，同时，数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务。从智能商业的角度来讲，数据的结果代
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。
备注：本步骤不用重复执行，第7部分已经执行完成了，重复一遍，是为了回顾文件的具体位置 将数据上传到hadoop集群所在节点
场景描述：数据工程团队是知乎技术中台的核心团队之一，该团队主要由数据平台、基础平台、数据仓库、AB Testing 四个子团队的 31 位优秀工程师组成。这篇文章分享了知乎实时数仓的演进过程。
在StarRocks里，一张表的数据会被拆分成多个Tablet，而每个Tablet都会以多副本的形式存储在BE节点中，如下图：
ORDER BY语句，在SQL中通常可以用来作为查询结果的排序依据。当然在PowerBI的DAX语法中也有ORDER BY，只不过通常是与EVALUATE语句搭配使用。
在PowerBI中也有类似的概念，比如可以通过GENERATE函数和CROSSJOIN函数可以组成笛卡尔积，可以通过RELATED返回多端的维度。最直观类似的，是白茶之前描述的《INTERSECT函数》。
本文主要讲解数据仓库的一个重要环节：如何设计数据分层！ 其它关于数据仓库的内容可参考之前的文章。
在本章节中，我们将罗列 Doris 一些常用的高级特性，帮助用户对 Doris 有一个更全面的了解。
转自知乎技术专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56807637
例如，我们可能有这样一个需求，某个业务系统每天产生20G原始数据，我们每天都要对其进行处理，处理步骤如下所示：
前言 在上篇博客《人工智能在线特征系统中的数据存取技术》中，我们围绕着在线特征系统存储与读取这两方面话题，针对具体场景介绍了一些通用技术，此外特征系统还有另一个重要话题：特征生产调度。本文将以美团点评酒旅在线特征系统为原型，介绍特征生产调度的架构演进及核心技术。 架构演进共包含三个阶段，不同阶段面临的需求痛点和挑战各有不同，包括导入并发控制、特征变更原子切换、实时特征计算框架涉及、实时与离线调度融合等。本文我们将从业务需求角度出发，介绍系统演进的三个阶段所解决的主要问题和技术手段，然后把系统演化过程中的一些
我们使用 event_day 列作为分区列，建立3个分区: p201706, p201707, p201708
该报表显示了阿迪达斯每个季度的店铺数量，以及到2020年底的店铺数量（注意年底数量=Q4数量），另外，还显示了每个季度的开店数量，关店数量，净开/关店数量。
本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛，该论坛由某培训机构主办，汇聚了众多技术学习者，每天都有人发帖、回帖，如图1所示。
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