2.然后再Flink 中创建 Iceberg 表,Iceberg的元数据保存在hive里 3.最后我们在Doris中创建Iceberg外表 4.在通过Doris 统一查询入口完成对Iceberg里的数据进行查询分析,供前端应用调用,这里iceberg外表的数据可以和Doris内部数据或者Doris其他外部数据源的数据进行关联查询分析 Doris湖仓一体的联邦查询架构如下: 1.Doris 通...
对Doris 进行合理的建模和优化,提高查询效率。 使用Iceberg 的分区和索引功能,提高数据的存储和访问效率。 结合FLINK CDC 的实时处理能力,实现数据的实时采集和传输。 通过整合 Apache Doris、FLINK CDC 和 Iceberg,我们可以构建一个实时湖仓一体的联邦查询系统,实现数据的高效处理、查询和分析。这样的系统不仅可以满足...
该架构主要由三个组件构成:Apache Doris作为实时分析引擎,Iceberg作为湖存储层,Flink CDC用于实时数据采集和变更捕获。Doris提供高效的查询性能,支持SQL查询和OLAP分析;Iceberg作为存储层,能够存储海量的数据并提供ACID事务支持;Flink CDC负责从数据源捕获数据的变更,并实时写入Iceberg。这三个组件通过联邦查询技术整合在一起...
在 Doris 中,FE 负责查询的 Parse/解析,Analyze/分析,Optimize/优化,Plan/生成计划, Schedule/调度,BE 负责查询的 Execute/执行。Doris 查询的分布式执行是MPP架构,相比于 Kylin 和 Druid 的Scatter-Gather架构,可以很好地支持 Shuffle 操作,所以对大数据集的 Join 和聚合,处理效率会更高。 Doris 的单机查询执行模...
1概况本文展示如何使用 Flink CDC + Iceberg + Doris 构建实时湖仓一体的联邦查询分析,Doris 1.1版本提供了Iceberg的支持,本文主要展示Doris和Iceberg怎么使用,大家按照步骤可以一步步完成。完整体验整个搭建操作的过程。2系统架构我们整理架构图如下,1.首先我们从Mysql
Doris湖仓一体的联邦查询架构如下: 1.Doris 通过 ODBC 方式支持:MySQL,Postgresql,Oracle ,SQLServer 2.同时支持 Elasticsearch 外表 3.1.0版本支持Hive外表 4.1.1版本支持Iceberg外表 5.1.2版本支持Hudi 外表 3 创建MySQL数据库表并初始化数据 CREATE DATABASE demo; ...
8 Doris 查询 Iceberg 8.1 创建Iceberg外表 CREATETABLE`all_users_info` ENGINE=ICEBERG PROPERTIES ( "iceberg.database"="iceberg_hive", "iceberg.table"="all_users_info", "iceberg.hive.metastore.uris"="thrift://localhost:9083", "iceberg.catalog.type"="HIVE_CATALOG" ...
在通过Doris 统一查询入口完成对Iceberg里的数据进行查询分析,供前端应用调用,这里iceberg外表的数据可以和Doris内部数据或者Doris其他外部数据源的数据进行关联查询分析 Doris湖仓一体的联邦查询架构如下: Doris 通过 ODBC 方式支持:MySQL,Postgresql,Oracle ,SQLServer ...
在通过Doris 统一查询入口完成对Iceberg里的数据进行查询分析,供前端应用调用,这里iceberg外表的数据可以和Doris内部数据或者Doris其他外部数据源的数据进行关联查询分析 Doris湖仓一体的联邦查询架构如下: Doris 通过 ODBC 方式支持:MySQL,Postgresql,Oracle ,SQLServer ...
Doris湖仓一体的联邦查询架构如下: 1.Doris 通过 ODBC 方式支持:MySQL,Postgresql,Oracle ,SQLServer 2.同时支持 Elasticsearch 外表 3.1.0版本支持Hive外表 4.1.1版本支持Iceberg外表 5.1.2版本支持Hudi 外表 3 创建MySQL数据库表并初始化数据 AI检测代码解析 ...