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作者：肖康，SelectDB 技术 副总裁 、Apache Doris Committer 日志数据是企业大数据体系中重要的组成部分之一，这些数据记录了网络设备、操作系统以及应用程序的详细历史行为，蕴含了丰富的信息价值，在可观测性、网络安全、业务分析等关键业务领域发挥着重要作用，可帮助企
本文导读 ： 数智时代的到来使网络安全成为了不可忽视的重要领域。奇安信作为一家领先的网络安全解决方案领军者，致力于为企业提供先进全面的网络安全保护，其日志分析系统在网络安全中发挥着关键作用，通过对运行日志数据的深入分析，能够对漏洞和异常行为生成
现有数据库：mysql 数据：库表较多，每个企业用户一个分库，每个企业下的表均不同，无法做到聚合,且表可以被用户随意改动，增删改列等，增加表 分析：用户自定义分析，通过拖拽定义图卡，要求实时，点击确认即出现相应结果，其中有无法预判的过滤 问题：随业务增长
经常有小伙伴发出这类直击灵魂的疑问： Q：“为什么Apache Doris适合做大数据的复杂计算，MySQL不适合？” A：“因为Apache Doris是OLAP，MySQL是OLTP啊！” Q：“SO？” A：“因为一个是AP场景的DB，一个是TP场景的DB啊！” Q：“SO？” … [emm] 要不先来简单概述下 OLAP和OLTP ： OLAP （
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。 这些都使得 Apache Doris 成为报表分析、即席查询、统一
作者介绍：肖康，SelectDB 技术副总裁 日志数据的处理与分析是最典型的大数据分析场景之一，过去业内以 Elasticsearch 和 Grafana Loki 为代表的两类架构难以同时兼顾高吞吐实时写入、低成本海量存储、实时文本检索的需求。Apache Doris 借鉴了信息检索的核心技术，在存储引擎上实
日志数据的处理与分析是最典型的大数据分析场景之一，过去业内以 Elasticsearch 和 Grafana Loki 为代表的两类架构难以同时兼顾高吞吐实时写入、低成本海量存储、实时文本检索的需求。Apache Doris 借鉴了信息检索的核心技术，在存储引擎上实现了面向 AP 场景优化的高性能倒排索
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本文介绍 Flink SQL如何流式写入 Apache Doris，分为一下几个部分： Flink Doris connector Doris FE 节点配置 Flink SQL 写 Doris Flink Doris connector 本质是通过Stream Load来时实现数据的查询和写入功能。 支持二阶段提交，可实现Exatly Once的写入。 1）需在 apache-doris/fe/fe.conf 配置文件添加如下配置
FE，Frontend，前端节点，接收用户查询请求，SQL解析，执行计划生成，元数据管理，节点管理等 BE，Backend，后端节点，数据存储，执行查询计划。 前端节点FE 和 后端节点BE 各自独立运行，互不影响。 broker：用来和外部文件系统打交道 DORIS_HOME=/export/server/doris-1.2.4.1 node1：安装
