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  • shuai 张涛 37
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    routine load导入kafka数据时分区列读不到数据问题
    新建表后，在kafka写入数据，routine load导入数据报错，显示分区列为空，但建表，routine load的语法都没问题，希望大佬协助看看。 以下是建表 CREATE TABLE tale_data ( province_name varchar(64) NOT NULL DEFAULT "" COMMENT '省份名称', main_data varchar(64) NOT NULL DEFAULT "" COMM...
    2.1
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  • shuai 阿帅 144
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    2.1.5，catalog on mysql中报错找不到mysql业务表。
    版本 doris-2.1.5-rc02-d5a02e095d 错误表象 这个catalog的下的其他业务表是能正常查询到数据的。 排查项 {code...} 业务也确认业务库中是存在对应的表的。
    2.1 permission
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  • shuai maple 10
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    是否是由于分区设置过多的原因 导致查询3s以上
    2.1 query
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  • shuai 椰子Echo@SelectDB 1111
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    【用户案例】京东广告基于Apache Doris的冷热数据分层实践
    京东广告围绕 [Apache Doris 建设广告数据存储服务，目前系统总数据容量接近 1PB，数据行数达到 18 万亿行+，日查询请求量 8,000 万次+，日最高 QPS2700+。通过对数据进行冷热分层，存储成本降低了约 87%，查询延迟显著减少。此外，冷热数据分层方案简化了存储和查询的维护工作，降低了整体复杂性和成本。 冷热分层具体方案，欢迎阅读原文了解📖：京东广告基于Apache Doris的冷热数据分层实践]
    resource-admin content
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  • shuai Ahcc 11
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    2.1.6升级2.1.8后mysql catalog报错
    原版本：2.1.6 升级后：2.1.8 问题描述：升级后查询mysql catalog报错，重建catalog也无法解决。具体报错如下： {code...} 数源结构：
    2.1 upgrade
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  • shuai haoxin 5
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    【已解决】doris2.1，主键表在副本数为3的情况下执行数据查询时返回的结果数据不一致
    建表语句 {code...} 问题 同样的数据，保存到3副本的主键模型表中，查询到的结果不一致，结果返回存在异常
    2.1 query
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  • shuai Doris9 7
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    使用Doris Manager 部署Doris 2.1.5 报空间不够或者没有可用的be
    Doris_Manager:24.0.3 Doris:2.1.5 System has no available disk capacity or no available BE nodes 配置了priority_networks 同一个网段也是不行。
    2.1 manager
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  • shuai weiyf 7
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    insert into select * from table的BUG
    insert into 订单汇总表 select * from table的BUG，这个select表里的数据有70几万，并且带汇总计算，表的字段都是varchar类型，发现插入后的表数据带金额字段的值有时候对有时候不对，但是笔数是对的，并且金额是会多一倍，但是不一定是同一条记录。这个会是什么问题？？
    2.0
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  • shuai 椰子Echo@SelectDB 1111
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    【用户案例】浙江霖梓基于 Doris + Paimon 打造实时-离线一体化湖仓架构
    浙江霖梓是一家专注于深度学习和人工智能应用的金融创新企业，自 2018 年成立以来，专注于深度学习和⼈⼯智能的应⽤ ，通过构建数据迭代能⼒形成结构化的数据决策产品，为企业提供精准经营决策。同时，提供基于大数据的风控能力的一系列高效便捷的金融服务产品。 然而，随着业务的持续扩展，大数据业务系统的局限逐渐暴露：报表系统计算缓慢、运维成本持续攀升、组件间的高度耦合导致架构稳定性较差等，严重影响了大数据系统产出效率，因此浙江霖梓引入 [Doris + Paimon 重新构建了实时/离...
    catalog content
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  • shuai 椰子Echo@SelectDB 1111
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    【用户案例】从 ClickHouse 到 Apache Doris：在网易云音乐日增万亿日志数据场景下的落地
    [网易云音乐 每天都会产生大量用户行为数据、业务数据及日志数据，这些数据在异常行为跟踪、客诉问题定位、运行状态监控、性能优化等方面扮演守护者的角色。面对每日万亿级别数据的增量，网易云音乐早期的日志库以 ClickHouse 为核心构建，但面临运维成本高、并发查询能力不足、写入性能不稳定、使用费用高昂等问题，在新需求的满足上稍显吃力。 为寻找更优质解决方案，结合当前的业务需求，网易云音乐引入 Apache Doris 作为日志库新方案，替换了 ClickHouse。目前已经稳定...
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