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  • shuai 王小龙A 11
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    [INTERNAL_ERROR]failed to initialize storage reader. tablet=
    [ERROR] 2024-05-22 06:35:47.092 +0000 - sql task error java.sql.SQLException: errCode = 2, detailMessage = (10.21.104.225)[INTERNAL_ERROR]failed to initialize storage reader. tablet=131239.1356999468.6c49e1b4d6cc63ae-4c670701a6381f9b, res=[...
    2.0
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  • shuai ____ 7
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    【已解决】两表join，查询慢且内存溢出，尝试调整join顺序后无效果
    环境：36个BE节点，设置单节点最大内存为30G左右，CPU核数48C 版本：2.1.3（2.1.1也有同样问题） select a.* from a,b where a.id=b.id 一个大表和一个小表进行等值连接，查询慢且占用内存很大，导致内存溢出。 处理过程： 1.查看执行计划，发现BuildRows数据量很大（十几万），尝试设置set enable_cost_based_join_reorder = true后，大表还是在右表， BuildRows数据量还是很大。 ...
    2.1 catalog
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  • shuai 图图 17
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    selectDB 2.0.6 webUI使用mysql catalog查询超时，如何设置？
    selectDB 2.0.6 webUI使用mysql catalog查询超时，如何设置？
    doris-webui catalog 2.0
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  • shuai Loki 5
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    【已解决】2.1.3版本配置fe ldap认证，执行SET LDAP_ADMIN_PASSWORD后fe退出
    执行SET LDAP_ADMIN_PASSWORD = PASSWORD('plain password')后fe退出,以下是日志 2024-05-21 13:52:34,837 ERROR (mysql-nio-pool-0|195) [BDBJEJournal.write():283] catch ReplicaWriteException when writing to database, will exit. journal id 105347 com...
    2.1
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  • shuai 某某某某 54
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    期望需求：异步物化视图的保存时间大于基表保存时间
    我们的数据，客户要求近期的数据维度更多一些，保存的粒度也更细， 然后查询历史数据一般粒度就更粗， 维度也更少， 所以希望这个历史数据可以用物化视图去保存， 然后基表维度更多，粒度更细， 占用的空间也更多， 就不想保存那么长时间了，所以希望Doris可以支持异步物化视图保存时间大于基表保存时间。
    mtmv demand
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  • shuai flyzyh 3
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    使用curl调用StreamLoad导入csv数据，表中某一列是csv文件中的多列拼接，类似column_u=a_b_c这种格式。请问在header中该怎么写？
    找了各种文档，也没找到类似的例子。官网上只给了列之间做四则运算的写法，对字符串拼接也没举例。 这种情况下，应该使用column_u=CONCAT(a,"",b,"",c)，还是简单的加减就行了？ shell调用curl里面各种转义字符写的恶心，试了好几种都不成功。 另外吐槽一下，在shell里拼CONCAT真的是太恶心了，逗号要转义，引号要转义。
    2.1 catalog
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  • shuai 123117974 82
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    【已记录】doris 删除数据出现的异常
    按时间删除数据的时候，发现删不掉，按id删除是可以的，表是unique key模型 doris版本是2.0.2和2.0.8 都测试出同样的问题，是我使用方法的问题吗？
    2.0
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  • shuai 海边看花开 29
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    2.1版本，使用spark conector 读取 hive 数据报错
    2.1
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  • shuai 南方有乔木 7
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    【已解决】doris2.1.2版本be内存得不到释放
    doris2.1.2版本be内存得不到释放，重启之后又恢复正常，时间久了又会剧增，后面查询就会经常内存溢出
    2.1 faq
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  • shuai 椰子Echo@SelectDB 1111
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    【2.1 版本新特性】从 Volcano 火山模型到 Pipeline 执行模型，Apache Doris 执行模型的迭代
    在现代数据库系统中，执行引擎在数据库体系结构中起着承上启下的作用，与查询优化器和存储引擎共同组成了数据库的三大模块。在整个查询过程中，查询执行往往需要通过数据读取、过滤、排序、聚合等操作，才能提交给执行引擎进行下一步查询，这几个步骤的设计是否合理直接影响到查询的性能及资源的利用率。不同的执行模型在数据处理、查询优化和并发控制等方面存在较大差异，因此，一个合适的执行模型对于提高查询效率和系统性能至关重要。 作为典型的 MPP 数据库，Apache Doris 在早期版本使用火山...
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