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Ranger 鉴权Apache Ranger 是一个用来在 Hadoop 平台上进行监控，启用服务，以及全方位数据安全访问管理的安全框架。使用 ranger 后，会通过在 Ranger 侧配置权限代替在 Doris 中执行 Grant 语句授权。 Ranger 的安装和配置见下文：安装和配置 Doris Ranger 插件

Doris官网上没有的一些Fe参数了，都在源码中apache-doris-src\fe\fe-common\src\main\java\org\apache\doris\common\Config.java

涤生大数据

Doris 湖仓一体：数据分析新范式在大数据的浪潮里，企业数据量呈爆发式增长，数据处理和分析的需求也变得越来越复杂。传统的数据库、数据仓库和数据湖各管一摊，彼此割裂，导致数据利用效率大打折扣。这个时候，湖仓一体的概念横空出世，像是一场及时雨，为企业的数据管理带来了全新的可能性。今天，我们就来聊聊基于 Doris 的湖仓一体，看看它到底是怎么解决数据管理的难题，让企业玩转大数据的！

SelectDB技术团队

天翼云：Apache Doris + Iceberg 超大规模湖仓一体实践导读：天翼云基于 Apache Doris 成功落地项目已超 20 个，整体集群规模超 50 套，部署节点超 3000 个，存储容量超 15PB。天翼云基于 Apache Doris 和 Apache Iceberg 构建的湖仓一体方案，兼具灵活性、高性能和低成本优势，同时满足了报表和 BI 分析、湖仓融合分析、日志存储分析、高并发实时分析、MPPDB 国产化替代等多种场景需求。

Doris：联邦认证接入第三方 LDAP 服务为 Doris 提供验证登录和组授权服务。LDAP 验证登录指的是接入 LDAP 服务的密码验证来补充 Doris 的验证登录。Doris 优先使用 LDAP 验证用户密码，如果 LDAP 服务中不存在该用户则继续使用 Doris 验证密码，如果 LDAP 密码正确但是 Doris 中没有对应账户则创建临时用户登录 Doris。

doris：安全概览oris 提供以下机制管理数据安全：身份认证：Doris 支持用户名/密码与 LDAP 认证方式。内置认证：Doris 内置了用户名/密码的认证方式，可以自定义密码策略；

使用 Doris 和 Hudi作为一种全新的开放式的数据管理架构，湖仓一体（Data Lakehouse）融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势，帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求，在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用。

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SelectDB 实时分析性能突出，宝舵成本锐减与性能显著提升的双赢之旅BOCDOP 宝舵早期基于 TiDB 构建实时数仓，随着数据量增长，在数据处理效率、OLAP 能力扩展、功能支持、成本与资源方面存在一定优化空间。为提升数据分析能力并优化成本，宝舵引入 SelectDB，达成写入速度提升 10 倍，成本直降 30% 的显著成效。

doris：阿里云 MaxComputeMaxCompute 是阿里云上的企业级 SaaS（Software as a Service）模式云数据仓库。

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云原生时代的架构革新，Apache Doris 存算分离如何实现弹性与性能双重提升导读：随着云基础设施的成熟，Apache Doris 3.0 正式支持了存算分离全新模式。基于这一架构，能够实现更低成本、极致弹性以及负载隔离。本文将介绍存算分离架构及其优势，并通过导入性能、查询性能、资源成本的测试，直观展现存算分离架构下的性能表现，为读者提供具体场景下的使用参考。

doris：ClickHouseDoris JDBC Catalog 支持通过标准 JDBC 接口连接 ClickHouse 数据库。本文档介绍如何配置 ClickHouse 数据库连接。

doris: MySQLDoris JDBC Catalog 支持通过标准 JDBC 接口连接 MySQL 数据库。本文档介绍如何配置 MySQL 数据库连接。

doris：阿里云 DLF阿里云 Data Lake Formation(DLF) 是阿里云上的统一元数据管理服务。兼容 Hive Metastore 协议。

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Apache Doris 3.0.4 版本正式发布亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 3.0.4 版本已于 2025 年 02 月 28 日正式发布。该版本持续在存算分离、湖仓一体、异步物化视图等方面进行改进提升与问题修复，进一步加强系统的性能和稳定性，欢迎大家下载体验。

Iceberg Catalog和 Hive Catalog 基本一致，这里仅给出简单示例。其他示例可参阅 Hive Catalog。

湖仓一体概述湖仓一体之前，数据分析经历了数据库、数据仓库和数据湖分析三个时代。首先是数据库，它是一个最基础的概念，主要负责联机事务处理，也提供基本的数据分析能力。

每天瞎忙的农民工

Doris、ClickHouse 和 Flink 这三个技术典型的应用场景Doris、ClickHouse 和 Flink 这三个技术在不同业务场景下有各自的成功落地方案，主要用于数据分析、实时计算和高性能查询。以下是一些典型的应用场景：

Apache Doris 索引的全面剖析与使用指南搞大数据开发的都知道，想要在海量数据里快速查数据，就像在星图里找一颗特定的星星，贼费劲。不过别慌，数据库索引就是咱们的 “定位神器”，能让查询效率直接起飞！就拿 Apache Doris 这个超火的分析型数据库来说，它支持好几种索引，每种都有自己的 “独门绝技”，能在不同查询场景下大显身手。今天就带大家好好研究下 Apache Doris 的索引，看看它到底是怎么做到这么牛的！

如何成为Apache Doris的贡献者以下是为初级大数据开发工程师设计的Doris源码阅读与社区贡献结构化计划，结合Doris的架构特点和Apache社区要求，分阶段从源码理解到实际贡献：

flink-cdc同步数据到doris中这样直接创建数据库是有问题，因为后面发现superset连接使用doris://root:[email protected]:9030/internal.eayc?charset=utf8mb4