- 数据库作为数据生命周期的核心载体，其稳定性的构建一直是业界公认的最大挑战。本文将详细介绍 Apache Doris 在快速迭代、性能强悍背后的稳定性保障机制。 数据库作为数据生命周期的核心载体，其稳定性的构建一直是业界公认的最大挑战。本文将详细介绍 Apache Doris 在快速迭代、性能强悍背后的稳定性保障机制。
- 小米通过将 Apache Doris（数据库）与 Apache Paimon（数据湖）深度融合，不仅解决了数据湖分析的性能瓶颈，更实现了 “1+1>2” 的协同效应。在这些实践下，小米在湖仓数据分析场景下获得了可观的业务收益。 小米通过将 Apache Doris（数据库）与 Apache Paimon（数据湖）深度融合，不仅解决了数据湖分析的性能瓶颈，更实现了 “1+1>2” 的协同效应。在这些实践下，小米在湖仓数据分析场景下获得了可观的业务收益。
- 在即将发布的 Apache Doris 4.0 版本中，我们正式引入了一系列 LLM 函数，将前沿的 AI 能力与日常的数据分析相结合，无论是精准提取文本信息，还是对评论进行情感分类，亦或生成精炼的文本摘要，皆可在数据库内部无缝完成。 在即将发布的 Apache Doris 4.0 版本中，我们正式引入了一系列 LLM 函数，将前沿的 AI 能力与日常的数据分析相结合，无论是精准提取文本信息，还是对评论进行情感分类，亦或生成精炼的文本摘要，皆可在数据库内部无缝完成。
- 本文介绍了 Apache Doris 在菜鸟的大规模落地的实践经验，菜鸟为什么选择 Doris，以及 Doris 如何在菜鸟从 0 开始，一步步的验证、落地，到如今上万核的规模，服务于各个业务线，Doris 已然成为菜鸟 OLAP 数据分析的最优选型。 本文介绍了 Apache Doris 在菜鸟的大规模落地的实践经验，菜鸟为什么选择 Doris，以及 Doris 如何在菜鸟从 0 开始，一步步的验证、落地，到如今上万核的规模，服务于各个业务线，Doris 已然成为菜鸟 OLAP 数据分析的最优选型。
- 上周刚落下帷幕的 ApacheCon Asia 2025 中，一个数据让所有人都为之震撼：全球 Apache 基金会项目 OpenRank 排行榜中，Apache Doris 位居第二，在中国 Apache 项目中更是稳居第一。这个排名意味着什么？在 Apache 基金会管理的近 300 个顶级项目中，Doris 已经成为仅次于 Apache Airflow 的全球第二大影响力项目。面对如此... 上周刚落下帷幕的 ApacheCon Asia 2025 中，一个数据让所有人都为之震撼：全球 Apache 基金会项目 OpenRank 排行榜中，Apache Doris 位居第二，在中国 Apache 项目中更是稳居第一。这个排名意味着什么？在 Apache 基金会管理的近 300 个顶级项目中，Doris 已经成为仅次于 Apache Airflow 的全球第二大影响力项目。面对如此...
- Apache InLong是一站式大数据集成框架，支持数据采集、同步和订阅全流程，具备PB级数据处理能力。该项目源于腾讯TubeMQ消息队列，2019年进入Apache孵化器，2022年成为顶级项目。核心特性包括：SaaS化服务、10万亿级数据吞吐、20+协议支持、可视化管控平台。架构包含Agent采集、TubeMQ传输、Sort处理等模块，相比Kafka方案可降低85%传输成本。 Apache InLong是一站式大数据集成框架，支持数据采集、同步和订阅全流程，具备PB级数据处理能力。该项目源于腾讯TubeMQ消息队列，2019年进入Apache孵化器，2022年成为顶级项目。核心特性包括：SaaS化服务、10万亿级数据吞吐、20+协议支持、可视化管控平台。架构包含Agent采集、TubeMQ传输、Sort处理等模块，相比Kafka方案可降低85%传输成本。
- 开篇语哈喽，各位小伙伴们，你们好呀，我是喵手。运营社区：C站/掘金/腾讯云/阿里云/华为云/51CTO；欢迎大家常来逛逛 今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。 我是一名后端开发爱好者，工作日常接触到最多的就是Java语言啦，所以我都尽量抽业余时间把自己所学到所会的，通过文章的形式进行输出，... 开篇语哈喽，各位小伙伴们，你们好呀，我是喵手。运营社区：C站/掘金/腾讯云/阿里云/华为云/51CTO；欢迎大家常来逛逛 今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。 我是一名后端开发爱好者，工作日常接触到最多的就是Java语言啦，所以我都尽量抽业余时间把自己所学到所会的，通过文章的形式进行输出，...
- 性能调优涵盖索引优化、排序策略与元数据管理。通过布隆过滤器、位图索引等提升查询效率，结合文件内/间排序优化I/O与压缩，辅以Z-Order实现多维数据聚集。同时，合理配置元数据缓存与清单合并，加速查询规划。适用于点查、全表扫描及高并发写入场景，显著提升系统性能与资源利用率。 性能调优涵盖索引优化、排序策略与元数据管理。通过布隆过滤器、位图索引等提升查询效率，结合文件内/间排序优化I/O与压缩，辅以Z-Order实现多维数据聚集。同时，合理配置元数据缓存与清单合并，加速查询规划。适用于点查、全表扫描及高并发写入场景，显著提升系统性能与资源利用率。
- 近日，JSONBench 官网引入了 Apache Doris 的测试成绩，未经调优的测试结果显示，Apache Doris 性能表现位列第三名，仅次于榜单维护方 ClickHouse 的两个版本。 近日，JSONBench 官网引入了 Apache Doris 的测试成绩，未经调优的测试结果显示，Apache Doris 性能表现位列第三名，仅次于榜单维护方 ClickHouse 的两个版本。
- Apache Iceberg 是新一代数据湖表格式，旨在解决传统数据湖（如 Hive）在事务性、并发控制和元数据管理上的不足。它支持 Spark、Flink、Trino 等多种计算引擎，提供 ACID 事务、模式演化、分区演化等核心特性，具备良好的云存储兼容性和高性能查询能力，适用于大规模结构化数据分析场景。 Apache Iceberg 是新一代数据湖表格式，旨在解决传统数据湖（如 Hive）在事务性、并发控制和元数据管理上的不足。它支持 Spark、Flink、Trino 等多种计算引擎，提供 ACID 事务、模式演化、分区演化等核心特性，具备良好的云存储兼容性和高性能查询能力，适用于大规模结构化数据分析场景。
- 一、Apache Doris：面向 Agent 时代的智能数据平台当我们谈论 2025 年时，业界普遍认为这将是"Agent 革命年"（Agentic Revolution）的开端。与传统的人机交互模式不同，AI Agent 作为一个全新的"用户角色"正在重塑整个数据分析领域的使用模式。这些智能代理不再是被动等待指令的工具，而是具备自主决策能力、能够理解上下文、执行复杂任务的智能实体。它们... 一、Apache Doris：面向 Agent 时代的智能数据平台当我们谈论 2025 年时，业界普遍认为这将是"Agent 革命年"（Agentic Revolution）的开端。与传统的人机交互模式不同，AI Agent 作为一个全新的"用户角色"正在重塑整个数据分析领域的使用模式。这些智能代理不再是被动等待指令的工具，而是具备自主决策能力、能够理解上下文、执行复杂任务的智能实体。它们...
- 亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 2.1.10 版本已正式发布。2.1.10 版本对湖仓一体、半结构化数据类型、查询优化器、执行引擎、存储管理进行了若干改进优化。欢迎大家下载使用。 亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 2.1.10 版本已正式发布。2.1.10 版本对湖仓一体、半结构化数据类型、查询优化器、执行引擎、存储管理进行了若干改进优化。欢迎大家下载使用。
- 本文以Java编程为例，讲解了在Java中求解两个字符串的几种方法。通过求解编辑距离、Q-gram Matching、还有余弦相似性计算，通过对比不同的方法，调用Apache 的Common-text中基于余弦的字符相似性得到了比较比错的结果。最后讲解了一个实际的案例，将之前我们采集的漂亮数据库数据和百科的数据进行对齐。 本文以Java编程为例，讲解了在Java中求解两个字符串的几种方法。通过求解编辑距离、Q-gram Matching、还有余弦相似性计算，通过对比不同的方法，调用Apache 的Common-text中基于余弦的字符相似性得到了比较比错的结果。最后讲解了一个实际的案例，将之前我们采集的漂亮数据库数据和百科的数据进行对齐。
- Apache Spark 是一个开源、分布式计算引擎，专为大规模数据处理设计。它以高速、易用和通用为核心目标。通过内存计算、DAG 执行引擎和惰性求值等特性，大幅提升数据处理效率。其核心组件包括 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib 和 GraphX，支持批处理、实时流处理、机器学习和图计算。Spark 提供统一编程模型，支持多语言（Scala/Ja Apache Spark 是一个开源、分布式计算引擎，专为大规模数据处理设计。它以高速、易用和通用为核心目标。通过内存计算、DAG 执行引擎和惰性求值等特性，大幅提升数据处理效率。其核心组件包括 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib 和 GraphX，支持批处理、实时流处理、机器学习和图计算。Spark 提供统一编程模型，支持多语言（Scala/Ja
- 边缘设备硬件资源差异显著，运行深度学习模型时算子优化面临诸多挑战。传统手动优化耗时费力且易出错，难以适应日益复杂的模型需求。Apache TVM作为开源深度学习编译器栈，通过中间表示（IR）层实现框架与硬件的高效对接，并提供稳定优化平台。 边缘设备硬件资源差异显著，运行深度学习模型时算子优化面临诸多挑战。传统手动优化耗时费力且易出错，难以适应日益复杂的模型需求。Apache TVM作为开源深度学习编译器栈，通过中间表示（IR）层实现框架与硬件的高效对接，并提供稳定优化平台。
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