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参考技术ADoris 最早是解决百度凤巢统计报表的专用系统，随着百度业务的飞速发展对系统进行了多次迭代，逐渐承担起百度内部业务的统计报表和多维分析需求。2013 年，百度把 Doris 进行了 MPP 框架的升级，并将新系统命名为 Palo。2017 年以百度 Palo 的名字在 GitHub 上进行了开源。2018 年贡献给 Apache 基金会时，由于与国外数据库厂商重名，因此选择用回最初的名字，这就是 Apache Doris 的由来。
Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库产品，仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时数据分析 。Apache Doris的分布式架构非常简洁，易于运维，并且可以支持10PB以上的超大数据集。
Apache Doris可以满足多种数据分析需求，例如固定 历史 报表，实时数据分析，交互式数据分析和 探索 式数据分析等。令您的数据分析工作更加简单高效！
Doris 的定位是面向在线报表和分析的数据仓库系统，可以对标于商业的MPP 数据仓库系统，比如Greenplum、Vertica、Teradata 等。
Apache Doris可以满足企业级用户的多种分析需求，包括OLAP多维分析，定制报表，实时数据分析，Ad-hoc数据分析等。
具体的业务场景包括：
《Apache Doris 轻松入门和快速实践》技术专栏包括Apache Doris架构介绍、环境搭建、入门操作实例和演示项目源代码。技术专栏从实战出发，通过基础介绍入门-环境搭建-项目实践，让初学者快速掌握Apache Doris分析型OLAP数据库开源产品。其中示例项目KFD演示通过Flink处理Kafka中的消息记录，处理之后的数据再写入到Kafka和Elasticsearch中，最后以Routine Load方式再将处理好的数据导入到Doris中。
技术专栏主要包含如下内容：
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