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Doris 3.0 引入 存算分离架构，计算节点与存储节点独立扩展，支持冷热数据分层（热数据存 SSD，冷数据存 HDD / 对象存储），资源利用率提升 40%。MPP 分布式架构：无共享设计，Frontend 负责元数据与查询调度，Backend 并行处理计算任务，支持向量化执行引擎，单节点写入吞吐量达 550MB/s，是 Elasticsearch 的 5 倍（后者约 124MB/s）。然而，

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而文本去重过程涉及大量数据计算。在架构设计上，我们采用了存算分离的架构，底层存储依赖于阿里云飞天盘古存储，同时还支持将数据存储在数据湖中，并支持基于数据湖的计算与分析。其次，在数据处理即 Data for AI 方面，数仓平台如何更好地支撑大模型预训练的数据处理需求，高效地处理大规模数据，包括量结构化、半结构化及非结构化数据，构成了另一个重要挑战。为了提升开发体验，提高开发敏捷度，我们还推出了一套

另外，当有特定的数据提取需求时，它也能辅助生成相应的查询代码，展示结果，并支持可视化数据分析，进而高效地完成高质量的数据分析报告，助力企业更好地挖掘其数据资产潜力。在大模型领域，Agent是一种基于大模型技术，能自主感知环境信息、运用自身智能进行分析决策，并采取行动以达成特定目标的智能实体，具有自主性、智能性和交互性等特点，可应用于智能客服、机器人控制、数据分析决策等多个场景。：在客服场景中，Da

适当的调优可能显著提升运行AI函数的吞吐量和稳定性。此外，Flink 2.1的ML框架已经原生支持「Embedding→向量存储→向量检索→LLM」的RAG链路，我们后面再单独分享。扩展ML_PREDICT表值函数，支持通过Flink SQL实时调用AI模型，为构建端到端实时AI工作流奠定基础。新增AI模型DDL，支持通过Flink SQL与Table API创建和修改AI模型，实现AI模型的灵活

在AI技术迅猛发展的2025年，AI IDE出现了cursor、trae、windsurf、Lingma，插件有我们熟知的copilot、cline等等。作为AI原生的开发环境工具，通义灵码AI IDE深度适配了最新的千问3大模型，并全面集成通义灵码插件能力，具备编程智能体、行间建议预测、行间会话等功能。在多模态交互上，Trae支持自然语言命令，用户可以用通俗易懂的语言告诉Trae要做的事情，如"

我们在之前的《Doris性能优化不要慌，看看这里！》详细介绍了Doris Join的优化策略。今天的文章是第二部分，关于Doris导入优化。为提供快速的数据写入支持，Apache Doris 存储引擎采用了类似 LSM Tree 结构。在进行数据导入时，数据会先写入 Tablet 对应的 MemTable 中，MemTable 采用 SkipList 的数据结构。当 MemTable 写满之后，会

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全网最全大数据面试提升手册！01数据治理建设路径1.业务数字化的目的是打造一体化的业务流、信息流与数据流从企业整体经营管理的角度，战略制定及分解—领域业务目标制定—业务方案设计—业务需求识别 & 信息系统功能及数据库设计—数据汇聚及分析—业务目标监测及改善，这个过程会有层层信息耗散，全局数据治理的目的就是利用体系机制保障最大程度减少这个耗散或补足耗散的部分，让数据尽可能的还原企业的业务事.