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正是因为 Apache Doris 如此优秀，所以我们基于 Apache Doris 在腾讯云上推出了腾讯云 Doris。 本文就结合腾讯云 Doris 的适用场景和核心技术来给大家分享一下如何基于云数据仓库 Doris 开启实时统一数据分析之路。 1. Doris 技术架构 我们接下来看下 Doris 的这个技术架构。 那 Doris 能应用于哪些场景呢？ 如下图所示，数据源经过各种数据集成和加工处理后，通常会入库到实时数仓 Doris 和离线湖仓（Hive, Iceberg, Hudi 中），Apache Doris 被广泛应用在以下场景中。 是的，有一个名为`pydoris`的Python库，可以用来操作Apache Doris。 它提供了一个Python接口，可以方便地连接到Doris集群，并执行各种操作，如查询、插入、更新和删除数据等。
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SelectDB 将全力投入参与到 Apache Doris 的功能开发和社区建设中，而不会 Fork Apache Doris 做二次开源。 我们希望携手所有 Apache Doris 社区的开发者和用户以及热爱开源的朋友，一道将 Apache Doris 打造成全球顶尖的 OLAP 平台。 Doris是一个非常过时的名字，很多外国人告诉我，他们很困惑为什么这么多人使用Doris这个名字！ 我们也不知道！ Doris这个名字在20世纪30年代和40年代更为普遍，它更容易让人们想起了一个年纪大的女人，所以我绝对不会推荐它。 Doris 采用现代化的 MPP（Massively Parallel Processing）架构，支持向量化执行引擎，仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果。 Doris 能够支持高并发的点查询场景和高吞吐的复杂分析场景，每秒可支持高达 3 万以上的并发查询，支持数千用户同时进行数据分析。 以 Apache Doris 为核心数据底座，结合 Apache Kyuubi 的 JDBC 引擎直连查询（自研）和 Spark 引擎中的 Spark Doris Connector 进行 ETL 开发（原生），统一计算引擎管理、权限管控和对外服务。 基于上述几点进行了数据应用开发及对外提供数据服务，构建了数据中台。 数据中台
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