Doris最初是专为百度凤巢统计报表设计的系统。随着百度业务的飞速发展，Doris历经多次迭代，逐渐承担起百度内部业务的统计报表和分析需求。在百度不断创新与改进的过程中，Doris于2013年进行了升级，采用了MPP框架并获得了新名字——Palo。随后的几年中，百度将Palo逐渐推向开源市场，并于2017年在GitHub上公开发布。到了2018年，随着它被贡献给Apache会，由于与某些国外数据库厂商名称重复的问题，决定回归初心，更名为现今的Apache Doris。
Apache Doris是一款现代化的分析型数据库产品，其基于MPP技术，提供了极速的响应能力，查询结果仅需亚秒级时间即可返回，为实时数据分析提供了强大的支持。Doris的分布式架构简洁明了，易于运维，并且可处理超大规模的数据集，数据处理能力达到10PB以上。
Apache Doris能够满足企业用户的多种数据分析需求，包括OLAP分析、定制报表、实时数据分析以及即时查询等。作为一款在线报表和分析的数据仓库系统，Doris可与商业MPP数据仓库系统如Greenplum、Vertica和Teradata等相媲美。
接下来介绍的是《轻松掌握Apache Doris实战指南》技术专栏的内容。该专栏详细探讨了Apache Doris在各种应用场景下的应用，包括数据仓库建设、OLAP/BI分析、用户行为分析、广告数据分析、系统监控以及APM探针分析等。还提供了入门教程和实践操作的指导。
该专栏的主要内容包括：
一、对Apache Doris进行简介，了解它作为基于MPP技术的SQL分析型数据库的特点。
二、手把手教学，指导读者完成Apache Doris的源码编译。
三、详细介绍Doris部署所需的软硬件环境及节点规划，为读者提供清晰的部署指南。
四、讲解如何配置和启动FE和BE节点，确保Doris系统的正常运行。
五、分享如何监控FE和BE节点的运行状态，以及如何进行Doris系统的扩容和缩容。
六、提供快速部署Apache Doris演示环境的教程。
七、介绍基础使用技巧，包括创建账号、数据库、单分区表、数据导入、查询操作等。
八、深入解析Apache Doris的数据模型，详细阐述Aggregate聚合模型、Uniq唯一模型和Duplicate明细模型的工作原理。
九、介绍BITMAP在Doris中的应用原理，包括其数据类型和内置函数的使用。
十、项目实践部分，通过Flink处理Kafka中的消息记录并导入到Doris中的实例，以及其他相关项目和实践的开发案例。
《轻松掌握Apache Doris实战指南》为初学者提供了全面、系统的学习资料，帮助读者快速掌握Apache Doris的使用技巧和实践经验，轻松开启数据分析之旅。
