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Apache Doris 4.1 全面增强 Iceberg：支持 UPDATE、MERGE INTO 与 Iceberg V3
在已有查询能力的基础上，Doris 进一步支持了 UPDATE、DELETE、MERGE INTO 等数据修改操作、完整的表结构管理与分区演进，以及 rewrite_data_files、expire_snapshots 等日常维护操作，并完整支持 Iceberg V3 格式。
从 Oracle、Hadoop 到 Apache Doris：哥瑞利泛半导体智能制造数据平台实践
该方案支撑万亿级制造数据的实时分析与生产追溯，常规交叉分析可在秒级别完成，并覆盖良率管理、设备监控和企业数据中台等核心场景
PostgreSQL 实时同步到 Apache Doris：一站式 CDC 解决方案
该方案将数据采集、任务调度、数据写入、断点续传等能力统一集成到 Doris Job 调度框架中，无需部署额外的 CDC 工具、消息队列或计算引擎。
快手从 ClickHouse 到 Apache Doris 的百 PB 数据、200+集群迁移实践
支撑了百 PB 级数据、 200+集群、数千张表的平滑迁移，在保障业务无感切换的同时，缩短了复杂数据加工链路，降低了集群运维和业务使用成本，也为统一内部 OLAP 分析底座打下基础。
宽表元数据膨胀怎么解？Doris Segment V3 对比 Parquet、Lance
要让查询真正只为目标列付出元数据成本，思路无非有三种：让 Footer 更容易定位，把重型列元数据搬出 Footer，或者直接删掉其中不必要的内容。Parquet、Lance 和 Doris 的差别，主要在于三种方法的取舍，以及它们能改动到什么程度。
Agent 场景动态 JSON 性能拆解：Apache Doris 比 ClickHouse 快 7 倍、比 Elasticsearch 快 2 倍
为什么同样都支持 JSON，不同数据库在 Agent 日志场景下的性能差异会如此明显？
美团数十 PB 规模 Apache Doris 实践：从统一 OLAP 到 AI-Native 数据基座
美团 OLAP 平台完成了从多引擎并存，到基于 Apache Doris 构建统一分析引擎，再到大规模集群治理、无感升级和 AI 场景演进的建设过程
Apache Doris 在 AgentLogsBench 中领先，支撑 Agent 可观测性生产负载
Agent 可观测性需要一种能够统一承载多种访问模式的新型系统能力
快手 AB 场景提速 145 倍，从 Spark 到 Apache Doris 的加速实践
快手 AB 指标生产场景从 Spark 切换到 Doris 提速 145 倍、资源消耗下降 72%，并刷新了 Doris 单机群最大规模：2000 节点、10 万核。本文介绍快手数据平台团队为什么选择 Apache Doris 构建 AB 实验平台，针对 AB 指标生产场景进行了哪些落地过程中的存储、计算、调度、稳定性等方面优化。快手的干货分享，对需要构建 AB 实验平台的团队有很大的参考价值。
Apache Doris Python UDF：让 SQL 直接调用 Python 生态，支撑 Agent 时代复杂业务逻辑
Doris Python UDF 提供的不只是一个函数扩展机制，而是一条连接 Doris 高性能分析能力与 Python 生态的通道。
途虎养车基于 Apache Doris 构建统一 OLAP 数据底座，支撑用户画像与 BI 多维分析
从 Hive、HBase、MySQL、Trino 多系统接力，到基于 Apache Doris 的统一 OLAP 架构，途虎养车实现用户画像、圈选分析、BI 报表和即席分析的一体化承载。
Litefuse 开源并推出单进程轻量模式，25 秒就能跑起来的 Agent 可观测与评估平台
Litefuse 正式开源，并推出业界第一个极致轻量的单机单进程模式