在现代数据驱动的业务环境中，实时数据分析成为了企业获取洞察和指导决策的重要工具。Apache Doris是一款高效的MPP（Massively Parallel Processing）数据仓库，特别适合于面向在线分析处理（OLAP）的场景。本文将详细介绍如何构建一个以Doris为核心的实时数据分析平台，包括安装Doris、使用Flink集成ZooKeeper实现高可用性模式，以及利用DataEase BI进行数据可视化分析。
一、Doris Manager的安装与部署
首先，访问Doris官方网站或GitHub仓库下载Doris Manager的最新安装包。解压至服务器上的适当目录后，根据官方文档中的说明，配置必要的环境变量和参数文件。启动Doris Manager后，它将在指定端口上监听请求，允许用户通过Web界面来管理和监控Doris集群。
二、利用Doris Manager部署Doris集群
在浏览器中输入Doris Manager的地址和端口，进入管理界面。根据界面提示，创建新的集群，并分配FE（Frontend）和BE（Backend）节点。完成配置后，Doris Manager将自动化地完成集群的部署过程。
三、Flink集成ZooKeeper实现高可用性模式
确保ZooKeeper已经安装并正确配置。接下来，从Apache Flink官网下载Flink的二进制分发包，并解压到适当的位置。在Flink的配置目录（通常为`conf`）中找到`flink-conf.yaml`文件，编辑该文件以指定ZooKeeper的地址和端口，以及其他高可用性相关的配置项。最后，启动Flink集群，它将自动连接到ZooKeeper并运行在高可用模式下。
四、使用Docker安装DataEase BI
安装并运行Docker daemon。在终端中使用Docker命令拉取DataEase BI的官方镜像。使用Docker运行命令，启动DataEase BI容器实例，根据需要映射外部端口和挂载数据卷。
五、MySQL CDC一键同步至Doris
采用如Debezium这样的CDC工具来捕获MySQL数据库的变更事件。通过Flink等流处理平台，实时将这些变更同步到Doris中。在Flink中定义Source和Sink，分别连接MySQL和Doris，实现数据的实时同步。
六、利用Doris物化视图和定时任务实现数据分层聚合**
在Doris中创建物化视图以预聚合数据，提高查询效率。对于需要定期更新的数据聚合，可以通过Doris的定时任务功能来自动执行物化视图的刷新操作。
七、在DataEase BI中编写数据集及拖拽式分析图表
登录DataEase BI并进入数据集管理界面。创建新数据集，选择合适的数据源并编写SQL语句。保存后，进入报表设计界面，通过拖拽组件来设计分析图表。调整美化图表样式，并保存报表以便日后使用。
八、使用CloudDM进行sql开发和管理Doris
