一份详解Doris数仓特性的文档.doc

简介：
本文档深入解析Apache Doris数仓特性，涵盖其高性能架构、SQL兼容性及实时分析能力等内容，旨在帮助用户充分理解和利用Doris的各项优势。 ### Doris数仓特点详解 #### 一、极简架构设计与优势 ##### 架构概览 Doris 是一款先进的数据分析平台，其架构设计精简高效，融合了 Google Mesa 的数据存储模型、Apache ORCFile 存储格式、Apache Impala 查询引擎及 MySQL 交互协议等先进技术。这种设计使得 Doris 不仅具备强大的数据处理能力，还能保持较低的运维成本。 ##### FE（FrontEnd）与 BE（BackEnd） - **FE**：作为 Doris 的管理节点，负责处理用户请求、解析查询计划、存储元数据以及集群管理等工作。 - **Leader**：负责协调整个集群的工作，处理写入请求。 - **Follower**：备份 Leader 的数据，参与选举过程，确保高可用性。 - **Observer**：同步 Leader 的数据，但不参与选举，提高读取性能。 - **BE**：负责数据存储与查询计划的执行，可无限扩展，每个 BE 节点角色平等。 ##### 架构模块 - **FE节点** - **存储管理（Store Manager）**：管理所有元数据信息（数据库、表、tablet 及其副本信息等）、用户权限信息和数据导入任务。 - **状态管理（State Store）**：监控 BE 进程的状态信息（存活状态、查询负载等），提供发布订阅接口。 - **协调器（Coordinator）**：接收用户请求，解析 SQL 语句，生成执行计划，并根据当前集群状态进行调度。 - **元数据存储（StoreMeta）**：负责元数据的读写操作，权限归属于 FE Leader。 - **元数据缓存（StoreMeta Cache）**：同步元数据信息，主要用于 Follower 和 Observer 的权限同步。 - **BE节点** - **存储引擎（Store Engine）**：管理本地的 tablet 数据，负责数据副本同步、合并更新及满足读取需求。 - **查询执行器（Query Executor）**：执行查询计划树中的各个 PlanFragment。 ##### 高可用性与扩展性 - **高度集成**：Doris 不依赖于外部系统（如 HDFS 和 Zookeeper），简化了架构，降低了运维难度。 - **自动故障恢复**：当 Leader 节点发生故障时，Follower 能够自动选举出新的 Leader，保证写入操作的高可用性。 - **横向扩展**：FE 与 BE 均支持横向扩展，可以根据业务需求动态调整资源配置，提高了灵活性。 #### 二、易用性与高效数据处理 ##### 数据建模 - **多种数据模型的支持**：Doris 支持 Aggregate、Unique 和 Duplicate 这三种不同的数据模型，满足不同场景下的使用需求。 - **简易的建表语法**：创建表格语句接近 MySQL，并增加了分布键和分桶数等分布式特性，易于理解和操作。 ##### 数据导入 - **多种方式的数据导入**：提供 Broker Load 和 INSERT 等多种方法进行数据加载，适用不同的数据源情况。 - **事务一致性保证**：无论是批量导入还是单条记录插入，都确保了数据的原子性与完整性。 - **Label 机制的应用**：为每次导入任务分配唯一 Label，保障数据导入过程中的准确性和一致性。 ##### SQL 支持 - **标准 SQL 的支持**：Doris 支持标准 SQL，并兼容 MySQL 方言，降低了学习和迁移的成本。 - **丰富的内置函数库**：提供了大量内置函数，方便进行复杂的数据分析与处理操作。 #### 总结 凭借其独特的极简架构设计及出色的易用性，在大数据分析领域 Doris 占据了重要的位置。它不仅能够在大规模数据处理中保持高性能，还能通过简单的配置和管理降低运维人员的工作负担。对于需要构建实时数据分析平台的企业而言，Doris 是一个理想的选择。