Doris介绍、原理及与Hive的安装和集成

简介：
本教程详细介绍了Doris数据库的架构设计及其工作原理，并提供了Doris与Hive系统的安装步骤和集成方法。适合初学者快速上手。 ### Doris介绍、原理、安装及集成Hive #### 一、Doris简介 Doris 是一款基于大规模并行处理（MPP）架构的高性能分析数据库，以其卓越性能与易用性著称。它能在亚秒级时间内返回大量数据查询结果，并适用于高并发点查询和复杂数据分析场景。该系统广泛应用于报表生成、即席查询、统一数仓构建及数据湖联邦查询加速等场合。 #### 二、应用场景 ##### 1. 报表分析 - **实时仪表板**：用于展示关键指标的动态变化。 - **内部报告**：为公司内部分析师和管理层提供数据分析支持，满足数千至上万QPS并发请求的需求，并确保毫秒级响应时间。例如，京东在其广告报表中使用Doris每天处理100亿行数据，查询延迟99%低于150ms。 ##### 2. 即席查询 - **自助式分析**：允许分析师自由探索和挖掘数据，虽然查询模式不固定但需要高吞吐量。例如，小米采用Doris构建增长分析平台（GA），利用用户行为数据分析业务发展情况，平均响应时间约为10秒，95%的请求在30秒内完成。 ##### 3. 统一数仓建设 - **单一平台**：满足所有数据仓库需求，简化大数据技术栈。例如海底捞通过Doris构建统一的数据仓储系统，取代了原先复杂的架构（如Spark、Hive、Kudu等），显著减少了处理步骤和复杂度。 ##### 4. 数据湖联邦查询 - **联合分析**：支持直接从Hive、Iceberg或Hudi中读取数据而无需复制，极大提升了查询效率。 #### 三、技术概述 ##### 1. 架构概览 Doris的架构简洁明了，主要由Frontend（FE）和Backend（BE）两种进程构成： - **前端**：负责接收用户请求、解析SQL语句及管理元数据。 - **后端**：处理实际的数据存储与查询执行。系统通过一致性协议确保服务高可用性和数据可靠性。集群支持横向扩展至数百台机器，总容量可达数十PB。 ##### 2. 使用接口 - **MySQL兼容性**：Doris使用MySQL通信协议，并且高度兼容标准SQL语法，用户可以借助各种客户端工具与BI平台进行对接。 ##### 3. 存储引擎 - **列式存储**：数据按列编码、压缩和读取以提高效率并减少不必要的扫描操作。 - **索引结构**： - **排序复合键索引（Sorted Compound Key Index）**：支持最多三个字段的组合，可有效降低查询范围。 - **Z-order 索引**：高效处理任意字段组合的区间搜索请求。 - **MinMax 索引**：用于数值类型等值和区间过滤操作的有效工具。 - **布隆过滤器（Bloom Filter）**：对于高基数列的等值筛选非常适用。 - **倒排索引（Invert Index）**：支持快速检索任意字段。 ##### 4. 存储模型 - **聚合键模式（Aggregate Key Model）**：将相同键的数据合并，提前计算以提高性能。 - **唯一键模式（Unique Key Model）**：确保每个键对应一条记录，并允许行级别的更新操作。 - **重复键模式（Duplicate Key Model）**：数据按导入顺序存储并保留所有重复条目。 ##### 5. 物化视图 - **强一致性物化视图**：自动维护物化视图的更新和选择，减轻了管理负担。 ##### 6. 查询引擎 - **MPP模型**：支持节点间及内部并发执行复杂查询，并实现多表分布式连接操作（Shuffle Join）。 #### 四、安装与配置 Doris 的安装过程相对简单，具体步骤如下： 1. 下载适合您环境的安装包。 2. 部署前端和后端实例。 3. 调整系统参数及网络设置等。 4. 启动服务并确保其正常运行。 #### 五、集成Hive 为充分利用现有Hive生态系统中的数据资源，Doris提供了与Hive的无缝整合方案。用户可以直接在Doris中查询Hive的数据而无需移动或复制数据，同时保持了高性能的优势。具体步骤包括： 1. 在Doris中定义与Hive表对应的结构。 2. 配置Hive元数据信息（如位置、格式等）至Doris系统内。 3. 使用Doris执行对Hive表的数据查询操作。 通过这种方式，不仅使 Doris 成为独立的数据分析平台，还能轻松融入现有的大数据生态系统中，提供更为灵活高效的解决方案。