一篇讲明白Doris数仓特点.doc

### 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，其架构设计极为精简高效，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。该设计使得Doris不仅具有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（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（StoreMeta）**：负责元数据的读写，权限归属于FE Leader。 - **元数据缓存（StoreMeta Cache）**：同步元数据，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，负责数据的副本同步、合并更新及数据读取需求。 - **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、Zookeeper），简化了架构，降低了运维难度。 - **自动故障恢复**：当Leader节点故障时，Follower节点能够自动选举出新的Leader，保证了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，提高了灵活性。 #### 二、易用性与高效数据处理 ##### 数据建模 - **支持多种数据模型**：Doris支持Aggregate、Unique和Duplicate三种数据模型，满足不同场景下的数据需求。 - **简易建表语法**：建表语句接近MySQL，增加了分布式特性（如分布键、分桶数等），易于理解和使用。 ##### 数据导入 - **多方式导入**：提供Broker Load、INSERT等多种导入方法，适用于不同数据源。 - **事务一致性**：无论是批量导入还是单条记录插入，都保证数据的原子性，避免部分写入问题。 - **Label机制**：为每次导入任务分配唯一Label，确保数据导入的准确性和一致性。 ##### SQL支持 - **标准SQL支持**：Doris支持标准SQL，方言兼容MySQL，降低了学习和迁移成本。 - **丰富的函数库**：提供了大量内置函数，方便进行复杂的数据分析和处理。 #### 总结 Doris凭借其独特的极简架构设计和出色的易用性，在大数据分析领域占据了重要的位置。它不仅能够在处理大规模数据时保持高性能，还能通过简单的配置和操作降低运维人员的工作负担。对于需要构建实时分析平台的企业而言，Doris无疑是一个理想的选择。