先生一笑而起 渺海阔而天高

在Doris集群运维中，磁盘均衡是保证数据高效存储和查询性能的关键。然而，由于数据分布不均、参数配置不当或环境异常，磁盘不均衡问题时有发生。本文将深入解析Doris磁盘均衡的优化方法、排查流程及常见问题解决方案，助你快速定位并解决问题。

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Apache Doris 作为一款高性能、实时的分析型数据库，其底层架构和代码设计令人称道。对于开发者来说，掌握源码编译与调试运行是理解 Doris 内核的关键。然而，Doris 的编译流程涉及多种工具链和依赖配置，Debug 过程中也可能遇到各种复杂问题，初学者常常感到无从下手。本篇文章将以源码到运行为主线，详细解析 Apache Doris 的编译与 Debug 流程。从环境准备、源码拉取到常见问题排查，我们将结合实际案例，帮助您快速上手 Doris 的开发调试工作。

Apache Doris 是一个开源的 MPP（大规模并行处理）数据库，作为 Apache 顶级项目之一，它提供了高性能、高扩展性的分析能力。在 Doris 的发展过程中，新优化器在增强开箱即用的能力方面扮演了重要角色，但是有些老优化器的语法在新优化器还没有支持，因此有了这个旧优化器语法迁移到新优化器的任务。本文将带你深入了解如何实现一个语法迁移任务，探索从入门到贡献者的全过程，助力您成为 Apache Doris Contributor。

所以当我们被问及一个集群有多少 FE，都是什么角色时，正确的回答当时应该是所有 FE 节点的个数，以及 Follower 角色的个数和 Observer 角色的个数。在上面这个节点中image.4157960的后缀数字是最大的，需要与其他的 FE 对应的image文件进行比较，找后缀数字最大的节点当作要恢复的节点。命令，应该可以看到之前所添加的所有 FE，并且当前 FE 是 master，然后把其他 FE 节点下线。那么此时已经恢复一个节点了，对于其他还未恢复的节点，可以参考恢复方案1来恢复。

在需要频繁更新某些字段的场景中，例如用户标签表中的行为信息更新，以支持广告或推荐系统的实时分析和决策。：将多张源表的数据合并成一张大宽表，可以通过部分列更新来实现。：在需要修正某些数据的场景中，部分列更新可以有效减少更新的开销。：部分列更新支持高频的并发写入，适用于需要实时更新大量行但仅涉及少数列的场景。：在更新少数列时，部分列更新可以显著提高性能，尤其是在涉及大量行的情况下。这些场景中，部分列更新通过减少不必要的数据写入和锁定，提升了系统的整体性能和响应速度。