实时数仓-Doris简介及安装

Doris简介

    Doris由百度大数据部研发 ,之前叫百度 Palo,2018年贡献到 Apache 社区后,更名为 doris 。本博客主要从业务角度(我们为什么会选择使用它,如何用)来对doris 进行简要介绍。

   Doris是一个MPP的OLAP系统,以较低的成本提供在大数据集上的高性能分析和报表查询功能。

MPP (Massively Parallel Processing),即大规模并行处理。简单来说,MPP是将任务并行的分散到多个服务器和节点上,在每个节点上计算完成后,将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果(与Hadoop相似)。

MPPDB是将运算分布到节点中独立运算后进行结果合并(分布式计算),但由于依据的理论和采用的技术路线不同而有各自的优缺点和适用范围。我们现在大数据存储与处理趋势:用MPP处理PB级别的、高质量的结构化数据,同时为应用提供丰富的SQL和事物支持能力;

Doris架构

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Doris和Kylin

首先我们将Doris和Kylin进行对比,来探讨我们在什么情况下会选择使用Doris。当然此处对比,仅仅是方便我们知道在什么场景下该如何选择,技术本身是没有好坏之分的。

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Doris安装

1.1. 查看版本

http://doris.apache.org/master/zh-CN/downloads/downloads.html

https://github.com/apache/incubator-doris/releases

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目前0.14.0是最新的release版本

1.2.编译doris

可实体机编译也可容器编译。

1.3配置修改

fe.conf在fe/conf目录下修改fe.conf 配置:修改fe内存及创建目录1、网络修改:priority_networks = 192.168.244.129/242、注意默认的原数据目录为:Default value is ${DORIS_HOME}/doris-meta3、内存修改:JAVA_OPTS 及 JAVA_OPTS_FOR_JDK_9 be.conf1、在fe/conf目录下修改fe.conf 配置,创建be目录及修改系统文件打开数2、修改linux系统文件打开数1)/etc/security/limits.conf 加入*        hard    nofile           65536*        soft    nofile           65536*        soft    nproc           4096*        hard    nproc           4096

1.4服务起停

1、启动FE:在fe的bin目录下执行./start_fe.sh --daemon2、启动BE:在be的bin目录下执行./start_be.sh --daemon3、增加 FE 节点:ALTER SYSTEM ADD FOLLOWER "host:port";ALTER SYSTEM ADD OBSERVER "host:port";4、增加 BE 节点:ALTER SYSTEM ADD BACKEND "192.168.244.130:9500";

当测试出现如下图代表搭建成功

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详细可参考官网地址:http://doris.apache.org/

### 实时数据仓库 Doris 使用指南 #### 架构概述 Apache Doris 是一款基于 MPP (大规模并行处理)架构的现代化分布式 SQL 数据库,专为实时分析设计。其核心组件包括 FE(Frontend) 和 BE(Backend),其中 FE 负责查询解析、规划以及协调工作;BE 则负责实际的数据存储与计算任务[^1]。 #### 主要特性 - **高吞吐量写入支持**:通过批量导入机制实现高效的数据加载过程。 - **低延迟读取性能**:优化后的执行引擎能够提供亚秒级响应时间。 - **多维聚合能力**:内置多种预聚合索引结构来加速复杂查询场景下的表现。 - **水平扩展性强**:可以根据业务需求灵活增加节点数量以应对更大规模的工作负载。 - **丰富的生态系统集成**:易于与其他大数据平台和服务对接,如Kafka, Spark等。 #### 最佳实践建议 为了充分发挥 Apache Doris 的优势,在部署和使用过程中可以遵循以下几个方面: ##### 合理配置集群资源 确保有足够的硬件资源配置给FE和BE节点,并根据具体应用场景调整参数设置,比如内存大小、磁盘I/O带宽等。 ##### 定期维护表结构 对于不再活跃的历史分区应及时清理释放空间;同时可根据访问模式创建合适的Rollup模型提高特定查询效率。 ##### 监控系统健康状态 利用Prometheus+Grafana组合构建监控面板跟踪关键指标变化趋势,及时发现潜在问题并采取措施解决。 ```python import prometheus_client as pc from grafana_api.grafana_face import GrafanaFace # 初始化 Prometheus Client pc.start_http_server(8000) # 连接至 Grafana API grafana = GrafanaFace(auth='your_token', host='localhost') ```
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