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Apache Doris

news 来源：原创 2025/8/3 0:04:41

Apache Doris介绍

Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，Apache Doris 能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB 实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。

特点：列示存储、mmp（大规模并行处理）、支持实时数据分析、高度兼容mysql协议、高并发和高通图的Ad-hoc查询、支出聚合+明细数据查询、无外部系统依赖。

底层架构：

Doris =

Google mesa（满足一系列复杂且具有挑战性的用户和系统需求，本身不提供SQL查询引擎）

Apache Lmpala（MPP SQL查询引擎，做更多的查询优化，但缺少较完美的分布式存储引擎）

Apache ORCFile（只访问查询涉及的列，大量降低系统I/O，有利于查询的并发处理）

软硬件需求

Linux操作系统版本需求

CentOS	7.1及以上
Ubuntu	16.04及以上

软件需求

Java	1.8
GCC	4.8.2及以上

开发测试环境

模版	CPU	内存	磁盘	网络	实例数量
Frontend	8核+	8GB+	SSD或SATA，10GB+	千兆网卡	1
Backend	8核+	16GB+	SSD或SATA，50GB+	千兆网卡	1-3*

生产环境

模版	CPU	内存	磁盘	网络	实例数量
Frontend	16核+	64GB+	SSD或RAID卡，100GB+	万兆网卡	1-3*
Backend	16核+	64GB+	SSD或SATA，100GB+	万兆网卡	3*

适用场景

报表分析

实时看板；面相企业内部分析师和管理者的报表；面向用户或者客户的高并发报表分析。

即席查询

面向分析师的自助分析，查询模式不固定，要求较高的吞吐。

统一数仓构建

一个平台满足统一的数据仓库建设需求，简化繁琐的大数据软件栈。

数据湖联邦查询

通过外表的方式联邦分析位于 Hive、Iceberg、Hudi 中的数据，在避免数据拷贝的前提下，查询性能大幅提升。

部署

用初始化脚本安装mysql数据库

curl-o online_index.sh https://sc-tools.uniscity.com/linux/script/online_index.sh

bash online_index.sh

安装包下载

#初始化目录
cd /opt 
mkdir doris1.2.4#查看系统CPU型号
uname -a#下载与系统cpu型号一致的包
wget https://apache-doris-releases.oss-accelerate.aliyuncs.com/apache-doris-2.0.0-bin-x64.tar.gz#解压
xz -d apache-doris-2.0.0-bin-x64.tar.gz
tar -xvf apache-doris-2.0.0-bin-x64.tar.gz

时钟设置

#同步时间，需要使⽤ ntpdate 命令，如果没有可以使⽤yum安装
yum install ntpdate#使⽤ntpdate同步⽹络上的时间服务器的时间，例如 : time.windows.com、 ntp.aliyun.com
ntpdate -u ntp.aliyun.com#可以将时间同步做成⼀个定时任务，每隔⼀段时间就同步⼀下⽹络的时间
crontab -e
* * * * * /usr/sbin/ntpdate -u ntp.aliyun.com   #输入然后wq保存退出#查看crontab运行情况
crontab -l
tail -n 5 /var/log/cron

打开文件limits.conf

sudo vim /etc/security/limits.conf

在文件的末尾处添加或者修改

* soft nofile 65536
* hard nofile 65536
* soft nproc 65536
* hard nproc 65536

打开文件sysctl.conf

sudo vim /etc/sysctl.conf
# 添加
fs.file-max = 6553560
vm.max_map_count=2000000

FE配置

vim fe/conf/fe.conf#只需要修改priority_networks
priority_networks = 10.0.53.161/24

BE配置

vim be/conf/be.conf #需要修改JAVA_HOME和priority_networks即可
JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_361/
priority_networks = 10.0.53.161/24

初始化

#启动fe
sh fe/bin/start_fe.sh --daemon#启动be
sh be/bin/start_be.sh --daemon#添加be到集群
alter system add backend "192.168.31.81:9050";#查看be状态
show PROC '/backends';
#查看fe状态
show frontends\G;

FE Web 登录页面

访问地址: http://localhost:8030/login
初始用户: root
密码:无

Doris的数据模型

Doris的数据模型主要分为3类：

Aggregate
Unique
Duplicate

Aggregate模型

适用于有固定模式的报表类查询场景。

表中的列按照是否设置AggregationType分为key(维度列)和Value（指标列）。没有设置AggregationType的称为Key，设置了AggregationType的称为Value。

导入数据时，Key列完全相同的行会聚合成一行，其Value列按照设置的AggregationType进行聚合。

AggregationType目前有以下方式：

SUM：求和，多行的Value累加。
REPLACE：替代，下一批数据的Value会替换之前导入的行中的Value。
MAx：保留最大值。
MIN：保留最小值。

在建表语句后添加以下语句声明Key列：

AGGREGATE KEY();

Unique模型

适用于需要保证主键唯一性的多维分析场景。

读时合并

Unique的读时合并可以用聚合模型中的REPLACE方式替代。

写时合并

Unique的写时合并不同于聚合模式的读时合并，其通过在写入时做额外的工作，实现了最优的查询性能。

在建表语句后添加以下语句声明唯一主键和写时合并：

UNIQUE KEY()
PROPERTIES (
"replication_allocation" = "tag.location.default: 1",
"enable_unique_key_merge_on_write" = "true"
);

Duplicate模型

适用于任意维度的Ad-hoc查询，不受聚合模型的约束。

区别于上述2种模型，Duplicate模型的数据完全按照导入文件中的数据进行存储，不进行任何聚合。

在建表语句后添加以下语句声明排序依赖的键值：

DUPLICATE KEY();

当创建表的时候没有指定Unique、Aggregate或Duplicate时，会默认创建一个Duplicate模型的表，并自动指定排序列。

如果不需要排序时可以在表属性配置中添加如下语句：

PROPERTIES (
"enable_duplicate_without_keys_by_default" = "true"
);