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Apache 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 ),在百度内部,有超过 200 个产品线在使用,部署机器超过 1000 台,单一业务最大可达到上百 TB。

Apache Doris 是一个现代化的 MPP(Massively Parallel Processing,即大规模并行处理)分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果,有效地支持实时数据分析。

Apache Doris 的分布式架构非常简洁,易于运维,并且可以支持 10PB 以上的超大数据集。Apache Doris 可以满足多种数据分析需求,例如固定历史报表,实时数据分析,交互式数据分析和探索式数据分析等。

Doris 的架构很简洁,只设 FE(Frontend)、BE(Backend)两种角色、两个进程,不依赖于外部组件,方便部署和运维,FE、BE 都可线性扩展。

FE(Frontend):

存储、维护集群元数据;负责接收、解析查询请求,规划查询计划,调度查询执行,返回查询结果。主要有三个角色:

(1)Leader 和 Follower:主要是用来达到元数据的高可用,保证单节点宕机的情况下,元数据能够实时地在线恢复,而不影响整个服务。

(2)Observer:用来扩展查询节点,同时起到元数据备份的作用。如果在发现集群压力非常大的情况下,需要去扩展整个查询的能力,那么可以加 observer 的节点。observer 不参与任何的写入,只参与读取。

BE(Backend):

负责物理数据的存储和计算;依据 FE 生成的物理计划,分布式地执行查询。 数据的可靠性由 BE 保证,BE 会对整个数据存储多副本或者是三副本。副本数可根据需求动态调整。

MySQL Client:

Doris 借助 MySQL 协议,用户使用任意 MySQL 的 ODBC/JDBC 以及 MySQL 的客户端,都可以直接访问 Doris。

Broker:

Broker 为一个独立的无状态进程。封装了文件系统接口,提供 Doris 读取远端存储系统中文件的能力,包括 HDFS,S3,BOS 等。

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