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doris学习之路(一)初识Doris

日复一日伐树的熊哥 2023-12-12 原文

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。

Apache Doris 最早是诞生于百度广告报表业务的 Palo 项目,2017 年正式对外开源,2018 年 7 月由百度捐赠给 Apache 基金会进行孵化,之后在 Apache 导师的指导下由孵化器项目管理委员会成员进行孵化和运营。目前 Apache Doris 社区已经聚集了来自不同行业数百家企业的 400 余位贡献者,并且每月活跃贡献者人数也超过 100 位。 2022 年 6 月,Apache Doris 成功从 Apache 孵化器毕业,正式成为 Apache 顶级项目(Top-Level Project,TLP)

Apache Doris 如今在中国乃至全球范围内都拥有着广泛的用户群体,截止目前, Apache Doris 已经在全球超过 2000 家企业的生产环境中得到应用,在中国市值或估值排行前 50 的互联网公司中,有超过 80% 长期使用 Apache Doris,包括百度、美团、小米、京东、字节跳动、腾讯、网易、快手、微博、贝壳等。同时在一些传统行业如金融、能源、制造、电信等领域也有着丰富的应用。

使用场景

如下图所示,数据源经过各种数据集成和加工处理后,通常会入库到实时数仓 Doris 离线湖仓(Hive, Iceberg, Hudi 中),Apache Doris 被广泛应用在以下场景中。                                               

  • 报表分析

    • 实时看板 (Dashboards)
    • 面向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(Customer Facing Analytics)。比如面向网站主的站点分析、面向广告主的广告报表,并发通常要求成千上万的 QPS ,查询延时要求毫秒级响应。著名的电商公司京东在广告报表中使用 Apache Doris ,每天写入 100 亿行数据,查询并发 QPS 上万,99 分位的查询延时 150ms。
  • 即席查询(Ad-hoc Query):面向分析师的自助分析,查询模式不固定,要求较高的吞吐。小米公司基于 Doris 构建了增长分析平台(Growing Analytics,GA),利用用户行为数据对业务进行增长分析,平均查询延时 10s,95 分位的查询延时 30s 以内,每天的 SQL 查询量为数万条。

  • 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。海底捞基于 Doris 构建的统一数仓,替换了原来由 Spark、Hive、Kudu、Hbase、Phoenix 组成的旧架构,架构大大简化。

  • 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。

  • MPP 架构:MPP (Massively Parallel Processing),即大规模并行处理,在数据库非共享集群中,每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统,业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上,每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接,彼此协同计算,作为整体提供数据库服务。非共享数据库集群有完全的可伸缩性、高可用、高性能、优秀的性价比、资源共享等优势。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)。
     

 

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