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一文讀懂 Apache Doris

數(shù)據(jù)庫
海量數(shù)據(jù)如同洪水般涌來,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫卻無力應(yīng)對?當(dāng)分析查詢需求日益增長,普通數(shù)據(jù)庫卻只能提供龜速的響應(yīng)時(shí)間?當(dāng)業(yè)務(wù)決策需要實(shí)時(shí)洞察,而系統(tǒng)返回的只有超時(shí)提示? 這正是Apache Doris要解決的核心問題。

你是否曾面對過這樣的困境:

海量數(shù)據(jù)如同洪水般涌來,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫卻無力應(yīng)對?當(dāng)分析查詢需求日益增長,普通數(shù)據(jù)庫卻只能提供龜速的響應(yīng)時(shí)間?當(dāng)業(yè)務(wù)決策需要實(shí)時(shí)洞察,而系統(tǒng)返回的只有超時(shí)提示? 

這正是Apache Doris要解決的核心問題。

Apache Doris:不止于速度的數(shù)據(jù)分析利器

Apache Doris是一款基于MPP架構(gòu)的高性能實(shí)時(shí)分析型數(shù)據(jù)庫,它以極致高效、超級簡單和統(tǒng)一整合的特點(diǎn)在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域脫穎而出,能在亞秒級時(shí)間內(nèi)完成對海量數(shù)據(jù)的查詢請求,無論是高并發(fā)點(diǎn)查詢還是復(fù)雜分析場景,Doris都能輕松應(yīng)對。

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我第一次接觸Doris是在一個業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)中。

當(dāng)時(shí)面對每天超過幾十億條的用戶行為數(shù)據(jù),傳統(tǒng)MySQL已無力支撐實(shí)時(shí)查詢需求,整個團(tuán)隊(duì)陷入困境。

一位同事推薦了Doris,半信半疑中我們決定一試。部署過程出乎意料地簡單,只需配置兩類節(jié)點(diǎn):

Frontend負(fù)責(zé)接收請求和解析規(guī)劃,Backend負(fù)責(zé)存儲和執(zhí)行。三天后,系統(tǒng)上線,原本需要20分鐘的復(fù)雜分析查詢,響應(yīng)時(shí)間降至1.2秒。

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Doris最初是百度廣告報(bào)表業(yè)務(wù)的Palo項(xiàng)目,2017年對外開源,2018年由百度捐贈給Apache基金會孵化。2022年6月,正式成為Apache頂級項(xiàng)目。

如今,Apache Doris已在全球超過5千多家企業(yè)環(huán)境中落地應(yīng)用,包括百度、美團(tuán)、小米、京東、字節(jié)跳動等國內(nèi)80%的頂級互聯(lián)網(wǎng)公司,以及眾多金融、消費(fèi)、電信、工業(yè)制造、能源和醫(yī)療領(lǐng)域的企業(yè)。

Doris核心競爭力:架構(gòu)簡潔、性能強(qiáng)勁

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與同類產(chǎn)品相比,Doris的架構(gòu)簡潔得令人驚訝。整個系統(tǒng)只有兩類進(jìn)程:

Frontend(FE):負(fù)責(zé)接收用戶請求、查詢解析規(guī)劃、元數(shù)據(jù)管理和節(jié)點(diǎn)管理。

Backend(BE):負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲和查詢計(jì)劃執(zhí)行。

這種高度集成的架構(gòu)極大降低了分布式系統(tǒng)的運(yùn)維復(fù)雜度。一位資深運(yùn)維工程師曾對我說:"相比其他分布式系統(tǒng)動輒十幾個組件的復(fù)雜架構(gòu),Doris就像一股清流,它讓我們從繁瑣的運(yùn)維工作中解脫出來。"

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Doris還支持存算分離架構(gòu),用戶可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活選擇。

從Doris3.0版本開始,可以使用統(tǒng)一的共享存儲層作為數(shù)據(jù)存儲空間,獨(dú)立擴(kuò)展存儲容量和計(jì)算資源,實(shí)現(xiàn)最佳性能和成本平衡。

性能方面,Doris采用列式存儲技術(shù),對數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼與壓縮,大幅優(yōu)化查詢性能和存儲壓縮比。它的查詢引擎基于MPP架構(gòu),支持向量化執(zhí)行,能高效處理復(fù)雜分析查詢,實(shí)現(xiàn)低延遲實(shí)時(shí)分析。

一家電商公司的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人分享過他們的使用體驗(yàn):"我們有一張包含1億條記錄的用戶行為分析表,在Doris上執(zhí)行復(fù)雜的多維分析查詢,平均響應(yīng)時(shí)間僅為0.8秒,而同樣的查詢在我們之前的系統(tǒng)上需要15秒以上。這種性能差異直接改變了分析師的工作方式。"

Doris實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用:從理論到實(shí)踐

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Doris主要應(yīng)用于以下場景:

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析:提供實(shí)時(shí)更新的報(bào)表和儀表盤,支持實(shí)時(shí)決策需求;實(shí)現(xiàn)多維數(shù)據(jù)分析,支持即席查詢;分析用戶行為和畫像。

湖倉融合分析:加速湖倉數(shù)據(jù)查詢;支持跨多個數(shù)據(jù)源的聯(lián)邦查詢;結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流和批量數(shù)據(jù)處理。

半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析:對分布式系統(tǒng)中的日志和事件數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)或批量分析。

一家金融科技公司的CTO曾向我展示他們?nèi)绾卫肈oris構(gòu)建全公司的實(shí)時(shí)分析平臺。

"我們每天處理超過10億筆交易數(shù)據(jù),需要實(shí)時(shí)監(jiān)控交易異常、分析用戶行為和評估風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)方案要么延遲高,要么成本高,直到我們發(fā)現(xiàn)了Doris。現(xiàn)在,我們的風(fēng)控團(tuán)隊(duì)可以在秒級內(nèi)檢測可疑交易,大大提高了系統(tǒng)的安全性。"

Doris的MySQL協(xié)議兼容性也極大降低了用戶學(xué)習(xí)成本。通過標(biāo)準(zhǔn)SQL語法,用戶可以使用各類客戶端工具訪問Doris,實(shí)現(xiàn)與BI工具的無縫集成。

結(jié)語

一位資深數(shù)據(jù)架構(gòu)師曾這樣評價(jià):"Doris給我最大的驚喜不是它的速度,而是它的穩(wěn)定性。在我們長達(dá)18個月的使用過程中,即使面對節(jié)點(diǎn)故障、網(wǎng)絡(luò)波動等各種問題,Doris依然保持著穩(wěn)定的服務(wù)。"

Apache Doris正在為數(shù)據(jù)分析帶來革命性變化。通過極簡的架構(gòu)、卓越的性能和廣泛的生態(tài)兼容性,它讓企業(yè)能夠真正發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值,從海量信息中獲取實(shí)時(shí)洞察。無論是互聯(lián)網(wǎng)巨頭還是傳統(tǒng)行業(yè),Doris都提供了一條高效、低成本的數(shù)據(jù)分析之路。

當(dāng)下一次面對數(shù)據(jù)分析挑戰(zhàn)時(shí),不妨考慮Apache Doris,這個大數(shù)據(jù)時(shí)代的火箭引擎,讓你的數(shù)據(jù)分析起飛。

責(zé)任編輯:龐桂玉 來源: 大數(shù)據(jù)AI智能圈
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