首页 > 其他分享 >Doris(一) -- 简介和安装

Doris(一) -- 简介和安装

时间:2023-05-26 21:23:16浏览次数:49  
标签:-- 简介 SYSTEM 节点 FE ALTER Doris

Doris 简介

Doris 概述

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(OLAP)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。

OLAP和OLTP

联机事务处理OLTP(On-Line Transaction Processing)
公司业务系统使用数据库的场景,针对业务系统数据库有大量随机的增删改查
要求: 高并发 速度快 支持事务

联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)
公司的数据分析使用数据库的场景,对已经生成好的数据进行统计分析

要求:

  • 一次操作都是针对的整个数据集
  • 只有查这个动作,不会去增删改
  • 查询的响应速度相对慢点也能接受
  • 并发量要求不是太高

比较

OLTP OLAP
数据源 仅包含当前运行日常业务数据 整合来自多个来源的数据,包括OLTP和外部来源
目的 面向应用,面向业务,支撑事务 面向主题,面向分析,支持分析决策
焦点 当下 主要面向过去,面向历史(实时数仓除外)
任务 增删改查 要是用于读,select查询,写操作很少
响应时间 毫秒 秒,分钟,小时 取决于数据量和查询的复杂程度
数据量 小数据,MB,GB 大数据,TP,PB

使用场景

  • 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、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、Hudi 中的数据,在避免数据拷贝的前提下,查询性能大幅提升

优势

image

架构
Doris 的架构很简洁,只设 FE(Frontend)前端进程、BE(Backend)后端进程两种角色、两个后台的服务进程,不依赖于外部组件,方便部署和运维,FE、BE 都可在线性扩展。

  1. 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:
    • 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。
    • 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. Broker: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。

image

默认端口

实例名称 端口名称 默认端口 通讯方向 说明
BE be_port 9060 FE-->BE BE 上 thrift server 的端口,用于接收来自 FE 的请求
BE webserver_port 8040 BE<-->FE BE 上的 http server 端口
BE heartbeat_service_port 9050 FE-->BE BE 上心跳服务端口,用于接收来自 FE 的心跳
BE brpc_prot* 8060 FE<-->BE,BE<-->BE BE 上的 brpc 端口,用于 BE 之间通信
FE http_port 8030 FE<-->FE ,用户<--> FE FE 上的 http_server 端口
FE rpc_port 9020 BE-->FE ,FE<-->FE FE 上 thirft server 端口
FE query_port 9030 用户<--> FE FE 上的 mysql server 端口
FE edit_log_port 9010 FE<-->FE FE 上 bdbje 之间通信用的端口
Broker broker_ipc_port 8000 FE-->BROKER,BE-->BROKER Broker 上的 thrift server,用于接收请求

安装

安装前准备

  1. Linux 操作系统版本需求
    CentOS 7.1及以上版本
    Ubuntu 16.04及以上版本

  2. 软件需求
    java 1.8及以上版本
    GCC 4.8.2及以上版本

  3. 操作系统环境要求

vi /etc/security/limits.conf 
# 在文件最后添加下面几行信息(注意* 也要复制进去)

* soft nofile 65535
* hard nofile 65535
* soft nproc 65535
* hard nproc 65535

# ulimit -n 65535 临时生效
# 重启永久生效。

# 如果不修改这个句柄数大于等于60000,启动doris be节点时会报如下错误
File descriptor number is less than 60000. Please use (ulimit -n) to set a value equal or greater than 60000
W1120 18:14:20.934705  3437 storage_engine.cpp:188] check fd number failed, error: Internal error: file descriptors limit is too small
W1120 18:14:20.934713  3437 storage_engine.cpp:102] open engine failed, error: Internal error: file descriptors limit is too small
F1120 18:14:20.935087  3437 doris_main.cpp:404] fail to open StorageEngine, res=file descriptors limit is too small

  1. 时钟同步

Doris 的元数据要求时间精度要小于5000ms,所以所有集群所有机器要进行时钟同步,避免因为时钟问题引发的元数据不一致导致服务出现异常。

# ntpdate是一个向互联网上的时间服务器进行时间同步的软件
yum install ntpdate -y

# 然后开始三台机器自己同步时间

ntpdate ntp.sjtu.edu.cn

# 美国标准技术院时间服务器:time.nist.gov(192.43.244.18)
# 上海交通大学网络中心NTP服务器地址:ntp.sjtu.edu.cn(202.120.2.101)
# 中国国家授时中心服务器地址:cn.pool.ntp.org(210.72.145.44)

# 将当前时间写入bios,这样才能永久生效不变,不然reboot后还会恢复到原来的时间
clock -w
  1. 关闭交换分区(swap)

交换分区是linux用来当做虚拟内存用的磁盘分区;
linux可以把一块磁盘分区当做内存来使用(虚拟内存、交换分区);
Linux使用交换分区会给Doris带来很严重的性能问题,建议在安装之前禁用交换分区;

# 临时关闭交换分区
swapoff -a
# 永久删除Swap挂载
vim /etc/fstab
注释 swap 行
  1. mysql

安装FE

1.官网下载源码包,官网地址:https://doris.apache.org
2.下载后上传到linux并解压
3.修改配置文件

# 去自己的路劲中找到fe.conf文件
vi /opt/apps/doris/fe/conf/fe.conf
#配置文件中指定元数据路径: 注意这个文件夹要自己创建
meta_dir = /opt/data/dorisdata/doris-meta
#修改绑定 ip(每台机器修改成自己的 ip)
priority_networks = 192.168.22.0/24

安装BE

1.官网下载源码包,官网地址:https://doris.apache.org
2.下载后上传到linux并解压
3.修改配置文件

#  去自己的路劲中找到be.conf文件
vi /opt/apps/doris/be/conf/be.conf

#配置文件中指定数据存放路径: 需在启动前创建目录
storage_root_path = /opt/data/doris/be/storage.HDD;/opt/data/doris/be/storage.SSD

#修改绑定 ip(每台机器修改成自己的 ip) 
priority_networks = 192.168.17.0/24 

分发集群

for i in 2 3
do
scp /et/profile linux0$i:/etc/profile
scp -r /opt/apps/doris/ linux0$i:/opt/apps/
done

Mysql CLient连接FE

# 进入到fe的bin目录下执行
./start_fe.sh --daemon

mysql -h linux01 -P 9030 -uroot
# 设置密码
SET PASSWORD FOR 'root' = PASSWORD('123');


# 查看fe的运行状态
SHOW PROC '/frontends'\G;

# 添加BE节点
ALTER SYSTEM ADD BACKEND "linux01:9050"; 
ALTER SYSTEM ADD BACKEND " linux02:9050"; 
ALTER SYSTEM ADD BACKEND " linux03:9050";

# 查看BE状态
SHOW PROC '/backends';

# 添加环境变量
vi /etc/profile

#doris_fe
export DORIS_FE_HOME=/opt/app/doris1.1.4/fe
export PATH=$PATH:$DORIS_FE_HOME/bin

#doris_be
export DORIS_BE_HOME=/opt/app/doris1.1.4/be
export PATH=$PATH:$DORIS_BE_HOME/bin

source /etc/profile

# 启动 BE(每个节点)
start_be.sh --daemon

# 启动后再次查看BE的节点
SHOW PROC '/backends';
# Alive 为 true 表示该 BE 节点存活

部署FS_Broker

Broker 以插件的形式,独立于 Doris 部署。如果需要从第三方存储系统导入数据,需要部署相应的 Broker,默认提供了读取 HDFS、百度云 BOS 及 Amazon S3 的 fs_broker。fs_broker 是无状态的,建议每一个 FE 和 BE 节点都部署一个 Broker。

# 启动 Broker
/opt/apps/doris/fe/apache_hdfs_broker/bin/start_broker.sh --daemon
# 使用 mysql-client 连接启动的 FE,执行以下命令:
mysql -h linux01 -P 9030 -uroot -p 123
ALTER SYSTEM ADD BROKER broker_name "linux01:8000","linux02:8000","linux03:8000";

# broker_name 这只是一个名字,可以自己取
# 查看 Broker 状态 
# 使用 mysql-client 连接任一已启动的 FE,执行以下命令查看 Broker 状态:
SHOW PROC "/brokers";

扩容和缩容

FE 扩容和缩容

可以通过将 FE 扩容至 3 个以上节点来实现 FE 的高可用。
使用 MySQL 登录客户端后,可以使用 sql 命令 SHOW PROC '/frontends'\G; 查看 FE 状态,目前就一台 FE

FE 分为 Leader,Follower 和 Observer 三种角色。 默认一个集群,只能有一个 Leader,可以有多个 Follower 和 Observer。其中 Leader 和 Follower 组成一个 Paxos 选择组,如果Leader 宕机,则剩下的 Follower 会自动选出新的 Leader,保证写入高可用。Observer 同步 Leader 的数据,但是不参加选举。
如果只部署一个 FE,则 FE 默认就是 Leader。在此基础上,可以添加若干 Follower 和 Observer。

-- 添加FE的新节点
ALTER SYSTEM ADD FOLLOWER "linux02:9010";
ALTER SYSTEM ADD OBSERVER "linux03:9010";

在linux01和linux02分别启动FE

# 第一次添加,一定要加这两个参数  --helper  linux01:9010
/opt/apps/doris/fe/bin/start_fe.sh --helper  linux01:9010 --daemon

此时,再在linux01的mysql客户端中使用 SHOW PROC '/frontends'\G; 命令查看FE的状态

删除FE节点命令

-- 删除 Follower FE 时,确保最终剩余的 Follower(包括 Leader)节点最好为奇数。
ALTER SYSTEM DROP FOLLOWER[OBSERVER] "fe_host:edit_log_port";

ALTER SYSTEM DROP FOLLOWER "linux03:9010";

BE 扩容和缩容

增加 BE 节点

-- 在 MySQL 客户端,通过 ALTER SYSTEM ADD BACKEND 命令增加 BE 节点。
ALTER SYSTEM ADD BACKEND "linux01:9050";

-- DROP 方式删除 BE 节点(不推荐)
ALTER SYSTEM DROP BACKEND "be_host:be_heartbeat_service_port";
ALTER SYSTEM DROP BACKEND "linux03:9050";

-- 注意:DROP BACKEND 会直接删除该 BE,并且其上的数据将不能再恢复!!!所以我们强烈不推荐使用 DROP BACKEND 这种方式删除 BE 节点。当你使用这个语句时,会有对应的防误操作提示。

-- DECOMMISSION 方式删除 BE 节点(推荐)
ALTER SYSTEM DECOMMISSION BACKEND  "be_host:be_heartbeat_service_port"; 
ALTER SYSTEM DECOMMISSION BACKEND "linux03:9050";
-- 1.该命令用于安全删除 BE 节点。命令下发后,Doris 会尝试将该 BE 上的数据向其 他 BE 节点迁移,当所有数据都迁移完成后,Doris 会自动删除该节点。 
-- 2.该命令是一个异步操作。执行后,可以通过 SHOW PROC '/backends'; 看到该 BE节点的 isDecommission 状态为 true。表示该节点正在进行下线。
-- 3.该命令不一定执行成功。比如剩余 BE 存储空间不足以容纳下线 BE 上的数据,或者剩余机器数量不满足最小副本数时,该命令都无法完成,并且 BE 会一直处于isDecommission 为 true 的状态。 
-- 4.DECOMMISSION 的进度,可以通过 SHOW PROC '/backends'; 中的 TabletNum 查看,如果正在进行,TabletNum 将不断减少。 
-- 5.该操作可以通过如下命令取消:CANCEL DECOMMISSION BACKEND "be_host:be_heartbeat_service_port"; 取消0后,该 BE 上的数据将维持当前剩余的数据量。后续 Doris 重新进行负载均衡。

Broker 扩容缩容

-- Broker 实例的数量没有硬性要求。通常每台物理机部署一个即可。Broker 的添加和删除可以通过以下命令完成:

ALTER SYSTEM ADD BROKER broker_name "broker_host:broker_ipc_port";
ALTER SYSTEM DROP BROKER broker_name "broker_host:broker_ipc_port";
ALTER SYSTEM DROP ALL BROKER broker_name;
-- Broker 是无状态的进程,可以随意启停。当然,停止后,正在其上运行的作业会失败,重试即可。

标签:--,简介,SYSTEM,节点,FE,ALTER,Doris
From: https://www.cnblogs.com/paopaoT/p/17435792.html

相关文章

  • 前端分页组件简单好用列表分页page组件
    快速实现 简单好用列表分页组件,分页器组件,用于展示页码、请求数据等,包含翻页。 详情请访问uni-app插件市场地址:https://ext.dcloud.net.cn/plugin?id=12576效果图如下:  代码实现如下:#简单好用列表分页组件,分页器组件,用于展示页码、请求数据等,包含翻页。####......
  • Codeforces 1444E - Finding the Vertex
    非常神秘的一道题,当之无愧的*3500。首先考虑转化题意。考虑一种决策树,由于我们每次问一条边之后,相当于会根据信息删掉两个连通块中的一个,因此一种决策树实际上对应了原树的一棵边分树。而为了让最坏情况下的询问次数最少,我们目标实际上是最小化边分树的深度。考虑借鉴P5912JA......
  • ·1·1·
    ......
  • 何为ORM框架?和ADO.NET 对比
    百度:ORM(ObjectRelationalMapping)框架采用元数据来描述对象与关系映射的细节,元数据一般采用XML格式,并且存放在专门的对象一映射文件中。简单理解为一种框架的格式。只要提供了持久化类与表的映射关系,ORM框架在运行时就能参照映射文件的信息,把对象持久化到数据库中。ORM是通过使......
  • 设计模式-行为型设计模式
    责任链模式定义为请求创建一个接收此次请求的链适用场景一个请求的处理需要多个对象当中的一个或几个协作处理优点请求的发送者和接收者(请求的处理)解耦责任链可以动态组合缺点责任链太长或者处理时间过长,影响性能责任链有可能过多/**处理者--或者Approver*@author......
  • Spring6 探析之@PropertySource 注解
    Spring6探析之@PropertySource注解介绍@PropertySource注解用于加载配置类,在使用Spring时,我们可以使用@PropertySource注解将自定义的配置文件加载到Spring中,方便我们的自定义的开发下面是@PropertySource的源码@Target(ElementType.TYPE)@Retention(RetentionPol......
  • 回文数
    #include<stdio.h>intmain(){ inti=0;j=0;a[5],b[5],k=0,count=0,n=0; for(i=1;i<256;i++) { n=i*i; for(j=0,k=0;n!=0;j++,k++) { a[j]=n%10; n/=10; } for(j=0;j<k;j++) { b[j]=a[k-1-j]; } for(j=0,count=0;j<k;j++) { if(a[j]==b[j]) ......
  • 653.最大二叉树
    给定一个不重复的整数数组 nums。 最大二叉树 可以用下面的算法从 nums递归地构建:创建一个根节点,其值为 nums中的最大值。递归地在最大值 左边 的 子数组前缀上 构建左子树。递归地在最大值右边的 子数组后缀上 构建右子树。返回 nums构建的最大二叉树 ......
  • 9款在线原型设计工具推荐
    早年,UI设计师选择的工具有限,功能相对单一,大多数在线原型设计工具都是国外的,语言和网络都增加了设计工作的负担。如今,国内外有许多在线原型设计工具,不仅可以在浏览器上使用,而且还具有团队合作功能,可以为设计师节省大量的工作量,这里有九个宝藏在线原型设计工具分享给你。1.即时设计......
  • 面试八股(持续更新)
    C++1.C++从源文件到可执行文件的步骤​ (1)预处理:处理所有的预编译指令,生成.i文件。​ (2)编译:经过词法分析、语法分析、语义分析和优化后生成汇编语言。生成.s文件​ (3)汇编:将编译阶段生成的汇编文件转化成机器码,生成可重定位目标文件。生成.o文件​ (4)链接:将多个目......