引言:大数据世界的新玩家
还记得我第一次听说"Doris"这个名字时的情景吗?那是在一个炎热的夏日午后,我正在办公室里为接下来的大数据项目发愁。作为一个刚刚跨行到大数据领域的新手,我感觉自己就像是被丢进了深海的小鱼—周围全是陌生的概念和技术。
就在这时,我的导师拍了拍我的肩膀,说:“嘿,你听说过Doris吗?它可能是你需要的解决方案。”
我一脸茫然地看着他,心想:“Doris?这不是我奶奶的名字吗?”
于是,我的Doris学习之旅就这样开始了。今天,我想和大家分享我是如何以"糙快猛"的方式学习Doris的,希望能给同样面临学习新技术挑战的你一些启发。
目录
Doris是什么?
在开始学习之前,我们先来简单了解一下Doris。
Apache Doris是一个现代化的MPP(大规模并行处理)分析型数据库,专为快速分析而生。它支持多维分析,能够处理结构化和半结构化数据,并提供亚秒级的查询响应时间。
简单来说,Doris就像是一个超级强大的Excel,可以处理海量数据,并且能快速给出你想要的分析结果。
学习Doris的糙快猛之路
1. 不求甚解,先跑起来
记得刚开始学Doris时,我看着那厚厚的文档,心里一阵发怵。但我很快想到了我的座右铭:“糙快猛,就是干!”
于是,我决定先不管那么多,把Doris安装运行起来再说。我找到了Doris的快速入门指南,照着步骤一步步来:
# 下载Doris
wget https://downloads.apache.org/doris/1.2/apache-doris-1.2.0-bin-x64.tar.gz
# 解压
tar -xzvf apache-doris-1.2.0-bin-x64.tar.gz
# 启动BE (Backend)
cd apache-doris-1.2.0-bin-x64/be
./bin/start_be.sh --daemon
# 启动FE (Frontend)
cd ../fe
./bin/start_fe.sh --daemon
看着Doris成功启动,我兴奋地直拍大腿:“哎呀我去,这也太简单了吧!”
2. 从简单查询开始
有了运行的Doris,下一步就是尝试一些简单的操作。我决定先创建一个表,然后插入一些数据:
-- 创建数据库
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS my_first_doris;
-- 使用数据库
USE my_first_doris;
-- 创建表
CREATE TABLE my_table
(
user_id INT,
username VARCHAR(50),
signup_date DATE
)
UNIQUE KEY(user_id)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 10;
-- 插入数据
INSERT INTO my_table VALUES
(1, 'alice', '2023-01-01'),
(2, 'bob', '2023-01-02'),
(3, 'charlie', '2023-01-03');
-- 查询数据
SELECT * FROM my_table;
看到查询结果出现在屏幕上,我忍不住喊了一声:“芜湖,起飞!”
3. 拥抱错误,快速迭代
学习的过程中难免会遇到错误。记得有一次,我试图导入一个大文件,结果遇到了内存不足的问题。我没有气馁,而是迅速查阅文档,找到了解决方案:
-- 设置会话变量,增加内存限制
SET exec_mem_limit = 2147483648; -- 设置为2GB
-- 然后重新尝试导入操作
LOAD LABEL my_first_doris.label_1
(
DATA INFILE("hdfs://your-hdfs-path/large_file.csv")
INTO TABLE my_large_table
COLUMNS TERMINATED BY ","
)
每解决一个问题,我都会感到一阵成就感。这种不断尝试、犯错、解决的过程,让我的学习速度突飞猛进。
4. 利用AI助手,事半功倍
在学习过程中,我发现ChatGPT等大模型可以成为24小时不打烊的助教。每当遇到不懂的概念或复杂的查询,我就会向AI提问:
“能帮我解释一下Doris中的’前缀索引’是什么吗?”
“当然,Doris中的前缀索引是一种用于加速查询的数据结构。它主要用于字符串类型的列,通过索引字符串的前缀来提高查询效率。例如,如果你有一个很长的URL列,你可以创建一个前缀索引来加速对URL开头的搜索…”
有了AI的帮助,我的学习效率大大提高,不再因为一些小问题卡住很长时间。
总结:在不完美中前行
回顾我的Doris学习之路,我深刻体会到"糙快猛"学习方法的威力。它让我能够:
- 快速上手,不被繁复的细节所困扰
- 在实践中学习,加深对知识的理解
- 勇于尝试,从错误中吸取教训
- 充分利用现代工具,如AI助手,辅助学习
记住,学习新技术不需要一开始就追求完美。在不完美的状态下前行,反而可能是最高效的学习姿势。就像我从一个对大数据一无所知的新手,逐渐成长为能够熟练使用Doris的开发者,这个过程虽然充满挑战,但也充满了乐趣。
最后,我想对所有正在学习新技术的朋友说:别怕犯错,别怕不完美。拥抱"糙快猛"的学习方式,你会发现,原来技术学习可以这么有趣,这么高效!
现在,轮到你了。准备好开始你的Doris学习之旅了吗?记住,糙快猛,就是干!
深入Doris:从入门到进阶
既然我们已经踏上了Doris学习之路，不如再深入一些，探索Doris的更多特性和应用场景。记住，我们依然保持"糙快猛"的学习态度，但同时也要逐步提升技术深度。
5. 掌握Doris的数据模型
在使用Doris一段时间后，我意识到理解其数据模型对于优化查询性能至关重要。Doris主要支持两种数据模型：明细模型和聚合模型。
明细模型
明细模型适合存储原始数据，每一行数据代表一个独立的事件或实体。例如：
CREATE TABLE user_actions
(
user_id INT,
action_time DATETIME,
action_type VARCHAR(20),
action_detail VARCHAR(100)
)
UNIQUE KEY(user_id, action_time)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 10;
聚合模型
聚合模型则适合存储预聚合的数据，可以大大提高查询效率。例如：
CREATE TABLE daily_user_actions
(
date_of_action DATE,
user_id INT,
action_type VARCHAR(20),
action_count BIGINT SUM DEFAULT "0"
)
AGGREGATE KEY(date_of_action, user_id, action_type)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 10;
理解这两种模型后，我可以根据实际需求选择合适的模型，这对于优化存储和查询效率都很有帮助。
6. 实践Doris的高级特性
学习过程中，我发现Doris还有许多强大的高级特性。比如说，Doris的物化视图功能就让我眼前一亮。
创建物化视图
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_daily_actions AS
SELECT date_of_action, action_type, COUNT(DISTINCT user_id) AS unique_users
FROM daily_user_actions
GROUP BY date_of_action, action_type;
创建物化视图后，当我需要查询每日每种操作的独立用户数时，Doris会自动使用这个物化视图，大大提高了查询速度。
7. 性能调优：让Doris飞起来
随着数据量的增加，我开始关注如何提升Doris的性能。除了选择合适的数据模型和使用物化视图外，我还学会了一些其他的调优技巧：
-
合理设置分桶数：
ALTER TABLE my_table DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 20; -
使用分区：
ALTER TABLE daily_user_actions ADD PARTITION p202307 VALUES LESS THAN ("2023-08-01"); -
设置合适的副本数：
ALTER TABLE my_table MODIFY PARTITION p202307 SET ("replication_num" = "3");
这些优化措施让我的Doris集群性能有了显著提升，查询速度飞快，我心里那个小人儿又开始得意地喊：“看我把Doris玩儿明白了吧！”
8. 融入生态：Doris的朋友们
在深入学习Doris的过程中，我发现Doris并不是孤立存在的，它可以很好地与其他大数据工具协同工作。比如：
- 使用Flink CDC实时同步MySQL数据到Doris
- 通过Spark读写Doris数据
- 使用DataX进行数据迁移
我尝试写了一个简单的Spark程序来读取Doris数据：
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("DorisSparkReader")
.getOrCreate()
val dorisDF = spark.read
.format("doris")
.option("doris.table.identifier", "mydatabase.mytable")
.option("doris.fenodes", "fe_host:8030")
.load()
dorisDF.show()
这段代码让我感叹：原来Doris可以这么轻松地与Spark集成！
进阶之路：Doris的更多玩法
在Doris的学习旅程中，我逐渐发现这个强大的MPP数据库系统还有很多有趣的特性和应用场景。让我们一起来探索一下Doris的更多玩法，继续我们的"糙快猛"学习之旅！
9. 掌握Doris的数据导入方式
随着项目的推进，我需要处理越来越多的数据导入任务。Doris提供了多种数据导入方式，每种都有其适用场景：
批量导入
对于大批量历史数据，我常用Stream Load:
curl --location-trusted -u root: -H "label:123" -H "column_separator:," -T data.csv http://fe_host:8030/api/example_db/example_tbl/_stream_load
实时导入
对于实时数据，我会使用Routine Load配合Kafka：
CREATE ROUTINE LOAD example_db.kafka_load ON example_tbl
COLUMNS TERMINATED BY ",",
COLUMNS(k1, k2, k3, v1, v2, v3)
PROPERTIES
(
"desired_concurrent_number"="3",
"max_batch_interval" = "20",
"max_batch_rows" = "300000",
"max_batch_size" = "209715200",
"strict_mode" = "false"
)
FROM KAFKA
(
"kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092",
"kafka_topic" = "my_topic",
"property.group.id" = "doris_consume_group",
"property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
);
这段配置让我能够持续从Kafka读取数据并导入Doris，实现了近实时的数据分析。
10. Doris SQL的高级用法
随着对Doris的深入了解，我发现Doris的SQL功能非常强大，支持很多高级用法：
窗口函数
例如，计算用户行为的累计值：
SELECT
user_id,
action_time,
action_type,
SUM(action_count) OVER (
PARTITION BY user_id
ORDER BY action_time
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS cumulative_actions
FROM user_actions;
复杂的JOIN操作
Doris支持多种JOIN类型，包括SEMI JOIN和ANTI JOIN：
SELECT a.user_id, a.username
FROM users a
LEFT SEMI JOIN (
SELECT user_id
FROM orders
GROUP BY user_id
HAVING SUM(order_amount) > 1000
) b ON a.user_id = b.user_id;
这个查询可以高效地找出总订单金额超过1000的用户。
11. Doris的高可用与扩展
在生产环境中使用Doris，高可用性和可扩展性是必不可少的。我学会了如何配置Doris集群以实现这些目标：
FE高可用配置
配置多个Follower FE以确保元数据的高可用：
ALTER SYSTEM ADD FOLLOWER "fe_host:9010";
动态扩容
当数据量增长时，我可以动态添加BE节点：
ALTER SYSTEM ADD BACKEND "be_host:9050";
这些操作让我能够根据业务需求灵活调整Doris集群的规模和性能。
12. Doris与AI的结合：预测性分析
随着AI技术的普及，我开始探索如何将Doris与机器学习模型结合，实现预测性分析。虽然Doris本身不直接支持机器学习，但我们可以通过以下方式实现：
- 使用Doris进行数据预处理和特征工程
- 将处理后的数据导出到支持机器学习的平台（如Spark MLlib）
- 训练模型并生成预测结果
- 将预测结果导回Doris进行存储和进一步分析
例如，我们可以使用Doris预处理用户行为数据，然后使用Spark训练一个简单的推荐模型：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.recommendation import ALS
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("DorisMLPipeline").getOrCreate()
# 从Doris读取数据
doris_df = spark.read \
.format("doris") \
.option("doris.table.identifier", "example_db.user_behaviors") \
.option("doris.fenodes", "fe_host:8030") \
.load()
# 使用ALS算法训练推荐模型
als = ALS(maxIter=5, regParam=0.01, userCol="user_id", itemCol="item_id", ratingCol="rating")
model = als.fit(doris_df)
# 生成推荐结果
predictions = model.transform(doris_df)
# 将结果写回Doris
predictions.write \
.format("doris") \
.option("doris.table.identifier", "example_db.item_recommendations") \
.option("doris.fenodes", "fe_host:8030") \
.save()
这个例子展示了如何利用Doris的数据处理能力，结合Spark的机器学习功能，实现一个简单的推荐系统。
企业级应用：Doris在实战中的征程
随着我在Doris上的技能不断提升，我有幸参与了几个大型企业项目。这些经历让我对Doris在企业环境中的应用有了更深入的理解。让我们一起来看看Doris在企业级应用中的一些实战经验和高级技巧。
13. 企业级性能调优
在处理海量数据时，性能调优变得尤为重要。以下是一些我在实践中总结的调优技巧：
分区策略优化
根据业务特点选择合适的分区策略是提升性能的关键。例如，对于时间序列数据：
CREATE TABLE sales_records (
sale_date DATE,
product_id INT,
sale_amount DECIMAL(10, 2)
)
PARTITION BY RANGE(sale_date) (
PARTITION p2021 VALUES LESS THAN ("2022-01-01"),
PARTITION p2022 VALUES LESS THAN ("2023-01-01"),
PARTITION p2023 VALUES LESS THAN ("2024-01-01")
)
DISTRIBUTED BY HASH(product_id) BUCKETS 32;
这种分区策略允许我们快速定位和查询特定时间范围的数据。
预聚合和物化视图优化
对于常见的聚合查询，我们可以创建预聚合表或物化视图：
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_daily_sales AS
SELECT sale_date, product_id, SUM(sale_amount) as total_sales
FROM sales_records
GROUP BY sale_date, product_id;
这样可以大大提高聚合查询的性能。
合理使用索引
Doris支持前缀索引，合理使用可以显著提升查询性能：
ALTER TABLE sales_records ADD INDEX idx_product (product_id) USING BITMAP;
14. Doris与数据湖的集成
在一个大型数据分析项目中，我们需要将Doris与Hudi数据湖集成。这涉及到了Doris的外部表功能：
CREATE EXTERNAL TABLE ext_hudi_table (
id INT,
name STRING,
age INT,
ts DATETIME
)
ENGINE=hudi
PROPERTIES (
"hudi.database.name" = "default",
"hudi.table.name" = "hudi_table",
"hudi.table.type" = "COPY_ON_WRITE",
"hudi.streaming.read.enable" = "true",
"hudi.streaming.read.start.commit" = "20230101000000",
"hive.metastore.uris" = "thrift://localhost:9083"
);
这允许我们在Doris中直接查询Hudi数据，实现了数据湖和数据仓库的无缝集成。
15. 实时数据分析案例
在一个电商平台的实时数据分析项目中，我们使用Doris实现了近实时的销售数据分析。这涉及到了Doris的实时数据导入和快速聚合查询能力。
实时数据导入
我们使用Flink CDC来捕获MySQL中的实时订单数据，然后通过Doris的Stream Load API实时写入Doris：
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
.hostname("mysql_host")
.port(3306)
.databaseList("retail_db")
.tableList("retail_db.orders")
.username("username")
.password("password")
.deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema())
.build();
env.fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL Source")
.addSink(new DorisStreamLoad<>("fe_host", 8030, "retail_db", "realtime_orders"));
env.execute("MySQL to Doris CDC");
实时聚合查询
然后，我们可以在Doris中进行实时的聚合查询：
SELECT
DATE_FORMAT(order_time, '%Y-%m-%d %H:00:00') AS hour,
SUM(order_amount) AS total_sales,
COUNT(DISTINCT user_id) AS unique_customers
FROM realtime_orders
WHERE order_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 DAY)
GROUP BY DATE_FORMAT(order_time, '%Y-%m-%d %H:00:00')
ORDER BY hour DESC;
这个查询可以实时显示过去24小时内每小时的销售额和独立客户数。
16. 机器学习模型部署与服务
在之前的内容中，我们讨论了如何使用Spark MLlib与Doris结合进行机器学习。现在，让我们更进一步，看看如何将训练好的模型部署到生产环境中，并与Doris集成以提供实时预测服务。
我们可以使用Flask创建一个简单的预测服务，然后通过Doris的自定义函数（UDF）来调用这个服务：
- 首先，创建一个Flask应用来提供预测服务：
from flask import Flask, request, jsonify
import joblib
app = Flask(__name__)
model = joblib.load('recommendation_model.pkl')
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
data = request.json
prediction = model.predict(data['user_id'], data['item_id'])
return jsonify({'prediction': float(prediction)})
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
- 然后，在Doris中创建一个UDF来调用这个预测服务：
CREATE FUNCTION predict_rating(user_id INT, item_id INT) RETURNS DOUBLE PROPERTIES (
"type" = "JAVA_UDF",
"file" = "file:///path/to/predict_udf.jar",
"class" = "com.example.doris.udf.PredictRating",
"method" = "evaluate"
);
- 在Java UDF中实现对预测服务的调用：
public class PredictRating extends ScalarFunction {
public Double evaluate(Integer userId, Integer itemId) {
// 调用预测服务的逻辑
// 返回预测结果
}
}
- 现在我们可以在Doris中直接使用这个UDF进行预测：
SELECT
user_id,
item_id,
predict_rating(user_id, item_id) AS predicted_rating
FROM user_item_interactions
WHERE predict_rating(user_id, item_id) > 4.0;
这个查询可以找出模型预测评分高于4.0的所有用户-物品对，可以用于推荐系统。
Doris的未来：云原生与更多可能
随着我在Doris领域的不断深入，我开始关注更多前沿的应用场景和技术趋势。在这个快速发展的大数据时代，Doris也在不断进化，适应新的技术生态。让我们一起探索Doris在云原生环境中的应用，以及它的未来发展方向。
17. Doris与云原生的结合
随着云计算的普及，将Doris部署在云环境中变得越来越常见。我们来看看如何在Kubernetes (K8s)环境中部署和管理Doris。
使用Helm部署Doris
Helm是Kubernetes的包管理工具，我们可以使用它来简化Doris的部署过程。
- 首先，创建一个Doris的Helm Chart：
# Chart.yaml
apiVersion: v2
name: doris
description: A Helm chart for Apache Doris on Kubernetes
version: 0.1.0
appVersion: "1.0.0"
# values.yaml
fe:
replicaCount: 3
image:
repository: apache/doris
tag: "1.0.0-fe"
be:
replicaCount: 5
image:
repository: apache/doris
tag: "1.0.0-be"
- 使用Helm部署Doris：
helm install my-doris ./doris
这种方式让我们可以更灵活地管理Doris集群，轻松实现扩缩容和版本升级。
使用Operator管理Doris
为了更好地在K8s中管理Doris，社区正在开发Doris Operator。这让我们可以用Kubernetes原生的方式来管理Doris集群。
apiVersion: doris.apache.org/v1
kind: DorisCluster
metadata:
name: example-doris-cluster
spec:
fe:
replicas: 3
resources:
requests:
cpu: "2"
memory: "4Gi"
be:
replicas: 5
resources:
requests:
cpu: "4"
memory: "16Gi"
使用Operator，我们可以更方便地管理Doris的生命周期，包括升级、扩缩容、备份恢复等操作。
18. 大规模Doris集群的管理与优化
随着数据量的增长，我们可能需要管理包含数百个节点的大规模Doris集群。这里有一些我学到的管理技巧：
自动化运维
使用Ansible或Terraform等工具来自动化集群的部署和管理：
- name: Deploy Doris Cluster
hosts: all
tasks:
- name: Install Doris
ansible.builtin.yum:
name: doris
state: present
- name: Start Doris service
ansible.builtin.service:
name: doris
state: started
监控与告警
使用Prometheus和Grafana来监控Doris集群的健康状态：
global:
scrape_interval: 15s
scrape_configs:
- job_name: 'doris'
static_configs:
- targets: ['doris-fe:8030', 'doris-be:8040']
19. Doris的安全性考虑
在企业环境中，数据安全至关重要。Doris提供了多层次的安全机制：
认证与授权
使用LDAP集成实现统一的用户认证：
ADMIN SET FRONTEND CONFIG (
"authentication_ldap_simple_server_host" = "ldap://ldap.example.com",
"authentication_ldap_simple_bind_root_dn" = "cn=admin,dc=example,dc=com",
"authentication_ldap_simple_bind_root_pwd" = "admin_password"
);
数据加密
启用数据传输加密和存储加密：
ADMIN SET FRONTEND CONFIG (
"enable_ssl" = "true",
"ssl_certificate_path" = "/path/to/server.crt",
"ssl_private_key_path" = "/path/to/server.key"
);
20. Doris的未来发展趋势
作为一个快速发展的开源项目，Doris正在向着更强大、更灵活的方向发展。以下是一些值得关注的趋势：
- 云原生支持的增强：更好地支持容器化部署和云环境。
- AI集成：深度集成机器学习和人工智能能力。
- 实时分析能力的提升：支持更低延迟的实时数据分析。
- 多模态数据支持：除结构化数据外，支持半结构化和非结构化数据的分析。
- 生态系统的扩展：与更多大数据和AI工具的集成。
21. 实战案例：全球化电商平台的数据分析
让我们通过一个具体的案例来看看Doris如何在一个全球化电商平台中发挥作用：
需求
- 实时监控全球销售数据
- 支持跨地域的数据分析
- 处理高并发的用户查询请求
解决方案
-
多地域部署：
在主要市场部署Doris集群，使用Doris的跨集群复制功能同步数据。 -
实时数据接入：
使用Kafka + Flink CDC捕获订单数据，实时写入Doris。 -
查询性能优化：
- 使用分区 + 分桶策略优化数据分布
- 创建适当的物化视图加速常用查询
-
可视化：
集成Superset作为BI工具，提供直观的数据可视化界面。
核心SQL示例
-- 创建跨地域销售分析表
CREATE TABLE global_sales (
order_id BIGINT,
user_id BIGINT,
product_id BIGINT,
order_time DATETIME,
amount DECIMAL(10, 2),
region VARCHAR(20)
)
PARTITION BY RANGE(order_time) (
PARTITION p2023_Q1 VALUES LESS THAN ('2023-04-01'),
PARTITION p2023_Q2 VALUES LESS THAN ('2023-07-01'),
PARTITION p2023_Q3 VALUES LESS THAN ('2023-10-01'),
PARTITION p2023_Q4 VALUES LESS THAN ('2024-01-01')
)
DISTRIBUTED BY HASH(order_id) BUCKETS 48;
-- 创建实时销售趋势物化视图
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_hourly_sales AS
SELECT
DATE_FORMAT(order_time, '%Y-%m-%d %H:00:00') AS hour,
region,
SUM(amount) AS total_sales,
COUNT(DISTINCT user_id) AS unique_users
FROM global_sales
GROUP BY DATE_FORMAT(order_time, '%Y-%m-%d %H:00:00'), region;
-- 查询最近24小时各地区销售趋势
SELECT hour, region, total_sales, unique_users
FROM mv_hourly_sales
WHERE hour >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 24 HOUR)
ORDER BY hour DESC, total_sales DESC;
这个案例展示了Doris如何在复杂的全球化业务场景中提供高性能、实时的数据分析能力。
Doris的多元化应用：跨行业案例研究
在我们的Doris学习之旅中，我们已经探讨了很多技术细节和通用应用场景。现在，让我们深入到几个具体的行业，看看Doris如何在这些领域发挥其强大的分析能力。同时，我们也将探讨Doris如何与新兴技术结合，开创更多可能性。
22. 金融行业：实时风控系统
在金融行业，实时风险控制是一个关键的应用场景。让我们看看如何使用Doris构建一个高效的实时风控系统。
需求
- 实时处理交易数据
- 快速识别潜在的欺诈交易
- 支持复杂的多维度分析
解决方案
- 数据接入：使用Kafka实时接入交易数据
- 实时计算：利用Doris的流式导入功能实时处理数据
- 风险评分：使用Doris的UDF功能实现复杂的风险评分算法
- 实时告警：基于评分结果触发实时告警
核心实现
-- 创建实时交易表
CREATE TABLE realtime_transactions (
transaction_id BIGINT,
user_id BIGINT,
amount DECIMAL(15, 2),
transaction_time DATETIME,
location VARCHAR(50),
device_id VARCHAR(50),
risk_score DOUBLE DEFAULT "0"
)
PARTITION BY RANGE(transaction_time) (
PARTITION p2023_1 VALUES LESS THAN ("2023-07-01"),
PARTITION p2023_2 VALUES LESS THAN ("2024-01-01")
)
DISTRIBUTED BY HASH(transaction_id) BUCKETS 32;
-- 创建风险评分UDF
CREATE FUNCTION calculate_risk_score(amount DOUBLE, location STRING, device_id STRING)
RETURNS DOUBLE PROPERTIES (
"file"="hdfs://path/to/risk_score_udf.jar",
"symbol"="com.example.RiskScoreUDF",
"type"="JAVA_UDF"
);
-- 创建实时风险评估视图
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_risk_assessment AS
SELECT
transaction_id,
user_id,
amount,
transaction_time,
calculate_risk_score(amount, location, device_id) AS risk_score
FROM realtime_transactions;
-- 查询高风险交易
SELECT * FROM mv_risk_assessment
WHERE risk_score > 0.8
ORDER BY transaction_time DESC
LIMIT 100;
这个方案允许我们实时计算每笔交易的风险分数，并快速识别高风险交易。
23. 物联网（IoT）：智能工厂数据分析
随着工业4.0的推进，智能工厂成为了一个热门话题。Doris如何在这样的场景中发挥作用呢？
需求
- 实时收集和分析海量传感器数据
- 预测设备故障
- 优化生产流程
解决方案
- 边缘计算：在工厂本地部署Doris边缘节点，实现数据的初步处理
- 数据同步：将汇总后的数据同步到云端Doris集群
- 实时监控：创建仪表板实时监控生产状态
- 预测性维护：利用Doris对接机器学习模型，预测设备故障
核心实现
-- 创建边缘节点的传感器数据表
CREATE TABLE edge_sensor_data (
sensor_id INT,
timestamp DATETIME,
temperature DOUBLE,
pressure DOUBLE,
vibration DOUBLE
)
PARTITION BY RANGE(timestamp) (
PARTITION p2023_Q3 VALUES LESS THAN ("2023-10-01"),
PARTITION p2023_Q4 VALUES LESS THAN ("2024-01-01")
)
DISTRIBUTED BY HASH(sensor_id) BUCKETS 16;
-- 创建云端汇总表
CREATE TABLE cloud_sensor_summary (
sensor_id INT,
hour DATETIME,
avg_temperature DOUBLE,
avg_pressure DOUBLE,
avg_vibration DOUBLE,
anomaly_score DOUBLE DEFAULT "0"
)
PARTITION BY RANGE(hour) (
PARTITION p2023_Q3 VALUES LESS THAN ("2023-10-01"),
PARTITION p2023_Q4 VALUES LESS THAN ("2024-01-01")
)
DISTRIBUTED BY HASH(sensor_id) BUCKETS 32;
-- 在边缘节点创建汇总任务
INSERT INTO cloud_sensor_summary
SELECT
sensor_id,
DATE_TRUNC('HOUR', timestamp) AS hour,
AVG(temperature) AS avg_temperature,
AVG(pressure) AS avg_pressure,
AVG(vibration) AS avg_vibration
FROM edge_sensor_data
GROUP BY sensor_id, DATE_TRUNC('HOUR', timestamp);
-- 在云端创建异常检测视图
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_anomaly_detection AS
SELECT
*,
detect_anomaly(avg_temperature, avg_pressure, avg_vibration) AS anomaly_score
FROM cloud_sensor_summary;
-- 查询可能的异常
SELECT * FROM mv_anomaly_detection
WHERE anomaly_score > 0.7
ORDER BY hour DESC, anomaly_score DESC
LIMIT 50;
这个方案实现了从边缘到云端的数据处理流程，并能够实时检测潜在的设备异常。
24. 新零售：全渠道数据整合
新零售模式要求将线上和线下渠道的数据进行无缝整合。Doris如何助力这一过程呢？
需求
- 整合线上和线下销售数据
- 实时库存管理
- 个性化推荐
解决方案
- 数据整合：使用Doris的外部表功能连接不同数据源
- 实时同步：利用Flink CDC实时捕获变更数据
- 统一分析：创建跨渠道的统一分析视图
- 个性化推荐：结合机器学习模型，实现实时个性化推荐
核心实现
-- 创建线上销售外部表
CREATE EXTERNAL TABLE online_sales (
order_id BIGINT,
user_id BIGINT,
product_id BIGINT,
quantity INT,
price DECIMAL(10, 2),
order_time DATETIME
)
ENGINE=MYSQL
PROPERTIES (
"host" = "mysql_host",
"port" = "3306",
"user" = "username",
"password" = "password",
"database" = "online_db",
"table" = "sales"
);
-- 创建线下销售表
CREATE TABLE offline_sales (
transaction_id BIGINT,
store_id INT,
product_id BIGINT,
quantity INT,
price DECIMAL(10, 2),
transaction_time DATETIME
)
PARTITION BY RANGE(transaction_time) (
PARTITION p2023_Q3 VALUES LESS THAN ("2023-10-01"),
PARTITION p2023_Q4 VALUES LESS THAN ("2024-01-01")
)
DISTRIBUTED BY HASH(transaction_id) BUCKETS 32;
-- 创建统一销售视图
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_unified_sales AS
SELECT
'online' AS channel,
product_id,
SUM(quantity) AS total_quantity,
SUM(quantity * price) AS total_revenue,
COUNT(DISTINCT user_id) AS unique_customers
FROM online_sales
GROUP BY product_id
UNION ALL
SELECT
'offline' AS channel,
product_id,
SUM(quantity) AS total_quantity,
SUM(quantity * price) AS total_revenue,
COUNT(DISTINCT transaction_id) AS unique_transactions
FROM offline_sales
GROUP BY product_id;
-- 查询跨渠道销售表现
SELECT
product_id,
SUM(CASE WHEN channel = 'online' THEN total_revenue ELSE 0 END) AS online_revenue,
SUM(CASE WHEN channel = 'offline' THEN total_revenue ELSE 0 END) AS offline_revenue,
SUM(total_revenue) AS total_revenue
FROM mv_unified_sales
GROUP BY product_id
ORDER BY total_revenue DESC
LIMIT 20;
这个方案实现了线上线下数据的无缝整合，为全渠道分析提供了基础。
25. Doris与新兴技术的结合
随着技术的不断发展，Doris也在与新兴技术不断融合，开创新的应用场景。
5G与边缘计算
5G的低延迟特性与边缘计算相结合，可以实现更接近数据源的实时分析。我们可以在边缘节点部署轻量级的Doris集群，处理本地数据，然后将汇总结果传输到中心Doris集群。
# 在边缘节点部署Doris
docker run -d --name doris-edge \
-p 8030:8030 -p 9020:9020 -p 9030:9030 \
-v /path/to/doris/config:/opt/apache-doris/conf \
apache/doris:1.2.0
AI与Doris的深度集成
随着AI技术的发展，我们可以考虑将更多的AI能力直接集成到Doris中：
- 向量检索：支持高效的向量相似度查询，用于推荐系统或图像检索。
- 自然语言处理：集成NLP模型，支持文本数据的语义分析。
- 时间序列预测：内置时间序列预测算法，用于销售预测、设备监控等场景。
-- 假设未来Doris支持向量检索
CREATE TABLE product_embeddings (
product_id BIGINT,
embedding VECTOR(128) -- 128维的产品向量表示
)
ENGINE=VECTORINDEX
PROPERTIES (
"index_type" = "HNSW",
"metric_type" = "L2"
);
-- 查询相似产品
SELECT product_id, L2_distance(embedding, [0.1, 0.2, ...]) AS distance
FROM product_embeddings
ORDER BY distance ASC
LIMIT 10;
区块链数据分析
随着区块链技术的成熟，分析区块链数据成为一个新的需求。Doris可以作为区块链数据的分析引擎：
CREATE TABLE blockchain_transactions (
block_number BIGINT,
transaction_hash VARCHAR(66),
from_address VARCHAR(42),
to_address VARCHAR(42),
value DECIMAL(38, 18),
gas_price BIGINT,
timestamp DATETIME
)
PARTITION BY RANGE(block_number) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (10000000),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (20000000)
)
DISTRIBUTED BY HASH(transaction_hash) BUCKETS 64;
-- 分析大额交易
SELECT
DATE_TRUNC('DAY', timestamp) AS date,
COUNT(*) AS large_tx_count,
SUM(value) AS total_value
FROM blockchain_transactions
WHERE value > 100 -- 假设单位是ETH
GROUP BY DATE_TRUNC('DAY', timestamp)
ORDER BY date DESC;
Doris的进阶之路：高级优化与生态系统集成
在我们的Doris学习旅程中，我们已经探讨了许多基础概念、应用场景和行业案例。现在，让我们深入到一些更高级的主题，包括性能优化技巧、与其他大数据技术的深度集成，以及在复杂数据分析场景中的应用。这些知识将帮助我们在实际项目中更好地发挥Doris的潜力。
26. Doris查询优化的艺术
随着数据量的增长和查询复杂度的提高，查询优化成为了一个关键话题。让我们探讨一些高级的查询优化技巧。
分区剪枝
合理的分区设计可以大大提高查询效率：
-- 优化前
CREATE TABLE sales_data (
sale_date DATE,
product_id INT,
amount DECIMAL(10, 2)
)
DISTRIBUTED BY HASH(product_id) BUCKETS 32;
-- 优化后
CREATE TABLE sales_data (
sale_date DATE,
product_id INT,
amount DECIMAL(10, 2)
)
PARTITION BY RANGE(sale_date) (
PARTITION p2023_01 VALUES LESS THAN ('2023-02-01'),
PARTITION p2023_02 VALUES LESS THAN ('2023-03-01'),
...
)
DISTRIBUTED BY HASH(product_id) BUCKETS 32;
-- 优化后的查询可以利用分区剪枝
SELECT SUM(amount)
FROM sales_data
WHERE sale_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';
物化视图优化
为常用的聚合查询创建物化视图：
-- 创建物化视图
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_daily_sales AS
SELECT
sale_date,
product_id,
SUM(amount) AS total_amount,
COUNT(DISTINCT product_id) AS product_count
FROM sales_data
GROUP BY sale_date, product_id;
-- 查询将自动使用物化视图
SELECT sale_date, SUM(total_amount)
FROM sales_data
GROUP BY sale_date;
子查询优化
将复杂的子查询改写为JOIN，可能会提高性能：
-- 优化前
SELECT *
FROM orders
WHERE customer_id IN (
SELECT id
FROM customers
WHERE region = 'North'
);
-- 优化后
SELECT o.*
FROM orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.id
WHERE c.region = 'North';
使用EXPLAIN分析查询计划
EXPLAIN SELECT * FROM sales_data WHERE sale_date > '2023-01-01';
通过分析执行计划，我们可以找出潜在的性能瓶颈，如全表扫描、低效的JOIN等。
27. Doris与Hadoop生态系统的深度集成
Doris作为一个开放的系统，可以与Hadoop生态系统的多个组件进行深度集成，从而构建更强大的数据分析平台。
与Hive的集成
通过创建外部表，我们可以在Doris中查询Hive的数据：
CREATE EXTERNAL TABLE ext_hive_table (
id INT,
name STRING,
age INT
)
ENGINE=HIVE
PROPERTIES (
"hive.metastore.uris" = "thrift://metastore_host:9083",
"database" = "default",
"table" = "hive_table"
);
-- 现在可以直接查询Hive的数据了
SELECT * FROM ext_hive_table WHERE age > 30;
与Spark的集成
使用Spark-Doris-Connector，我们可以在Spark中高效地读写Doris数据：
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder().appName("DorisSparkExample").getOrCreate()
// 读取Doris数据
val dorisDf = spark.read
.format("doris")
.option("doris.table.identifier", "example_db.table_name")
.option("doris.fenodes", "fe_host:8030")
.load()
// 处理数据
val resultDf = dorisDf.groupBy("column_name").count()
// 写回Doris
resultDf.write
.format("doris")
.option("doris.table.identifier", "example_db.result_table")
.option("doris.fenodes", "fe_host:8030")
.save()
与Flink的集成
使用Flink-Doris-Connector，我们可以实现实时数据处理和分析：
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
// 创建Doris表
tEnv.executeSql("CREATE TABLE doris_table (" +
" id INT," +
" name STRING," +
" age INT" +
") WITH (" +
" 'connector' = 'doris'," +
" 'fenodes' = 'fe_host:8030'," +
" 'table.identifier' = 'example_db.table_name'," +
" 'username' = 'root'," +
" 'password' = ''" +
")");
// 执行查询
tEnv.executeSql("SELECT age, COUNT(*) as count FROM doris_table GROUP BY age").print();
env.execute();
28. Doris在复杂数据分析场景中的应用
随着数据分析需求的日益复杂，Doris也在不断进化以满足这些需求。让我们看看Doris如何应对一些复杂的数据分析场景。
实时OLAP分析
假设我们需要构建一个实时的用户行为分析系统：
-- 创建实时用户行为表
CREATE TABLE user_behaviors (
user_id BIGINT,
event_time DATETIME,
event_type VARCHAR(20),
page_id VARCHAR(50),
session_id VARCHAR(50)
)
PARTITION BY RANGE(event_time) (
PARTITION p2023_07 VALUES LESS THAN ('2023-08-01'),
PARTITION p2023_08 VALUES LESS THAN ('2023-09-01')
)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 32;
-- 创建实时会话分析视图
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_session_analysis AS
SELECT
session_id,
MIN(event_time) AS session_start,
MAX(event_time) AS session_end,
COUNT(*) AS event_count,
COUNT(DISTINCT page_id) AS unique_pages
FROM user_behaviors
GROUP BY session_id;
-- 实时查询长会话
SELECT *
FROM mv_session_analysis
WHERE TIMESTAMPDIFF(MINUTE, session_start, session_end) > 30
ORDER BY event_count DESC
LIMIT 100;
这个例子展示了如何使用Doris进行实时的会话分析，可以快速识别长时间和高互动的用户会话。
时序数据分析
对于IoT或金融等领域的时序数据分析，Doris也能够胜任：
-- 创建时序数据表
CREATE TABLE sensor_data (
sensor_id INT,
timestamp DATETIME,
temperature DOUBLE,
humidity DOUBLE,
pressure DOUBLE
)
PARTITION BY RANGE(timestamp) (
PARTITION p2023_Q3 VALUES LESS THAN ('2023-10-01'),
PARTITION p2023_Q4 VALUES LESS THAN ('2024-01-01')
)
DISTRIBUTED BY HASH(sensor_id) BUCKETS 32;
-- 时序聚合分析
SELECT
sensor_id,
DATE_TRUNC('hour', timestamp) AS hour,
AVG(temperature) AS avg_temp,
MAX(temperature) AS max_temp,
MIN(temperature) AS min_temp,
AVG(humidity) AS avg_humidity,
AVG(pressure) AS avg_pressure
FROM sensor_data
WHERE timestamp BETWEEN '2023-07-01' AND '2023-07-31'
GROUP BY sensor_id, DATE_TRUNC('hour', timestamp)
ORDER BY sensor_id, hour;
-- 使用窗口函数进行滑动平均分析
SELECT
sensor_id,
timestamp,
temperature,
AVG(temperature) OVER (
PARTITION BY sensor_id
ORDER BY timestamp
ROWS BETWEEN 5 PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS moving_avg_temp
FROM sensor_data
WHERE sensor_id = 1
ORDER BY timestamp;
这个例子展示了如何使用Doris进行时序数据的聚合分析和滑动窗口分析。
图数据分析
尽管Doris不是专门的图数据库，但我们可以使用它来进行一些基本的图分析：
-- 创建边表
CREATE TABLE edges (
source_id BIGINT,
target_id BIGINT,
weight DOUBLE
)
DISTRIBUTED BY HASH(source_id) BUCKETS 32;
-- 查找两跳邻居
WITH one_hop AS (
SELECT DISTINCT target_id
FROM edges
WHERE source_id = 1
),
two_hop AS (
SELECT DISTINCT e.target_id
FROM one_hop oh
JOIN edges e ON oh.target_id = e.source_id
WHERE e.target_id != 1
)
SELECT * FROM two_hop;
-- 计算页面排名（简化版）
CREATE TABLE page_rank (
node_id BIGINT,
rank DOUBLE
)
DISTRIBUTED BY HASH(node_id) BUCKETS 32;
-- 迭代计算页面排名（这里只展示一次迭代）
INSERT INTO page_rank
SELECT
e.target_id AS node_id,
SUM(pr.rank / out_degree.cnt) AS rank
FROM edges e
JOIN page_rank pr ON e.source_id = pr.node_id
JOIN (
SELECT source_id, COUNT(*) AS cnt
FROM edges
GROUP BY source_id
) out_degree ON e.source_id = out_degree.source_id
GROUP BY e.target_id;
这个例子展示了如何使用Doris进行简单的图分析，包括查找两跳邻居和简化版的PageRank计算。
29. Doris的未来：持续优化与创新
作为一个快速发展的开源项目，Doris正在不断优化和创新。以下是一些值得期待的方向：
- 查询优化器的持续改进：更智能的CBO（基于代价的优化器）和RBO（基于规则的优化器）。
- 更好的存储引擎：支持列存和行存的混合存储，以适应不同的查询模式。
- 增强的AI集成：内置更多机器学习算法，支持更复杂的预测和分类任务。
- 更强大的实时分析能力：优化流式数据处理，支持更低延迟的实时分析。
- 云原生支持的加强：更好地支持K8s等云原生环境，简化部署和运维。
结语：在技术的海洋中乘风破浪
回顾我们的Doris学习之旅，从最初的基础概念到现在探讨高级优化技巧和复杂分析场景，我们见证了Doris的强大、灵活和不断进化的特性。这个旅程不仅是对Doris的深入探索，更是对整个大数据生态系统和分析技术的全面认识。
在这个技术快速迭代的时代，"糙快猛"的学习方法让我们能够快速适应新技术，在实践中学习和成长。但同时，我们也要记住，真正的技术精进来自于在"糙快猛"的基础上的不断思考、实践和创新。
对于所有正在或即将开始Doris学习之旅的朋友，我想说：
- 保持好奇心：技术世界永远充满新知识，保持对新事物的好奇和学习的热情。
- 深入原理：不要满足于表面的应用，要深入理解Doris的内部原理，这将帮助你更好地优化和排障。
- 跨界思考：将Doris与其他技术结合，思考如何在更广阔的场景中应用它。
- 实践为王：纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。不断在实际项目中应用所学，才能真正掌握。
- 回馈社区：将你的经验、发现甚至代码贡献给社区，推动Doris的发展，也提升
