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域网站名分类,seo搜索引擎优化,网站后台怎么控制,一个专门做海鲜的网站目录 1 引言 2 Doris 架构全景图 2 核心组件技术解析 2.1 Frontend 层(FE) 2.2 Backend 层(BE) 3 数据存储与复制机制 3.1 存储架构演进 3.2 副本复制策略 4 查询处理全流程解析 4.1 查询生命周期 5 高可用设计 5.1 F…

目录

1 引言

2 Doris 架构全景图

2 核心组件技术解析

2.1 Frontend 层(FE)

2.2 Backend 层(BE)

3 数据存储与复制机制

3.1 存储架构演进

3.2 副本复制策略

4 查询处理全流程解析

4.1 查询生命周期

5 高可用设计

5.1 FE高可用架构

5.2 BE故障恢复

6 总结


1 引言

Apache Doris作为一款基于MPP架构的高性能实时分析数据库,凭借其极速的OLAP查询能力和简单易用的特性,在大数据领域获得了广泛应用。

2 Doris 架构全景图

  • 三层服务架构:由Frontend(FE) 集群和Backend(BE) 集群构成计算存储分离架构,通过Broker实现外部数据源访问
  • 元数据双环路:FE Master主导元数据变更,Follower通过Paxos协议保证强一致性,Observer提供只读扩展
  • 数据分片机制:采用动态分片(Tablet)设计,每个分片包含多个Rowset实现增量更新
  • 存储引擎:采用列式存储格式,支持多种索引结构(Zone Map、Bloom Filter)
  • 计算引擎:基于LLVM的向量化执行引擎,支持Pipeline执行模式

2 核心组件技术解析

2.1 Frontend 层(FE)

角色定位:作为系统的"大脑",承担元数据管理、查询计划生成、用户访问控制等核心职责,采用 Shared-Nothing 架构实现水平扩展
关键模块
  • Catalog Manager:存储表结构、分区信息、分片位置等元数据,通过多版本控制(MVCC)保证事务一致性,采用两阶段提交协议管理Schema变更
  • Query Planner:将SQL解析为逻辑计划,通过CBO(基于成本的优化器)生成物理执行计划,优化策略包括:
    • 谓词下推(Predicate Pushdown)
    • 分区剪枝(Partition Pruning)
    • 动态分区裁剪(Dynamic Partition Pruning)
  • Coordinator:负责将物理计划拆分为多个Fragment,通过Pipeline调度机制分配给BE执行,支持自适应执行,可根据集群负载动态调整并行度

2.2 Backend 层(BE)

角色定位:作为数据存储和计算的核心载体,采用混合架构设计:
  • 存储层:基于LSM-Tree思想实现的高效列存引擎
  • 计算层:支持Pipeline执行模式的向量化引擎
关键特性
  • 数据分片(Tablet):物理存储的最小单元,每个Tablet包含多个Rowset(不可变数据块),支持自动数据均衡和副本迁移
  • 智能索引
    • Zone Map:记录每个数据块的最大/最小值,实现快速范围查询过滤
    • Bloom Filter:加速点查性能,减少不必要的IO
    • 倒排索引:对高基数列建立索引,支持快速存在性判断
  • 向量化执行:通过SIMD指令集优化,将单条记录处理升级为批量处理,典型场景性能提升3-5倍

3 数据存储与复制机制

3.1 存储架构演进

存储流程
  • 写入数据首先进入内存MemTable
  • 达到阈值后转为Immutable Rowset
  • 通过BaseCompaction生成不可变的Base Rowset
  • 增量数据写入Delta Rowset
  • 定期执行Cumulative Compaction合并增量数据

3.2 副本复制策略

  • 多副本存储:默认3副本,支持自定义副本数
  • Paxos协议:FE层通过Multi-Paxos保证元数据一致性
  • Quorum机制:数据写入需要多数派副本确认,确保强一致性
  • 副本修复:通过异步复制和 Checksum 校验自动修复损坏副本

4 查询处理全流程解析

4.1 查询生命周期

查询解析阶段
  • 语法解析生成AST
  • 语义检查验证表/列存在性
  • 生成逻辑执行计划
优化阶段
  • 统计信息收集(行数、Distinct值等)
  • 代价模型选择最优执行路径
  • 生成物理执行计划(包含Scan、Shuffle、Aggregate等Operator)
执行阶段
  • BE执行Pipeline计算
  • 通过网络交换中间结果(Shuffle)
  • FE进行最终结果聚合

5 高可用设计

5.1 FE高可用架构

  • 三节点部署:1个Master + 2个Follower
  • 脑裂防护:通过租约机制防止双Master
  • 元数据备份:支持定期快照到远程存储

5.2 BE故障恢复

  • 副本迁移:自动检测故障节点,触发副本复制
  • 负载均衡:通过均衡器自动迁移热点分片
  • 隔离机制:支持按照机房、机架维度部署副本

6 总结

Apache Doris通过创新的MPP架构设计,在存储层实现了高效的列式存储与智能索引,在计算层构建了高性能的向量化执行引擎,配合完善的副本机制和高可用设计,形成了完整的现代数据仓库解决方案。其架构设计充分体现了"极致性能"与"简单易用"的平衡哲学,为大数据分析场景提供了强有力的技术支撑。
http://www.dtcms.com/wzjs/385637.html

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