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。
Doris 使用场景
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 和离线湖仓（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。
Doris 架构
Doris整体架构如图所示，非常简单，只有两类进程:
- Frontend（FE）
主要负责用户请求的接入、查询解析规划、元数据的管理、节点管理相关工作。
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。
- Backend（BE）
主要负责数据存储、查询计划的执行。
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。
- 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。
- Broker
Broker 是 Doris 集群中一种可选进程，主要用于支持 Doris 读写远端存储上的文件和目录，如 HDFS、BOS 和 AFS 等。