Flink实时电商数仓之Doris框架（七）

Doris框架

大规模并行处理的分析型数据库产品。使用场景：一般先将原始数据经过清洗过滤转换后，再导入doris中使用。主要实现的功能有：

1. 实时看板 - 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
2. 即席查询
3. 统一数仓构建：替换了原来由Spark, Hive，Kudu, Hbase等旧框架
4. 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

Doris架构

• 后端：C语言编写的，用于数据查询
• 前端：Leader, Follower, Oberserver

部署注意事项

1. 磁盘空间按用户总数据量x3副本计算，然后再预留额外40%的空间。
2. 所有部署节点关闭swap
3. FE节点数据至少为1。一个Follower和一个Observer时，可以实现高可用

参数修改

1. 最大同时打开文件个数
2. 设置最大虚拟块，sudo reboot重启后生效
3. 根据自己需求下载对应的安装包，如果是苹果电脑下载arm包，否则选择x64. https://doris.apache.org/download/
4. 解压安装fe, be,以及其他依赖，也就是下载的安装包里面的三个文件。
5. 由于虚拟机有多张网卡，因此需要修改对应的网段信息，和NAT模式里面的网段对应。

1. 如果参数配置错误，导致无法成功启动，直接删掉已经安装的文件，直接重新解压。

配置BE

1. 修改web_server的端口号，改为7040
2. 修改网段地址为NAT的网段
3. 添加单台后端BEALTER SYSTEM ADD BACKEND "hadoop102:9050";
4. /opt/module/doris/be/bin/start_be.sh --daemon启动后端
5. SHOW PROC '/backends'\G查看后端状态

BE后台节点变更

• 建议直接分发BE压缩包，因为Doris解压启动后就会产生底层数据，直接使用新的压缩包扩容会更为方便。在MySQL客户端，通过ALTER SYSTEM ADD BACKEND
• 减少节点时需要先移动数据，然后再删除。ALTER SYSTEM DECOMMISSION BACKEND "be_host:be_heartbeat_service_port";

FE节点的变更

1. 分发fe文件，注意删除元数据。hadoop102 发过来的元数据rm -rf /opt/module/doris/fe/doris-meta/*
2. 启动FE：/opt/module/doris/fe/bin/start_fe.sh --daemon --helper hadoop102:9010
3. 查看FE状态：show proc '/frontends';
4. FE的缩容：ALTER SYSTEM DROP FOLLOWER[OBSERVER] "fe_host:edit_log_port";

群启群关脚本

• 创建脚本为doris.sh

#!/bin/bash
case $1 in
    "start")for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104 ;do
            echo "========== 在 $host 上启动 fe  ========="
            ssh $host "source /etc/profile; /opt/module/doris/fe/bin/start_fe.sh --daemon"
        done
        for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104 ;do
            echo "========== 在 $host 上启动 be  ========="
            ssh $host "source /etc/profile; /opt/module/doris/be/bin/start_be.sh --daemon"
        done

       ;;"stop")for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104 ;do
                echo "========== 在 $host 上停止 fe  ========="
                ssh $host "source /etc/profile; /opt/module/doris/fe/bin/stop_fe.sh "
            done
            for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104 ;do
                echo "========== 在 $host 上停止 be  ========="
                ssh $host "source /etc/profile; /opt/module/doris/be/bin/stop_be.sh "
            done

           ;;*)
        echo "你启动的姿势不对"
        echo "  start   启动doris集群"
        echo "  stop    停止stop集群";;
esac

• chmod +x doris.sh 添加脚本执行权限

数据表设计

• row: 用户的一行数据
• column:描述一行数据中的不同字段 - key: 维度列- value:指标列
• 分区分片 - Tablet:数据分片，数据划分的最小逻辑单元- Partition:最小的管理单元，数据的导入与删除，都只能针对一个partition进行
• 数据模型 - Aggregate聚合模型 - 一般用来存放事实表- 副本数不能高于be的个数- 没有幂等性，如果sum求和，多次插入同样数据时，结果会加起来- Unique唯一性模型 - 使用unique key(k1, k2)来保证key的唯一- 底层其实也是使用聚合模型，非主键使用replace关键字- Duplicate重复模型 - 一般用于收集日志- 数据会自动排序

建表语法

1. olap是默认引擎，字段可以设置引擎，如果是其他的引擎，就表示远程连接其他数据库
2. 尽量选择整型类型，整型长度遵循够用即可
3. 分区方式，如果不分区时，会默认创建一个跟表名一致的分区 - range分区，一般按照天数划分。一般使用value less than 的方式来指定上界，区间都是左闭右开的- list分区，一般按照城市划分。使用value in(一般是城市名称列表)
4. 分桶：分桶字段一般是join时使用的关键字字段。建议桶的个数等于离线时划分的个数。一般为10~20.
5. propertities属性 - 副本数- 设定到期时间，到期后作为冷数据放到机械硬盘

动态分区

动态分区只支持Range分区，动态分区功能启动时，FE会启动一个后台进程，根据用户指定的规则创建或删除分区。

1. 查看分区详情：show partition from 表名
2. 如果分区不存在，则无法插入数据。并且会报错 no partition for this tuple

上卷

1. desc 表名 all ：查询表格的全部信息
2. 上卷类似MR中的预聚合，提前创建好要查询的指标。后期查询该数据时，直接返回即可。也可以对于部分数据做排序。

物化视图

预先计算定义好的数据集，存储在Doris中的一个特殊的表。加快对固定维度进行分析查询。

• 适用场景： - 查询仅涉及表中的很小一部分列或行- 查询包含一些耗时处理操作，比如，事件很久的聚合操作- 查询需要匹配不同的前缀索引
• 使用 - 创建物化视图- 检查物化视图是否构建完成desc sales_records all;- 检验当前查询是否匹配到了合适的物化视图EXPLAIN SELECT store_id, sum(sale_amt) FROM sales_records GROUP BY store_id;

create materialized view store_amt asselect 
store_id,sum(sale_amt)from sales_records 
groupby store_id;