Apache Doris：大数据时代的高速OLAP分析系统

"Apache Doris是百度大数据部研发的高性能、低成本、分布式的数据分析系统，主要应用于大数据环境下的在线分析处理（OLAP）。该系统在大厂中广泛应用，具备高可用性和高查询性能，能实现秒级分析，适用于大规模数据的多维分析和报表生成。Doris具备线性扩展能力，支持云化部署，并且具有优秀的数据加载性能。" Apache Doris，作为一款基于AMPP（Advanced Massively Parallel Processing）的交互式SQL数据库，设计目标是为了处理结构化数据的百TB到PB级别的规模，提供毫秒至秒级的分析速度。它是由百度的OLAP团队开发的第三代产品，经历了从Doris到OLAP Engine再到Palo的演进，最终成为Apache基金会的孵化项目。在百度内部，超过200条产品线使用了Doris，涉及1000多台服务器，单一业务的最大数据量可达百TB。 Doris的主要定位是提供低成本、线性可扩展、高可用、高查询性能的数据分析解决方案。系统能够保持99.9999%的高可用性，实现每秒10万次查询（QPS）和每秒100GB的数据吞吐。此外，Doris能在100到200个节点的集群上处理1000TB的数据，其成本仅为传统方案的1/10到1/100。在数据加载性能方面，Doris可以达到每小时处理10TB数据的速度。 在适用场景上，Doris主要用于数据分析和统计报表的生成，可以替代MySQL存储结果数据，避免批处理和邮件发送的繁琐。同时，它也适用于多维分析，可以替代Hadoop+Hive的组合。例如，百度统计利用Doris为450万个网站提供流量分析服务，每天处理2TB以上的数据，且能在5分钟内完成导入，平均查询延迟仅30毫秒。另外，百度云交易系统借助Doris处理T级别的交易数据，实现每5分钟的数据导入，而百度云数据中心则利用Doris进行多维度、高性能的BI分析，日处理数据量超过1TB，支持分钟级的数据导入。 Doris的整体架构包括前端（FE）和后端（BE）两部分。FE由 Leader、Follower 和 Observer 组成，负责元数据管理、查询解析、执行计划生成等工作，而BE则主要承担数据存储和计算任务，采用C++实现，确保高效的执行性能。此外，Doris还支持与MySQL工具的兼容，方便数据导入和管理。 Apache Doris是一款专为大数据分析设计的高性能系统，广泛应用于大厂的各种数据分析需求，尤其在实时报表、多维分析和海量数据处理方面表现出色，为企业提供了高效、经济的解决方案。