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Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库,以极速易用的特点被人们所熟知,仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果,不仅可以支持高并发的点查询场景,也能支持高吞吐的复杂分析场景,这个简短的指南将告诉你如何下载 Doris 最新稳定版本,在单节点上安装并运行它,包括创建数据库、数据表、导入数据及查询等。
下载 Doris
Doris 运行在 Linux 环境中,推荐 CentOS 7.x 或者 Ubuntu 16.04 以上版本,同时你需要安装 Java 运行环境(JDK 最低版本要求是 8),要检查你所安装的 Java 版本,请运行以下命令:
java -version
接下来,下载 Doris 的最新二进制版本,然后解压。
tar zxf apache-doris-x.x.x.tar.gz
配置 Doris
配置 FE
我们进入到 apache-doris-x.x.x/fe
目录
cd apache-doris-x.x.x/fe
修改 FE 配置文件 conf/fe.conf
,这里我们主要修改两个参数:priority_networks
及 meta_dir
,如果你需要更多优化配置,请参考 FE 参数配置说明,进行调整。
- 添加 priority_networks 参数
priority_networks=172.23.16.0/24
注意:
这个参数我们在安装的时候是必须要配置的,特别是当一台机器拥有多个 IP 地址的时候,我们要为 FE 指定唯一的 IP 地址。
这里假设你的节点 IP 是
172.23.16.32
,那么我们可以通过掩码的方式配置为172.23.16.0/24
。
- 添加元数据目录
meta_dir=/path/your/doris-meta
注意:
这里你可以不配置,默认是在你的 Doris FE 安装目录下的 doris-meta,
单独配置元数据目录,需要你提前创建好你指定的目录
启动 FE
在 FE 安装目录下执行下面的命令,来完成 FE 的启动。
./bin/start_fe.sh --daemon
查看 FE 运行状态
你可以通过下面的命令来检查 Doris 是否启动成功
curl http://127.0.0.1:8030/api/bootstrap
这里 IP 和 端口分别是 FE 的 IP 和 http_port(默认 8030),如果是你在 FE 节点执行,直接运行上面的命令即可。
如果返回结果中带有 "msg":"success"
字样,则说明启动成功。
你也可以通过 Doris FE 提供的 Web UI 来检查,在浏览器里输入地址
http:// fe_ip:8030
可以看到下面的界面,说明 FE 启动成功
注意:
- 这里我们使用 Doris 内置的默认用户 root 进行登录,密码是空
- 这是一个 Doris 的管理界面,只能拥有管理权限的用户才能登录,普通用户不能登录。
连接 FE
我们下面通过 MySQL 客户端来连接 Doris FE,下载免安装的 MySQL 客户端
解压刚才下载的 MySQL 客户端,在 bin/
目录下可以找到 mysql
命令行工具。然后执行下面的命令连接 Doris。
mysql -uroot -P9030 -h127.0.0.1
注意:
- 这里使用的 root 用户是 doris 内置的默认用户,也是超级管理员用户,具体的用户权限查看 权限管理
- -P:这里是我们连接 Doris 的查询端口,默认端口是 9030,对应的是 fe.conf 里的
query_port
- -h:这里是我们连接的 FE IP 地址,如果你的客户端和 FE 安装在同一个节点可以使用 127.0.0.1。
执行下面的命令查看 FE 运行状态
show frontends\G;
然后你可以看到类似下面的结果:
mysql> show frontends\G
*************************** 1. row ***************************
Name: 172.21.32.5_9010_1660549353220
IP: 172.21.32.5
EditLogPort: 9010
HttpPort: 8030
QueryPort: 9030
RpcPort: 9020
Role: FOLLOWER
IsMaster: true
ClusterId: 1685821635
Join: true
Alive: true
ReplayedJournalId: 49292
LastHeartbeat: 2022-08-17 13:00:45
IsHelper: true
ErrMsg:
Version: 1.1.2-rc03-ca55ac2
CurrentConnected: Yes
1 row in set (0.03 sec)
- 如果 IsMaster、Join 和 Alive 三列均为 true,则表示节点正常。
加密连接 FE
Doris 支持基于 SSL 的加密连接,当前支持 TLS1.2,TLS1.3 协议,可以通过以下配置开启 Doris 的 SSL 模式:
修改 FE 配置文件conf/fe.conf
,添加enable_ssl = true
即可。
接下来通过mysql
客户端连接 Doris,mysql 支持五种 SSL 模式:
1.mysql -uroot -P9030 -h127.0.0.1
与mysql --ssl-mode=PREFERRED -uroot -P9030 -h127.0.0.1
一样,都是一开始试图建立 SSL 加密连接,如果失败,则尝试使用普通连接。
2.mysql --ssl-mode=DISABLE -uroot -P9030 -h127.0.0.1
,不使用 SSL 加密连接,直接使用普通连接。
3.mysql --ssl-mode=REQUIRED -uroot -P9030 -h127.0.0.1
,强制使用 SSL 加密连接。
4.mysql --ssl-mode=VERIFY_CA --ssl-ca=ca.pem -uroot -P9030 -h127.0.0.1
,强制使用 SSL 加密连接,并且通过指定 CA 证书验证服务端身份是否有效。
5.mysql --ssl-mode=VERIFY_CA --ssl-ca=ca.pem --ssl-cert=client-cert.pem --ssl-key=client-key.pem -uroot -P9030 -h127.0.0.1
,强制使用 SSL 加密连接,双向验证。
注意:
--ssl-mode
参数是 mysql5.7.11 版本引入的,低于此版本的 mysql 客户端请参考这里。
Doris 开启 SSL 加密连接需要密钥证书文件验证,默认的密钥证书文件位于Doris/fe/mysql_ssl_default_certificate/
下。密钥证书文件的生成请参考密钥证书配置。
停止 FE 节点
Doris FE 的停止可以通过下面的命令完成
./bin/stop_fe.sh
配置 BE
我们进入到 apache-doris-x.x.x/be
目录
cd apache-doris-x.x.x/be
修改 BE 配置文件 conf/be.conf
,这里我们主要修改两个参数:priority_networks
及 storage_root
,如果你需要更多优化配置,请参考 BE 参数配置说明,进行调整。
- 添加 priority_networks 参数
priority_networks=172.23.16.0/24
注意:
这个参数我们在安装的时候是必须要配置的,特别是当一台机器拥有多个 IP 地址的时候,我们要为 BE 指定唯一的 IP 地址。
- 配置 BE 数据存储目录
storage_root_path=/path/your/data_dir
注意:
- 默认目录在 BE 安装目录的 storage 目录下。
- BE 配置的存储目录必须先创建好
- 配置 JAVA_HOME 环境变量
- 安装 Java UDF 函数
启动 BE
在 BE 安装目录下执行下面的命令,来完成 BE 的启动。
./bin/start_be.sh --daemon
添加 BE 节点到集群
通过 MySQL 客户端连接到 FE 之后执行下面的 SQL,将 BE 添加到集群中
ALTER SYSTEM ADD BACKEND "be_host_ip:heartbeat_service_port";
- be_host_ip:这里是你 BE 的 IP 地址,和你在
be.conf
里的priority_networks
匹配 - heartbeat_service_port:这里是你 BE 的心跳上报端口,和你在
be.conf
里的heartbeat_service_port
匹配,默认是9050
。
查看 BE 运行状态
你可以在 MySQL 命令行下执行下面的命令查看 BE 的运行状态。
SHOW BACKENDS\G
示例:
mysql> SHOW BACKENDS\G
*************************** 1. row ***************************
BackendId: 10003
Cluster: default_cluster
IP: 172.21.32.5
HeartbeatPort: 9050
BePort: 9060
HttpPort: 8040
BrpcPort: 8060
LastStartTime: 2022-08-16 15:31:37
LastHeartbeat: 2022-08-17 13:33:17
Alive: true
SystemDecommissioned: false
ClusterDecommissioned: false
TabletNum: 170
DataUsedCapacity: 985.787 KB
AvailCapacity: 782.729 GB
TotalCapacity: 984.180 GB
UsedPct: 20.47 %
MaxDiskUsedPct: 20.47 %
Tag: {"location" : "default"}
ErrMsg:
Version: 1.1.2-rc03-ca55ac2
Status: {"lastSuccessReportTabletsTime":"2022-08-17 13:33:05","lastStreamLoadTime":-1,"isQueryDisabled":false,"isLoadDisabled":false}
1 row in set (0.01 sec)
- Alive : true 表示节点运行正常
停止 BE 节点
Doris BE 的停止可以通过下面的命令完成
./bin/stop_be.sh
创建数据表
- 创建一个数据库
create database demo;
- 创建数据表
use demo;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS demo.example_tbl
(
`user_id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "用户id",
`date` DATE NOT NULL COMMENT "数据灌入日期时间",
`city` VARCHAR(20) COMMENT "用户所在城市",
`age` SMALLINT COMMENT "用户年龄",
`sex` TINYINT COMMENT "用户性别",
`last_visit_date` DATETIME REPLACE DEFAULT "1970-01-01 00:00:00" COMMENT "用户最后一次访问时间",
`cost` BIGINT SUM DEFAULT "0" COMMENT "用户总消费",
`max_dwell_time` INT MAX DEFAULT "0" COMMENT "用户最大停留时间",
`min_dwell_time` INT MIN DEFAULT "99999" COMMENT "用户最小停留时间"
)
AGGREGATE KEY(`user_id`, `date`, `city`, `age`, `sex`)
DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
"replication_allocation" = "tag.location.default: 1"
);
- 示例数据
10000,2017-10-01,北京,20,0,2017-10-01 06:00:00,20,10,10
10000,2017-10-01,北京,20,0,2017-10-01 07:00:00,15,2,2
10001,2017-10-01,北京,30,1,2017-10-01 17:05:45,2,22,22
10002,2017-10-02,上海,20,1,2017-10-02 12:59:12,200,5,5
10003,2017-10-02,广州,32,0,2017-10-02 11:20:00,30,11,11
10004,2017-10-01,深圳,35,0,2017-10-01 10:00:15,100,3,3
10004,2017-10-03,深圳,35,0,2017-10-03 10:20:22,11,6,6
将上面的数据保存在test.csv
文件中。
- 导入数据
这里我们通过 Stream load 方式将上面保存到文件中的数据导入到我们刚才创建的表里。
curl --location-trusted -u root: -T test.csv -H "column_separator:," http://127.0.0.1:8030/api/demo/example_tbl/_stream_load
- -T test.csv : 这里使我们刚才保存的数据文件,如果路径不一样,请指定完整路径
- -u root : 这里是用户名密码,我们使用默认用户 root,密码是空
- 127.0.0.1:8030 : 分别是 fe 的 ip 和 http_port
执行成功之后我们可以看到下面的返回信息
{
"TxnId": 30303,
"Label": "8690a5c7-a493-48fc-b274-1bb7cd656f25",
"TwoPhaseCommit": "false",
"Status": "Success",
"Message": "OK",
"NumberTotalRows": 7,
"NumberLoadedRows": 7,
"NumberFilteredRows": 0,
"NumberUnselectedRows": 0,
"LoadBytes": 399,
"LoadTimeMs": 381,
"BeginTxnTimeMs": 3,
"StreamLoadPutTimeMs": 5,
"ReadDataTimeMs": 0,
"WriteDataTimeMs": 191,
"CommitAndPublishTimeMs": 175
}
NumberLoadedRows
: 表示已经导入的数据记录数NumberTotalRows
: 表示要导入的总数据量Status
:Success 表示导入成功
到这里我们已经完成的数据导入,下面就可以根据我们自己的需求对数据进行查询分析了。
查询数据
我们上面完成了建表,输数据导入,下面我们就可以体验 Doris 的数据快速查询分析能力。
mysql> select * from example_tbl;
+---------+------------+--------+------+------+---------------------+------+----------------+----------------+
| user_id | date | city | age | sex | last_visit_date | cost | max_dwell_time | min_dwell_time |
+---------+------------+--------+------+------+---------------------+------+----------------+----------------+
| 10000 | 2017-10-01 | 北京 | 20 | 0 | 2017-10-01 07:00:00 | 35 | 10 | 2 |
| 10001 | 2017-10-01 | 北京 | 30 | 1 | 2017-10-01 17:05:45 | 2 | 22 | 22 |
| 10002 | 2017-10-02 | 上海 | 20 | 1 | 2017-10-02 12:59:12 | 200 | 5 | 5 |
| 10003 | 2017-10-02 | 广州 | 32 | 0 | 2017-10-02 11:20:00 | 30 | 11 | 11 |
| 10004 | 2017-10-01 | 深圳 | 35 | 0 | 2017-10-01 10:00:15 | 100 | 3 | 3 |
| 10004 | 2017-10-03 | 深圳 | 35 | 0 | 2017-10-03 10:20:22 | 11 | 6 | 6 |
+---------+------------+--------+------+------+---------------------+------+----------------+----------------+
6 rows in set (0.02 sec)
mysql> select * from example_tbl where city='上海';
+---------+------------+--------+------+------+---------------------+------+----------------+----------------+
| user_id | date | city | age | sex | last_visit_date | cost | max_dwell_time | min_dwell_time |
+---------+------------+--------+------+------+---------------------+------+----------------+----------------+
| 10002 | 2017-10-02 | 上海 | 20 | 1 | 2017-10-02 12:59:12 | 200 | 5 | 5 |
+---------+------------+--------+------+------+---------------------+------+----------------+----------------+
1 row in set (0.05 sec)
mysql> select city, sum(cost) as total_cost from example_tbl group by city;
+--------+------------+
| city | total_cost |
+--------+------------+
| 广州 | 30 |
| 上海 | 200 |
| 北京 | 37 |
| 深圳 | 111 |
+--------+------------+
4 rows in set (0.05 sec)
到这里我们整个快速开始就结束了,我们从 Doris 安装部署、启停、创建库表、数据导入及查询,完整的体验了 Doris 的操作流程,下面开始我们 Doris 使用之旅吧。