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存算一体 VS 存算分离

本文介绍存算分离与存算一体两种架构的区别、优势和适用场景,为用户的选择与使用提供参考。后文将详细说明如何部署并使用 Apache Doris 存算分离模式。如需部署存算一体模式,请参考集群部署

存算一体 VS 存算分离

Doris 的整体架构由两类进程组成:Frontend (FE) 和 Backend (BE)。其中 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;BE 主要负责数据存储、查询计划的执行。(更多信息

存算一体

在存算一体架构下,BE 节点上存储与计算紧密耦合,数据主要存储在 BE 节点上,多 BE 节点采用 MPP 分布式计算架构。

compute-storage-coupled

存算分离

BE 节点不再存储主数据,而是将共享存储层作为统一的数据主存储空间。同时,为了应对底层对象存储系统性能不佳和网络传输带来的性能下降,Doris 引入计算节点本地高速缓存。

compute-storage-decoupled

元数据层:

FE 主要存放库表元数据,Job 以及权限等 MySQL 协议依赖的信息。

Meta Service 是 Doris 存算分离元数据服务,主要负责处理导入事务,Tablet Meta,Rowset Meta 以及集群资源管理。这是一个可以横向扩展的无状态服务。

计算层:

存算分离模式下的 BE 是无状态的 Doris BE 节点,BE 上会缓存一部分 Tablet 元数据和数据以提高查询性能。

计算组(Compute Group) 是由 BE 节点组成的计算资源集合,多个计算组共享一份数据,计算组可以随时弹性加减节点。

共享存储层:

您可以基于 HDFS 和对象存储创建存储库(Storage Vault),建表时可以选择表的存储库。

如何选择

存算一体的优点

  • 部署简易:Apache Doris 不需要依赖类似外部共享文件系统或者对象存储,仅依赖物理服务器部署 FE 和 BE 两个进程即可完成集群的搭建,可以从一个节点扩展到数百个节点,同时也增强了系统的稳定性。
  • 性能优异:Apache Doris 执行计算时,计算节点可直接访问本地存储数据,充分利用机器的 IO、减少不必要的网络开销、获得更极致的查询性能。

存算一体的适用场景

  • 简单使用/快速试用 Doris,或在开发和测试环境中使用;
  • 不具备可靠的共享存储,如 HDFS、Ceph、对象存储等;
  • 业务线独立维护 Apache Doris,无专职 DBA 来维护 Doris 集群;
  • 不需极致弹性扩缩容,不需 K8s 容器化,不需运行在公有云或者私有云上。

存算分离的优点

  • 弹性的计算资源:不同时间点使用不同规模的计算资源服务业务请求,按需使用计算资源,节约成本。
  • 负载(完全)隔离:不同业务之间可在共享数据的基础上隔离计算资源,兼具稳定性和高效率。
  • 低存储成本:可以使用更低成本的对象存储,HDFS 等低成本存储。

存算分离的适用场景

  • 已使用公有云服务
  • 具备可靠的共享存储系统,比如 HDFS、Ceph、对象存储等
  • 需要极致的弹性扩缩容,需要 K8S 容器化,需要运行在私有云上
  • 有专职团队维护整个公司的数据仓库平台

基于存算分离实现多计算组工作负载隔离

如前所述,一个或多个无状态的 BE 节点可以组成计算组,可以运用计算组指定语句 (use @<compute_group_name>) 将特定负载指定到特定的计算组中,从而实现多导入以及查询负载的物理隔离。

假设当前存在 2 个计算组:C1 与 C2。

读读隔离:两个(类)大查询发起之前分别通过 use @c1use @c2实现两个查询使用不同的计算节点运行,使两个查询在访问相同数据集时,不会因 CPU 和内存等资源的竞争而相互干扰。

读写隔离:Doris 的导入会消耗资源,特别是在大数据量和高频导入场景。为了避免查询和导入之间的资源竞争,可以通过 use @c1use @c2指定查询请求在 C1 上执行,导入请求在 C2 上执行。同时,c1计算组可以访问c2计算组中新导入的数据。

写写隔离:与读写隔离同理,导入和导入之间同样可以进行隔离。例如,当系统中存在高频小量导入和大批量导入时,批量导入往往耗时长,重试成本高,而高频小量导入单次耗时短,重试成本低,为了避免小量导入对批量导入造成干扰,可以通过use @c1use @c2,将小量导入指定到 c1 上执行,批量导入指定到 c2 上执行。