StarRocks 安装与配置_starrocks启动参数

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1、StarRocks简介

下载地址：https://www.starrocks.com/zh-CN/download

特点：

使用场景：

1.1 StarRocks介绍

• StarRocks是新一代极速全场景MPP数据库

• StraRocks充分吸收关系型OLAP数据库和分布式存储系统在大数据时代的优秀研究成果，在业界实践的基础上，进一步改进优化、升级架构，并增添了众多全新功能，形成了全新的企业级产品。

• StarRocks致力于构建极速统一分析体验，满足企业用户的多种数据分析场景，支持多种数据模型(明细模型、聚合模型、更新模型)，多种导入方式（批量和实时），可整合和接入多种现有系统(Spark、Flink、Hive、 ElasticSearch)。

• StarRocks兼容MySQL协议，可使用MySQL客户端和常用BI工具对接StarRocks来进行数据分析。

• StarRocks采用分布式架构，对数据表进行水平划分并以多副本存储。集群规模可以灵活伸缩，能够支持10PB级别的数据分析; 支持MPP框架，并行加速计算; 支持多副本，具有弹性容错能力。

• StarRocks采用关系模型，使用严格的数据类型和列式存储引擎，通过编码和压缩技术，降低读写放大；使用向量化执行方式，充分挖掘多核CPU的并行计算能力，从而显著提升查询性能。

1.2 StarRocks适合什么场景

StarRocks可以满足企业级用户的多种分析需求，包括OLAP多维分析、定制报表、实时数据分析和Ad-hoc数据分析等。具体的业务场景包括：

• OLAP多维分析

• 用户行为分析

• 用户画像、标签分析、圈人

• 高维业务指标报表

• 自助式报表平台

• 业务问题探查分析

• 跨主题业务分析

• 财务报表

• 系统监控分析

• 实时数据分析

• 电商大促数据分析

• 教育行业的直播质量分析

• 物流行业的运单分析

• 金融行业绩效分析、指标计算

• 广告投放分析

• 管理驾驶舱

• 探针分析APM（Application Performance Management）

• 高并发查询

• 广告主报表分析

• 零售行业渠道人员分析

• SaaS行业面向用户分析报表

• Dashbroad多页面分析

• 统一分析

• 通过使用一套系统解决多维分析、高并发查询、预计算、实时分析、Adhoc查询等场景，降低系统复杂度和多技术栈开发与维护成本。

1.3 StarRocks基本概念

• FE：FrontEnd简称FE，是StarRocks的前端节点，负责管理元数据，管理客户端连接，进行查询规划，查询调度等工作。

• BE：BackEnd简称BE，是StarRocks的后端节点，负责数据存储，计算执行，以及compaction，副本管理等工作。

• Broker：StarRocks中和外部HDFS/对象存储等外部数据对接的中转服务，辅助提供导入导出功能。

• StarRocksManager：StarRocks的管理工具，提供StarRocks集群管理、在线查询、故障查询、监控报警的可视化工具。

• Tablet：StarRocks中表的逻辑分片，也是StarRocks中副本管理的基本单位，每个表根据分区和分桶机制被划分成多个Tablet存储在不同BE节点上。

1.4 StarRocks系统架构

系统架构图

组件介绍

StarRocks集群由FE和BE构成, 可以使用MySQL客户端访问StarRocks集群。

FE

FE接收MySQL客户端的连接, 解析并执行SQL语句。

• 管理元数据, 执行SQL DDL命令, 用Catalog记录库, 表, 分区, tablet副本等信息。

• FE高可用部署, 使用复制协议选主和主从同步元数据, 所有的元数据修改操作, 由FE leader节点完成, FE follower节点可执行读操作。元数据的读写满足顺序一致性。FE的节点数目采用2n+1, 可容忍n个节点故障。 当FE leader故障时, 从现有的follower节点重新选主, 完成故障切换。

• FE的SQL layer对用户提交的SQL进行解析, 分析, 改写, 语义分析和关系代数优化, 生产逻辑执行计划。

• FE的Planner负责把逻辑计划转化为可分布式执行的物理计划, 分发给一组BE。

• FE监督BE, 管理BE的上下线, 根据BE的存活和健康状态, 维持tablet副本的数量。

• FE协调数据导入, 保证数据导入的一致性。

BE

• BE管理tablet副本, tablet是table经过分区分桶形成的子表, 采用列式存储。

• BE受FE指导, 创建或删除子表。

• BE接收FE分发的物理执行计划并指定BE coordinator节点, 在BE coordinator的调度下, 与其他BE worker共同协作完成执行。

• BE读本地的列存储引擎获取数据,并通过索引和谓词下沉快速过滤数据。

• BE后台执行compact任务, 减少查询时的读放大。

• 数据导入时, 由FE指定BE coordinator, 将数据以fanout的形式写入到tablet多副本所在的BE上。

2、部署

2.0 包目录内容

 StarRocks-XX-1.0.0
 ├── be  # BE目录
 │   ├── bin
 │   │   ├── start_be.sh # BE启动命令
 │   │   └── stop_be.sh  # BE关闭命令
 │   ├── conf
 │   │   └── be.conf     # BE配置文件
 │   ├── lib
 │   │   ├── starrocks_be  # BE可执行文件
 │   │   └── meta_tool
 │   └── www
 ├── fe  # FE目录
 │   ├── bin
 │   │   ├── start_fe.sh # FE启动命令
 │   │   └── stop_fe.sh  # FE关闭命令
 │   ├── conf
 │   │   └── fe.conf     # FE配置文件
 │   ├── lib
 │   │   ├── starrocks-fe.jar  # FE jar包
 │   │   └── *.jar           # FE 依赖的jar包
 │   └── webroot
 └── udf
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2.1 部署FE

2.1.1 FE的基本配置

FE的配置文件为StarRocks-XX-1.0.0/fe/conf/fe.conf, 默认配置已经足以启动集群, 有经验的用户可以查看手册的系统配置章节, 为生产环境定制配置，为了让用户更好的理解集群的工作原理, 此处只列出基础配置。

2.1.2 环境准备

准备三台物理机, 需要以下环境支持：

• Linux (Centos 7+)

• Java 1.8+

CPU需要支持AVX2指令集，cat /proc/cpuinfo |grep avx2有结果输出表明CPU支持，如果没有支持，建议更换机器，StarRocks使用向量化技术需要一定的指令集支持才能发挥效果。

将StarRocks的二进制产品包分发到目标主机的部署路径并解压，可以考虑使用新建的StarRocks用户来管理。

2.1.3 FE单实例部署

（1）解压tar包

 [root@hadoop01 software]# tar -zxvf StarRocks-2.0.1.tar.gz -C /data/
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（2）部署FE，修改配置文件，添加jvm参数，建议-Xmx参数设置到16G以上

 [root@hadoop01 software]# cd /data/StarRocks-2.0.1/fe/conf/
 
 [root@hadoop01 conf]# vim fe.conf 
 JAVA_OPTS = "-Xmx4096m -XX:+UseMembar -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=7 -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCDetails -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:-CMSParallelRemarkEnabled -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0 -Xloggc:$STARROCKS_HOME/log/fe.gc.log"
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（3）创建元数据目录

 [root@hadoop01 conf]# cd ..
 
 [root@hadoop01 fe]# mkdir -p meta
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注意：mkdir -p meta (1.19.x及以前的版本需要使用mkdir -p doris-meta)

（4）分发给hadoop02,hadoop03

 [root@hadoop01 module]# scp -r StarRocks-2.0.1/ hadoop02:/data/
 [root@hadoop01 module]# scp -r StarRocks-2.0.1/ hadoop03:/data/
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（5）启动hadoop02 FE节点

 [root@hadoop02 fe]# bin/start_fe.sh --daemon
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（6）确认启动FE启动成功

• 查看日志log/fe.log确认。

• 如果FE启动失败，可能是由于端口号被占用，修改配置文件conf/fe.conf中的端口号http_port。

• 使用jps命令查看java进程确认"StarRocksFe"存在。

• 使用浏览器访问8030端口, 打开StarRocks的WebUI, 用户名为root, 密码为空。

2.1.4 使用MySQL客户端访问FE

（1）启动mysql客户端，访问FE，查看FE状况

 [root@hadoop02 fe]# mysql -h hadoop02 -uroot -P9030
 mysql> SHOW PROC '/frontends'\G
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注意：这里默认root用户密码为空，端口为fe/conf/fe.conf中的query_port配置项，默认为9030

（2）查看FE状态

• Role为FOLLOWER说明这是一个能参与选主的FE；

• IsMaster为true，说明该FE当前为主节点。

如果MySQL客户端连接不成功，请查看log/fe.warn.log日志文件，确认问题。由于是初次启动，如果在操作过程中遇到任何意外问题，都可以删除并重新创建FE的元数据目录，再从头开始操作

2.1.5 FE的高可用集群部署

FE的高可用集群采用主从复制架构, 可避免FE单点故障. FE采用了类raft的bdbje协议完成选主, 日志复制和故障切换. 在FE集群中, 多实例分为两种角色: follower和observer;

• 前者为复制协议的可投票成员, 参与选主和提交日志, 一般数量为奇数(2n+1), 使用多数派(n+1)确认, 可容忍少数派(n)故障;

• 而后者属于非投票成员, 用于异步订阅复制日志, observer的状态落后于follower, 类似其他复制协议中的learner角色。

FE集群从follower中自动选出master节点, 所有更改状态操作都由master节点执行, 从FE的master节点可以读到最新的状态. 更改操作可以从非master节点发起, 继而转发给master节点执行,  非master节点记录最近一次更改操作在复制日志中的LSN, 读操作可以直接在非master节点上执行, 但需要等待非master节点的状态已经同步到最近一次更改操作的LSN, 因此读写非Master节点满足顺序一致性. Observer节点能够增加FE集群的读负载能力, 时效性要求放宽的非紧要用户可以读observer节点。

FE节点之间的时钟相差不能超过5s, 使用NTP协议校准时间。

一台机器上只可以部署单个FE节点。所有FE节点的http_port需要相同。

配置如下：

（1）添加其他FE节点，角色也分为FOLLOWER,OBSERVER

使用MySQL客户端连接已有的FE,  添加新实例的信息，信息包括角色、ip、port：

 mysql> ALTER SYSTEM ADD FOLLOWER "hadoop03:9010";
 mysql> ALTER SYSTEM ADD OBSERVER "hadoop02:9010";
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（2）启动hadoop03,hadoop01 FE节点，第一次启动需指定–helper参数，后续再启动无需指定此参数

 [root@hadoop03 fe]# bin/start_fe.sh --helper hadoop01:9010 --daemon
 [root@hadoop01 fe]# bin/start_fe.sh --helper hadoop01:9010 --daemon
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FE节点之间需要两两互联才能完成复制协议选主, 投票，日志提交和复制等功能。FE节点首次启动时，需要指定现有集群中的一个节点作为helper节点, 从该节点获得集群的所有FE节点的配置信息，才能建立通信连接，因此首次启动需要指定–helper参数：

当FE再次启动时，无须指定–helper参数，因为FE已经将其他FE的配置信息存储于本地目录, 因此可直接启动：

 ./bin/start_fe.sh --daemon
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（3）全部启动完毕后，再使用mysql客户端查看FE的状况,alive全显示true则无问题

mysql> SHOW PROC '/frontends'\G
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节点的Alive显示为true则说明添加节点成功

（4）节点的Alive显示为true则说明添加节点成功

 alter system drop follower "fe_host:edit_log_port";
 alter system drop observer "fe_host:edit_log_port";
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2.2 部署BE

2.2.1 单点部署

（1）部署BE，用户可以使用命令直接将BE添加到集群中，一般至少布置3个BE，每个BE实例添加步骤相同

 [root@hadoop02 module]# cd StarRocks-2.0.1/be/
 
 [root@hadoop02 be]# mkdir -p storage
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（2）使用mysql客户端添加hadoop02对应be节点

 mysql> ALTER SYSTEM ADD BACKEND "hadoop02:9050";
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这里IP地址为和priority_networks设置匹配的IP，portheartbeat_service_port，默认为9050

如出现错误，需要删除BE节点，应用下列命令：

 alter system decommission backend "be_host:be_heartbeat_service_port";
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（3）添加完毕后，启动hadoop02 BE节点

 [root@hadoop02 be]# bin/start_be.sh --daemon
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（4）查看BE状况,也是同样alive为true是正常运行

 mysql> SHOW PROC '/backends'\G
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2.2.2 BE集群部署

（1）同样步骤在hadoop03,hadoop01部署BE，并添加节点

 [root@hadoop03 module]# cd StarRocks-2.0.1/be/
 [root@hadoop03 be]# mkdir -p storage
 [root@hadoop01 module]# cd StarRocks-2.0.1/be/
 [root@hadoop01 be]# mkdir -p storage
 mysql> ALTER SYSTEM ADD BACKEND "hadoop03:9050";
 mysql> ALTER SYSTEM ADD BACKEND "hadoop01:9050";
 [root@hadoop03 be]# bin/start_be.sh --daemon 
 [root@hadoop01 be]# bin/start_be.sh --daemon
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2.3 部署Broker

（1）部署Broker,此角色主要用于后续Broker load使用,启动安装目录的Broker服务

 [root@hadoop02 StarRocks-2.0.1]# cd apache_hdfs_broker/
 [root@hadoop02 apache_hdfs_broker]# bin/start_broker.sh --daemon
 [root@hadoop03 StarRocks-2.0.1]# cd apache_hdfs_broker/
 [root@hadoop03 apache_hdfs_broker]# bin/start_broker.sh --daemon
 [root@hadoop01 StarRocks-2.0.1]# cd apache_hdfs_broker/
 [root@hadoop01 apache_hdfs_broker]# bin/start_broker.sh --daemon
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（2）使用mysql添加对应节点

 mysql> ALTER SYSTEM ADD BROKER broker1 "hadoop02:8000";
 mysql> ALTER SYSTEM ADD BROKER broker2 "hadoop03:8000";
 mysql> ALTER SYSTEM ADD BROKER broker3 "hadoop01:8000";
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（3）查看状态

mysql> SHOW PROC "/brokers"\G
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