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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。
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版本要求为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 xf apache-doris-x.x.x.tar.xz
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。
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
。
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
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
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
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。
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)
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。
Doris FE 的停止可以通过下面的命令完成
./bin/stop_fe.sh
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
SinceVersion 1.2.0由于从 1.2 版本开始支持 Java UDF 函数,BE 依赖于 Java 环境。所以要预先配置 `JAVA_HOME` 环境变量,也可以在 `start_be.sh` 启动脚本第一行添加 `export JAVA_HOME=your_java_home_path` 来添加环境变量。
安装 Java UDF 函数
SinceVersion 1.2.0安装Java UDF 函数因为从1.2 版本开始支持Java UDF 函数,需要从官网下载 Java UDF 函数的 JAR 包放到 BE 的 lib 目录下,否则可能会启动失败。
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
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.conf
里的 priority_networks
匹配be.conf
里的 heartbeat_service_port
匹配,默认是 9050
。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)
Doris BE 的停止可以通过下面的命令完成
./bin/stop_be.sh
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
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。
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。
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