正如我们所说的Apache Doris是一个能够处理各种分析工作负载的一体化数据平台，通过实际用例来证明这一点总是令人信服的。这就是为什么我想与您分享这个用户故事。这是关于他们如何利用 Apache Doris 在报告、客户标记和数据湖分析方面的功能并实现高性能。
这家金融科技服务提供商是 Apache Doris 的长期用户。他们有近 10 个生产集群、数百个 Doris 后端节点和数千个 CPU 核心。总数据量接近1PB。每天，他们有数百个工作流程同时运行，接收近 100 亿条新数据记录，并响应数百万条数据查询。
在迁移到 Apache Doris 之前，他们使用 ClickHouse、MySQL 和 Elasticsearch。然后，不断扩大的数据量就会产生摩擦。他们发现 ClickHouse 集群很难横向扩展，因为依赖项太多。至于MySQL，他们必须在各个MySQL实例之间切换，因为一个MySQL实例有其局限性，并且不支持跨实例查询。
报告
从 ClickHouse + MySQL 到 Apache Doris
数据报告是他们向客户提供的主要服务之一，并且受到 SLA 的约束。他们过去通过 ClickHouse 和 MySQL 的组合来支持此类服务，但他们发现数据同步持续时间存在显着波动，这使得他们很难满足 SLA 中概述的服务水平。诊断结果显示，由于组件较多，导致数据同步任务的复杂性和不稳定性。为了解决这个问题，他们使用 Apache Doris 作为统一分析引擎来支持数据报告。
性能改进
借助 Apache Doris，他们通过Broker Load方式摄取数据，并在数据同步性能方面达到 99% 以上的 SLA 合规率。
在数据查询方面，基于Doris的架构保持平均查询响应时间小于10秒，P90响应时间小于30秒。与旧架构相比，速度提高了 50%。
标记
标记是客户分析中的常见操作。您可以根据客户的行为和特征为他们分配标签，以便将他们分组并为每个组制定有针对性的营销策略。
在旧的处理架构中，Elasticsearch 是处理引擎，原始数据被正确地摄取和标记。然后，它将合并为 JSON 文件并导入 Elasticsearch，为分析师和营销人员提供数据服务。在这个过程中，合并的步骤是为了减少更新，减轻Elasticsearch的负载，但结果却成了一个麻烦制造者：
任何标签中的任何有问题的数据都可能破坏整个合并操作，从而中断数据服务。
合并操作基于Spark和MapReduce实现，耗时长达4个小时。如此长的时间框架可能会侵犯营销机会并导致看不见的损失。
然后 Apache Doris 接管了这个工作。Apache Doris 通过其数据模型来排列标签数据，从而快速、流畅地处理数据。上述合并步骤可以通过聚合密钥模型来完成，该模型在数据摄取时根据指定的聚合密钥聚合标签数据。唯一键模型对于部分列更新很方便。同样，您所需要的只是指定唯一密钥。这样可以实现快速灵活的数据更新，并免除您更换整个平板的麻烦。您还可以将详细数据放入重复模型中以加快某些查询的速度。在实践中，用户需要 1 小时才能完成数据摄取，而旧架构需要 4 小时。
在查询性能方面，Doris配备了成熟的位图索引和针对高并发查询定制的技术，因此在这种情况下，它可以在秒级内完成客户细分，并且面向用户的查询达到700以上的QPS 。
数据湖分析
在数据湖场景中，需要处理的数据量往往很大，但每次查询的数据处理量往往各不相同。为了保证海量数据集的快速数据摄取和高查询性能，您需要更多的资源。另一方面，在非高峰时间，您希望缩小集群规模以实现更高效的资源管理。你如何处理这个困境？
Apache Doris 具有一些专为数据湖分析而设计的功能，包括多目录和计算节点。前者可以帮助您避免数据湖分析中数据摄取的麻烦，而后者则可以实现弹性集群扩展。
多目录机制允许您将 Doris 连接到各种外部数据源，这样您就可以将 Doris 作为统一的查询网关，而不必担心将大量数据引入 Doris。
Apache Doris 的计算节点是一个后端角色，专为远程联合查询工作负载（例如数据湖分析中的工作负载）而设计。普通的Doris后端节点负责SQL查询执行和数据管理，而Doris中的计算节点，顾名思义，只执行计算。计算节点是无状态的，使其具有足够的弹性以进行集群扩展。
用户将计算节点引入其集群，并将其与其他组件一起部署在混合配置中。因此，集群会在夜间查询请求较少时自动缩小规模，并在白天进行横向扩展以处理大量查询工作负载。这更加节省资源。
为了更轻松地部署，他们还通过 Skein 优化了 Deploy on Yarn 流程。如下所示，他们在YAML文件中定义Compute节点的数量和所需的资源，然后将安装文件、配置文件和启动脚本打包到分布式文件系统中。通过这种方式，他们可以使用一行简单的代码在几分钟内启动或停止超过 100 个节点的整个集群。
文章来源：https://www.toymoban.com/diary/system/657.html
结论
对于数据报告和客户标记，Apache Doris 简化了数据摄取和合并步骤，并基于其自身的设计和功能提供了高查询性能。对于数据湖分析，用户通过使用计算节点弹性扩展集群来提高资源效率。在使用 Apache Doris 的过程中，他们还开发了一种数据摄取任务优先级机制，并将其贡献给 Doris 项目。促进其用例的举动最终将使整个开源社区受益。这是开源产品因用户参与而蓬勃发展的一个很好的例子。文章来源地址https://www.toymoban.com/diary/system/657.html
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