Apache Doris 由百度大数据部研发（之前叫百度 Palo，2018 年贡献到 Apache 社区后，更名为 Doris ），在百度内部，有超过 200 个产品线在使用，部署机器超过 1000 台，单一
业务最大可达到上百 TB。
Apache Doris 是一个现代化的 MPP（Massively Parallel Processing，即大规模并行处理）分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时数据分析。Apache Doris 的分布式架构非常简洁，易于运维，并且可以支持 10PB 以上的超大数据集。
Apache Doris 可以满足多种数据分析需求，例如固定历史报表，实时数据分析，交互式数据分析和探索式数据分析等。
简单画了一下架构图：
Doris 的架构很简洁，只设 FE(Frontend)、BE(Backend)两种角色、两个进程，不依赖于外部组件，方便部署和运维，FE、BE 都可线性扩展。
⚫ FE（Frontend）：存储、维护集群元数据；负责接收、解析查询请求，规划查询计划，调度查询执行，返回查询结果。
主要有三个角色：
（1）Leader 和 Follower：主要是用来达到元数据的高可用，保证单节点宕机的情况下，
元数据能够实时地在线恢复，而不影响整个服务。
（2）Observer：用来扩展查询节点，同时起到元数据备份的作用。如果在发现集群压力
非常大的情况下，需要去扩展整个查询的能力，那么可以加 observer 的节点。observer 不参与任何的写入，只参与读取。
⚫ BE（Backend）：负责物理数据的存储和计算；依据 FE 生成的物理计划，分布式地执行查询。
数据的可靠性由 BE 保证，BE 会对整个数据存储多副本或者是三副本。副本数可根据需求动态调整。
⚫ MySQL Client
Doris 借助 MySQL 协议，用户使用任意 MySQL 的 ODBC/JDBC 以及 MySQL 的客户
端，都可以直接访问 Doris。
⚫ Broker
Broker 为一个独立的无状态进程。封装了文件系统接口，提供 Doris 读取远端存储系统中文件的能力，包括 HDFS，S3，BOS 等。
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