概述

Apache Doris（原Palo，后更名Doris，非DorisDB）是一个MPP（massively parallel processing，即大规模并行处理）分析型数据库产品（OLAP）。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效支持实时数据分析。同类型产品有clickhouse和greenplum。
其分布式架构非常简洁，易于运维，可以支持10PB以上的超大数据集。
可以满足多种数据分析需求，如固定历史报表，实时数据分析，交互式数据分析，探索式数据分析。

doris本身有自己的一套sql语法，容易上手，spark，flink都可以用，还可以通过odbc对数据库做一个外表（如mysql的数据可以映射给doris直接操作）
参考：

https://cloud.tencent.com/developer/article/2164850

架构

Doris架构很简单，只有FE(Frontend)、BE(Backend)两种角色、两个进程，不依赖于外部组件（不需要什么hadoop，yarn，hdfs，只需要自己安装就够了），方便部署和运维，FE、BE都可线性扩展。（不像Hive是个数仓工具框架，底层执行引擎要么MR，要么spark，要么tez，存储是依赖于hdfs）

• FE(Frontend)：存储、维护集群的元数据；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：
  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。跟zookeeper底层设计有点像，也是paxos协议。Leader可以当作是特殊的Follower。
  Observer（观察者）：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节点（不用加follower）。observer不参与任何的写入，只参与读取。也不参与Leader和Follower的选举。

• 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三副本。副本数可以根据需求动态调整。

• 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。如mysql -u xxx -p -P 9030（默认端口9030）。

• Broker
  Broker是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。理解为导入的功能模块。

视频来源

https://www.bilibili.com/video/BV15S4y1h7Kt?p=2&vd_source=adbe4dade12efbb9aa6895c308f74a54