[2.0快速体验]Apache Doris 2.0 弹性计算节点快速体验

1. 概览

我们都知道Doris 目前是一个典型的Share-Nothing的架构，Doris 通过绑定数据和计算资源在同一个节点获得非常好的性能表现. 但随着Doris 计算引擎性能持续提高, 越来越多的用户也开始选择使用Doris直接查询数据湖数据. 这类场景是一种Share-Disk场景, 数据往往存储在远端的 HDFS/S3 上, 计算在 Doris 中, Doris 通过网络获取数据, 然后在内存完成计算. 而如果这两个负载都混合在同一个集群时, 对于目前 Doris 的架构就会出现以下不足:

资源隔离差, 两个负载对集群的响应要求不一, 混合部署会有相互的影响，
数据湖场景下磁盘利用率低：集群扩容时, 数据湖查询只需要扩容计算资源, 而目前只能存储计算一起扩容, 导致磁盘使用率变低
扩容效率差: 扩容后会启动Tablet数据的迁移, 整体过程比较漫长. 而数据湖查询有着明显的高峰低谷, 需要小时级弹性能力.

Shared Nothing：各个处理单元都有自己私有的CPU/内存/硬盘等，不存在共享资源，类似于MPP（大规模并行处理）模式，各处理单元之间通过协议通信，并行处理和扩展能力更好。典型代表DB2 DPF和Hadoop ，各节点相互独立，各自处理自己的数据，处理后的结果可能向上层汇总或在节点间流转。我们常说的 Sharding 其实就是Share Nothing架构，它是把某个表从物理存储上被水平分割，并分配给多台服务器（或多个实例），每台服务器可以独立工作，具备共同的schema，比如MySQL Proxy和Google的各种架构，只需增加服务器数就可以增加处理能力和容量。

针对上面这些不足的地方，我们专门设计出来一种用于联邦计算的 BE 节点角色：计算节点，这种角色的 BE 节点，专门处理数据湖这类远程的联邦查询. 原来的BE节点类型称为混合节点, 这类节点既能做SQL查询, 又有Tablet数据存储管理. 而计算节点只能做SQL查询, 它不会保存任何数据.

有了计算节点后, 集群部署拓扑也会发生变: 混合节点用于OLAP类型表的数据计算, 这个节点根据存储的需求而扩容, 而计算节点用于联邦查询, 该节点类型随着计算负载而扩容.

此外, 计算节点由于没有存储, 因此在部署时, 计算节点可以混部在HDD磁盘机器或者部署在容器之中

这样这种节点其实就变成了一个无状态的 BE 节点，我们可以非常容易的进行弹性伸缩，不需要想之前混合节点那样，在扩展集群的时候，需要等待 tablet 副本均衡完成，这个节点才能进行有效的负载。

2. 弹性节点使用

Doris的安装这里我就不做太多详细介绍了，具体的可以参照: Apache Doris 系列：入门篇-安装部署

需要注意的点：

FE 配置

在 fe.conf 里添加下面俩个配置

prefer_compute_node_for_external_table=true
min_backend_num_for_external_table=1

prefer_compute_node_for_external_table : 如果设置为 true，对外部表的查询将优先分配给计算节点。计算节点的最大数量由 min_backend_num_for_external_table 控制。如果设置为 false，对外部表的查询将分配给任何节点
min_backend_num_for_external_table : 仅在 prefer_compute_node_for_external_table 为 true 时生效。如果计算节点数小于此值，则对外部表的查询将尝试使用一些混合节点，让节点总数达到这个值。如果计算节点数大于这个值，外部表的查询将只分配给计算节点，默认值是3，这里我演示因为节点数量问题，我设置成了1，

BE 配置

在be.conf 里添加下面配置，

be_node_role=computation

该配置项默认为mix, 即原来的BE节点类型, 设置为computation后, 该节点为计算节点.

我这里是将，192.168.0.128 和 192.168.0.129 这两个节点设置成计算节点

然后我们将节点加入到集群之后，并启动节点，查看 BE 的信息，可以看到，NodeRole 这个字段，如果是 mix 表示为混合节点，如果是computation表示为计算节点

mysql> show backends\G;
*************************** 1. row ***************************
            BackendId: 11007
              Cluster: default_cluster
                    IP: 192.168.0.114
              HostName: 192.168.0.114
        HeartbeatPort: 9050
                BePort: 9060
              HttpPort: 8040
              BrpcPort: 8060
        LastStartTime: 2023-06-03 21:51:24
        LastHeartbeat: 2023-06-03 21:51:40
                Alive: true
  SystemDecommissioned: false
ClusterDecommissioned: false
            TabletNum: 21
      DataUsedCapacity: 0.000
        AvailCapacity: 177.323 GB
        TotalCapacity: 196.735 GB
              UsedPct: 9.87 %
        MaxDiskUsedPct: 9.87 %
    RemoteUsedCapacity: 0.000
                  Tag: {"location" : "default"}
                ErrMsg:
              Version: doris-2.0.0-alpha-a925ec9
                Status: {"lastSuccessReportTabletsTime":"2023-06-03 21:51:26","lastStreamLoadTime":-1,"isQueryDisabled":false,"isLoadDisabled":false}
HeartbeatFailureCounter: 0
              NodeRole: mix
*************************** 2. row ***************************
            BackendId: 11026
              Cluster: default_cluster
                    IP: 192.168.0.128
              HostName: 192.168.0.128
        HeartbeatPort: 9050
                BePort: 9060
              HttpPort: 8040
              BrpcPort: 8060
        LastStartTime: 2023-06-03 21:50:34
        LastHeartbeat: 2023-06-03 21:51:40
                Alive: true
  SystemDecommissioned: false
ClusterDecommissioned: false
            TabletNum: 0
      DataUsedCapacity: 0.000
        AvailCapacity: 177.323 GB
        TotalCapacity: 196.735 GB
              UsedPct: 9.87 %
        MaxDiskUsedPct: 9.87 %
    RemoteUsedCapacity: 0.000
                  Tag: {"location" : "default"}
                ErrMsg:
              Version: doris-2.0.0-alpha-a925ec9
                Status: {"lastSuccessReportTabletsTime":"2023-06-03 21:51:38","lastStreamLoadTime":-1,"isQueryDisabled":false,"isLoadDisabled":false}
HeartbeatFailureCounter: 0
              NodeRole: computation
*************************** 3. row ***************************
            BackendId: 11045
              Cluster: default_cluster
                    IP: 192.168.0.129
              HostName: 192.168.0.129
        HeartbeatPort: 9050
                BePort: 9060
              HttpPort: 8040
              BrpcPort: 8060
        LastStartTime: 2023-06-03 21:49:52
        LastHeartbeat: 2023-06-03 21:51:40
                Alive: true
  SystemDecommissioned: false
ClusterDecommissioned: false
            TabletNum: 0
      DataUsedCapacity: 0.000
        AvailCapacity: 177.319 GB
        TotalCapacity: 196.735 GB
              UsedPct: 9.87 %
        MaxDiskUsedPct: 9.87 %
    RemoteUsedCapacity: 0.000
                  Tag: {"location" : "default"}
                ErrMsg:
              Version: doris-2.0.0-alpha-a925ec9
                Status: {"lastSuccessReportTabletsTime":"2023-06-03 21:51:02","lastStreamLoadTime":-1,"isQueryDisabled":false,"isLoadDisabled":false}
HeartbeatFailureCounter: 0
              NodeRole: computation
3 rows in set (0.00 sec)

3. 测试

下面我们以 MySQL Catalog 外表为例来测试弹性节点的使用

创建MySQL Catalog

CREATE CATALOG mysql properties (
  "type"="jdbc",
  "jdbc.user"="root",
  "jdbc.password"="NewPass4321!",
  "jdbc.jdbc_url"="jdbc:mysql://192.168.0.250:3306/test",
  "jdbc.driver_url"="mysql-connector-java-8.0.25.jar",
  "jdbc.driver_class"="com.mysql.cj.jdbc.Driver"
)

查询 Catalog 外表

mysql> set enable_profile = true;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select date,user_src,new_order,payed_order from mysql.test.order_analysis limit 2;
+---------------------+-------------------------+-----------+-------------+
| date               | user_src               | new_order | payed_order |
+---------------------+-------------------------+-----------+-------------+
| 2015-10-12 00:00:00 | 广告二维码             |     15253 |       13210 |
| 2015-10-14 00:00:00 | 微信朋友圈H5页面       |     17134 |       11270 |
+---------------------+-------------------------+-----------+-------------+
2 rows in set (0.03 sec)

查看 FE Web UI QueryProfile

查看我们刚才执行的 SQL Profile 可以看到，这个Catalog外表的计算是在计算节点上进行的，并不是在混合节点上

将外部表的数据导入到 Doris 内表里

mysql> create table test_01 as select * from mysql.test.order_analysis;
ERROR 1105 (HY000): Unexpected exception: errCode = 2, detailMessage = Failed to execute CTAS Reason: errCode = 2, detailMessage = Failed to find 3 backend(s) for policy: cluster=default_cluster | query=false | load=false | schedule=true | tags=[{"location" : "default"}] | medium=HDD
mysql>

这里可以看到通过Create table as Select这种才做是失败的，原因是因为，我这个时候只有一个混合BE节点，默认三副本，所以失败。同时也说明的弹性计算节点是不带存储的，不存储tablet副本信息。

下面在创建表的时候指定副本是 1 就可以正常创建表，并将数据导入进去。因为这里只有一个（192.168.0.114）节点是mix类型的节点，其他两个节点都是计算节点。

mysql> create table test_01 PROPERTIES("replication_num" = "1") as select * from mysql.test.order_analysis;
Query OK, 5061 rows affected (0.29 sec)
{'label':'insert_9c013d7ccf064a16_a7ca128d72869a35', 'status':'VISIBLE', 'txnId':'1'}

mysql> select count(*) from test_01;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|     5061 |
+----------+
1 row in set (0.07 sec)

mysql>

下面我们在 Doris 内表上执行查询

我们在Web UI上同样可以看到内表执行的节点是在Mix类型的节点上。

计算节点下线

下线操作和之前 BE 节点的下线一样，只不过这个下线速度会非常的快，这是因为这个节点不保存 tablet 数据，下线的时候不需要进行tablet 副本的均衡操作。

alter system DECOMMISSION backend "192.168.0.128:9050";

4. 总结

是不是使用非常简单方便，同时对于数据湖外表计算需要快速弹性扩缩容的场景，既简单又快捷，快快体验起来吧

如果你想快读体验，并想做体验中遇到问题能获取社区的快速支持，可以添加我的微信: