引言
现代数据处理在多维度面临严峻挑战,一方面,数据量的持续增长致使传统存储成本居高不下,非结构化数据所占比例日益攀升,进一步加重了存储负担,且数据质量问题推高了存储和清洗成本;另一方面,企业内部往往存在多套系统,数据难以集成,这对数据分析的成本和时效性也提出了更高的要求。
Apache Doris 作为一款具备高性能的实时分析数据库,拥有湖仓一体的能力。当它与 MinIO 这样高性能且 S3 兼容的对象存储系统相结合时,能够构建出一个高效且具备低成本特性的数据分析系统。本文将介绍基于 Apache Doris 和 MinIO 的存算分离部署教程与使用实践。
为什么选择 Apache Doris 和 MinIO
Apache Doris 是一款基于 MPP 架构的高性能、实时分析型数据库。它以高效、简单和统一的特性著称,能够在亚秒级的时间内返回海量数据的查询结果。Doris 具备以下优势:
- 高性能:在海量数据下实现亚秒级查询响应,支持高并发点查询和复杂分析。
- 实时分析:支持实时数据导入和查询,适合需要即时洞察的业务场景。
- 易用性:设计简单,操作和维护成本低。
- 可扩展性:通过 MPP 架构实现水平扩展,处理大规模数据和高并发请求。
- 多场景支持:适用于报表分析、即席查询、用户画像、日志检索等多种场景。
- 强大集成性:可与 MySQL、PostgreSQL、Hive、Flink 等数据源和工具无缝集成。
- 活跃社区:拥有超过 600 名贡献者和全球 5000 多家企业的生产环境应用,得到 TikTok、Baidu 等巨头的验证。
与此同时,Doris 还支持存算一体和存算分离两种部署模式,在存算一体模型下,Doris 会在内部存储数据,而在存算分离模式下,Doris 可以选择第三方存储系统,如 MinIO。

MinIO 是一个开源、分布式对象存储系统,专为高性能和云原生工作负载设计。其主要优势包括:
- 高性能:Minio 提供快速的数据访问,满足实时分析需求。
- 可扩展性:支持水平扩展,能够轻松应对数据量增长。
- 成本效益:作为开源软件,Minio 可在本地部署,避免云存储的高昂费用。
- S3 兼容性:与 Amazon S3 API 完全兼容,易于与现有工具和应用集成。
- 分布式架构:通过擦除码(Erasure Coding)技术,提供高可用性和数据冗余。
- 灵活部署:支持裸金属、容器(如 Kubernetes)或云平台部署,适应多种环境。
这些特性使 Minio 成为 Apache Doris 存算分离架构的理想存储后端。
部署指南
01 规划
在我们进行部署之前,需要进行容量规划,如果你部署的是在生产环节,那么你应该考虑使用更高规格配置的机器,并且将各个组件独立部署。
软件版本准备:

服务器规划:

02 准备工作
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操作系统参数修改
swapoff -a cat >> /etc/sysctl.conf << EOF vm.max_map_count = 2000000 EOF # Take effect immediately sysctl -p vi /etc/security/limits.conf * soft nofile 1000000 * hard nofile 1000000 -
安装必要的命令
apt update apt install -y net-tools apt install -y cron apt install -y iputils-ping
03 部署 MinIO
-
下载 MinIO:访问 MinIO 下载页面,选择适合的版本和操作系统。
wget https://dl.min.io/server/minio/release/linux-amd64/minio chmod +x minio -
在每个节点上启动 MinIO 服务器:
export MINIO_REGION_NAME=us-east-1 export MINIO_ROOT_USER=minio export MINIO_ROOT_PASSWORD=minioadmin mkdir -p /mnt/disk{1..4}/minio nohup minio server --address :9000 --console-address :9001 http://172.20.1.{2...5}:9000/mnt/disk{1...4}/minio 2>&1 & -
配置 MinIO 客户端:
wget https://dl.min.io/client/mc/release/linux-amd64/mc chmod +x mc ./mc alias set myminio http://127.0.0.1:9000 minio minioadmin ./mc mb myminio/doris
注意:如果 MinIO 部署在本地网络且未启用 TLS,需在 endpoint 中显式添加“http://”。
04 部署 Doris Manager
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下载 Doris Manager
wget https://enterprise-doris-releases.oss-accelerate.aliyuncs.com/doris-manager/velodb-manager-25.0.0-x64-bin.tar.gz -
解压并启动服务
tar -zxf velodb-manager-25.0.0-x64-bin.tar.gz cd velodb-manager-25.0.0-x64-bin/webserver/bin bash start.sh -
服务启动后,通过浏览器访问
http://<Doris-Manager-IP>:8004即可进入管理界面并根据指引创建账号
05 部署 Doris
-
下载 Doris
wget https://apache-doris-releases.oss-accelerate.aliyuncs.com/apache-doris-3.0.6.2-bin-x64.tar.gz mv apache-doris-3.0.6.2-bin-x64.tar.gz /opt/downloads/doris -
进入主界面,根据指引创建集群

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选择指定版本并设置 root 密码

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填写 MinIO 信息

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填写节点信息
- 分别在每个节点执行以下命令
wget http://172.20.1.2:8004/api/download/deploy.sh -O deploy_agent.sh && chmod +x deploy_agent.sh && ./deploy_agent.sh - 在界面上填写节点 IP

- 分别在每个节点执行以下命令
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配置 FE 节点

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配置 BE 节点

-
部署你的集群


开始查询
01 准备数据
-
进入查询页面


-
创建 Doris 表:
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `test`; USE `test`; CREATE TABLE `amazon_reviews` ( `review_date` int(11) NULL, `marketplace` varchar(20) NULL, `customer_id` bigint(20) NULL, `review_id` varchar(40) NULL, `product_id` varchar(10) NULL, `product_parent` bigint(20) NULL, `product_title` varchar(500) NULL, `product_category` varchar(50) NULL, `star_rating` smallint(6) NULL, `helpful_votes` int(11) NULL, `total_votes` int(11) NULL, `vine` boolean NULL, `verified_purchase` boolean NULL, `review_headline` varchar(500) NULL, `review_body` string NULL ) ENGINE=OLAP DUPLICATE KEY(`review_date`) COMMENT 'OLAP' DISTRIBUTED BY HASH(`review_date`) BUCKETS 16 PROPERTIES ( "compression" = "ZSTD" ); -
下载亚马逊评论数据:
wget https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/amazon_reviews/amazon_reviews_2010.snappy.parquet -
导入数据到 Doris:
curl --location-trusted -u root:<your password> \ -T amazon_reviews_2010.snappy.parquet \ -H "format:parquet" \ http://127.0.0.1:8030/api/test/amazon_reviews/_stream_load -
登录 MinIO 控制台,查看数据大小

02 查询
SELECT
product_id,
AVG(product_title),
AVG(star_rating) AS rating,
COUNT() AS count
FROM
amazon_reviews
WHERE
review_body LIKE '%is super awesome%'
GROUP BY
product_id
ORDER BY
count DESC,
rating DESC,
product_id
LIMIT 5;
总结
在导入相同数据(3 副本配置)方面,相较于存算一体模式 3.98 GB 的存储占用,采用 MinIO 的存算分离模式仅占用 1.3 GB,存储占用是存算一体模式的 1/3;与此同时,在数据导入速度方面,采用 MinIO 仅需 15 秒,而存算一体模式需要 61 秒,导入速度快 4 倍。
通过结合 MinIO 和 Apache Doris 的存算分离架构,用户可以充分利用 Minio 的高性能、低成本对象存储和 Doris 的实时分析能力。这种架构不仅提升了系统的可扩展性和灵活性,还显著降低了存储成本,同时确保了业务负载的隔离和稳定性。希望本教程能帮助您快速部署并体验这一高效的数据处理解决方案。

