Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库（OLAP）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。
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。
Doris 主要整合了Google Mesa（数据模型），Apache Impala（MPP Query Engine)和Apache ORCFile (存储格式，编码和压缩) 的技术。
下图是整个 Doris 的具体使用场景，可以接入多数据源，基于Doris引擎进行数据处理和存储，最后是一个可视化的呈现。
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和BE 都可线性扩展。
FE 主要有三个角色，一个是 leader，一个是 follower，还有一个 observer。leader 跟 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。
右边 observer 只是用来扩展查询节点，就是说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。
数据主要都是存储在 BE 里面，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。
Doris社区刚刚起步，社区活跃度比较低。目前核心用户是百度，还有小米和美团。
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