Doris、ClickHouse、Impala等MPP架构背后的秘密

一臻数据

分享Apache Doris和数字AI时代的前沿内容，欢迎大家投稿，共建共进❗️

133篇原创内容

公众号

❝你有没有好奇过，为什么如今的数据分析平台能在几秒内完成对数十亿数据的分析？  这背后的秘密，其实就是MPP架构的魔力。  两年前，阿三接到一个紧急电话。一家电商企业的首席技术官急切地说："我们的数据分析平台崩溃了，双十一实时报表全部瘫痪，CEO火冒三丈！"  当他赶到现场，发现他们使用的传统批处理系统面对海量数据时完全束手无策。一个简单的销售数据统计查询，需要等待近1小时才能出结果。  而当他们将系统迁移到基于MPP架构的Apache Doris后，同样的查询只需3秒就能完成...

图片

MPP架构：打破数据分析的速度极限

MPP(大规模并行处理)架构是一种分布式计算架构，它将一个大任务分解成多个小任务，分配给多个计算节点并行处理。

每个节点独立完成自己的任务，最后将结果合并。

图片

MPP架构的核心特征：

1. 数据分布式存储：数据被分片存储在多个节点上，每个节点只处理自己的数据。

2. 完全无共享：每个节点有自己独立的CPU、内存和存储，不与其他节点共享资源。

3. 高度并行化：一个查询会被拆解成多个任务，在不同节点上同时执行。

4. 动态扩展：可以通过增加节点来线性提升性能。

一位资深架构师曾告诉我："理解MPP架构最简单的方法就是，好比一群人同时在各自的位置上工作，各自完成一部分任务，然后把结果汇总起来。"

MPP与批处理：两种思路的较量

很多人问我，为什么不用Hadoop或Spark这样的批处理系统？

MPP和批处理架构都采用分布式并行处理，但它们的工作方式截然不同。

图片

在批处理架构中，数据处理被分为多个阶段，每个阶段完成后，中间结果会写入磁盘，然后再被下一阶段读取。

这种方式适合处理超大规模数据，但牺牲了查询速度。

MPP架构不同，它实现了内存流水线(pipeline)处理，数据在内存中直接从一个操作传递给下一个操作，无需落盘，大大提高了查询速度。

一个典型案例：在一家金融公司，他们使用Hadoop进行账户分析，一个跨表查询需要15分钟。

切换到Doris后，同样的查询只需5秒，性能提升了180倍！

MPP的优势是速度快，但缺点是"短板效应"——整个系统的性能受限于最慢的节点。而批处理系统虽然速度慢，但对节点故障的容错性更好。

Doris、ClickHouse与Impala的MPP架构

如今市场上主流的MPP引擎各有特色， 以Doris、ClickHouse与Impala为例。

图片

Apache Doris

Apache Doris是国内用户量增长最快的MPP数据库，受到各行业青睐。

它支持实时数据写入和更新，并提供高并发查询能力。

我见过一家电商平台每天处理上亿订单数据，使用Doris后，运营人员可以自助查询，实时监控商品销售情况，不再需要等待数据团队出报表。

ClickHouse

俄罗斯Yandex开发的ClickHouse以极致的性能著称，在同等硬件条件下，查询速度常常比其他引擎快5-10倍。

一家广告公司使用ClickHouse分析用户点击行为，每天处理数百亿条记录，任何维度的查询都能在秒级完成，帮助他们实时优化广告投放策略。

Impala

Cloudera开发的Impala是最早的MPP查询引擎之一，它不存储数据，而是直接查询HDFS或HBase中的数据。

适合已经拥有Hadoop生态系统的企业，可以直接在现有数据上进行高速查询，无需数据迁移。

一家金融机构使用Impala分析交易数据，将查询时间从小时级缩短到分钟级。

MPP性能提升的秘密

MPP架构之所以能实现"亿级秒开"，背后有三个关键技术支撑。

图片

1. MPP分布式架构

MPP架构解决了多机协同计算的问题，将查询任务分散到多个节点并行执行。

一个查询被分解为多个查询片段(Fragment)，每个片段可以在不同节点上并行执行。

2. Pipeline执行引擎

Pipeline引擎是单机多核调度的优化技术，将传统的"拉取"执行模型改为"推送"数据驱动模型，减少线程切换和阻塞，提高CPU利用率。

数据在内存中流动，避免中间结果写入磁盘。

最近我帮一家金融企业优化查询性能，通过调整Doris的Pipeline参数，查询速度提升了8倍，CPU使用率从之前的30%提高到了90%。

3. 向量化执行引擎

向量化引擎一次处理一批数据而非单条记录，充分利用现代CPU的SIMD(单指令多数据)指令集，实现数据并行处理。

这项技术能将处理速度提升5-10倍！

结语

数据分析技术正在快速发展，我看到的趋势是MPP和批处理架构正在走向融合。

未来的大数据分析平台将兼具MPP的高性能和批处理的容错性，同时融合AI能力，实现更智能的数据分析。

我们已经看到一些平台开始在查询优化器中引入机器学习技术，自动优化执行计划。

昨天一位CTO朋友告诉我："未来的数据平台不再只是提供SQL查询，而是要成为企业的智能大脑，帮助决策者快速洞察数据价值。"

无论技术如何演进，MPP架构已经成为现代数据分析的基石，它让"亿级秒开"从梦想变成了现实。