版本：1.1

快速开始

Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景，这个简短的指南将告诉你如何下载 Doris 最新稳定版本，在单节点上安装并运行它，包括创建数据库、数据表、导入数据及查询等。

下载 Doris

Doris 运行在 Linux 环境中，推荐 CentOS 7.x 或者 Ubuntu 16.04 以上版本，同时你需要安装 Java 运行环境（JDK最低版本要求是8），要检查你所安装的 Java 版本，请运行以下命令：

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java -version

接下来，下载 Doris 的最新二进制版本，然后解压。

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tar zxf apache-doris-x.x.x.tar.gz

配置 Doris

配置 FE

我们进入到 apache-doris-x.x.x/fe 目录

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cd apache-doris-x.x.x/fe

修改 FE 配置文件 conf/fe.conf ，这里我们主要修改两个参数：priority_networks 及 meta_dir ，如果你需要更多优化配置，请参考 FE 参数配置说明，进行调整。

添加 priority_networks 参数

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priority_networks=172.23.16.0/24

注意：

这个参数我们在安装的时候是必须要配置的，特别是当一台机器拥有多个IP地址的时候，我们要为 FE 指定唯一的IP地址。

这里假设你的节点 IP 是 172.23.16.32，那么我们可以通过掩码的方式配置为 172.23.16.0/24。

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meta_dir=/path/your/doris-meta

注意：

这里你可以不配置，默认是在你的Doris FE 安装目录下的 doris-meta，

单独配置元数据目录，需要你提前创建好你指定的目录

启动 FE

在 FE 安装目录下执行下面的命令，来完成 FE 的启动。

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./bin/start_fe.sh --daemon

查看 FE 运行状态

你可以通过下面的命令来检查 Doris 是否启动成功

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curl http://127.0.0.1:8030/api/bootstrap

这里 IP 和端口分别是 FE 的 IP 和 http_port（默认8030），如果是你在 FE 节点执行，直接运行上面的命令即可。

如果返回结果中带有 "msg":"success" 字样，则说明启动成功。

你也可以通过 Doris FE 提供的Web UI 来检查，在浏览器里输入地址

http:// fe_ip:8030

可以看到下面的界面，说明 FE 启动成功

注意：

这里我们使用 Doris 内置的默认用户 root 进行登录，密码是空

这是一个 Doris 的管理界面，只能拥有管理权限的用户才能登录，普通用户不能登录。

连接 FE

我们下面通过 MySQL 客户端来连接 Doris FE，下载免安装的 MySQL 客户端

解压刚才下载的 MySQL 客户端，在 bin/ 目录下可以找到 mysql 命令行工具。然后执行下面的命令连接 Doris。

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mysql -uroot -P9030 -h127.0.0.1

注意：

这里使用的 root 用户是 doris 内置的默认用户，也是超级管理员用户，具体的用户权限查看权限管理

-P ：这里是我们连接 Doris 的查询端口，默认端口是 9030，对应的是fe.conf里的 query_port

-h ：这里是我们连接的 FE IP地址，如果你的客户端和 FE 安装在同一个节点可以使用127.0.0.1，这种也是 Doris 提供的如果你忘记 root 密码，可以通过这种方式不需要密码直接连接登录，进行对 root 密码进行重置

执行下面的命令查看 FE 运行状态

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show frontends\G;

然后你可以看到类似下面的结果：

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mysql> show frontends\G;
*************************** 1. row ***************************
             Name: 172.21.32.5_9010_1660549353220
               IP: 172.21.32.5
      EditLogPort: 9010
         HttpPort: 8030
        QueryPort: 9030
          RpcPort: 9020
             Role: FOLLOWER
         IsMaster: true
        ClusterId: 1685821635
             Join: true
            Alive: true
ReplayedJournalId: 49292
    LastHeartbeat: 2022-08-17 13:00:45
         IsHelper: true
           ErrMsg:
          Version: 1.1.2-rc03-ca55ac2
 CurrentConnected: Yes
1 row in set (0.03 sec)

如果 IsMaster、Join 和 Alive 三列均为true，则表示节点正常。

停止 FE 节点

Doris FE 的停止可以通过下面的命令完成

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./bin/stop_fe.sh

配置 BE

我们进入到 apache-doris-x.x.x/be 目录

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cd apache-doris-x.x.x/be

修改 FE 配置文件 conf/be.conf ，这里我们主要修改两个参数：priority_networks' 及 storage_root ，如果你需要更多优化配置，请参考 BE 参数配置说明，进行调整。

添加 priority_networks 参数

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priority_networks=172.23.16.0/24

注意：

这个参数我们在安装的时候是必须要配置的，特别是当一台机器拥有多个IP地址的时候，我们要为 BE 指定唯一的IP地址。

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storage_root=/path/your/doris-meta

注意：

默认目录在 BE安装目录的 storage 目录下。

BE 配置的存储目录必须先创建好

启动 BE

在 BE 安装目录下执行下面的命令，来完成 BE 的启动。

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./bin/start_be.sh --daemon

添加 BE 节点到集群

通过MySQL 客户端连接到 FE 之后执行下面的 SQL，将 BE 添加到集群中

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ALTER SYSTEM ADD BACKEND "be_host_ip:heartbeat_service_port";

be_host_ip：这里是你 BE 的 IP 地址，和你在 be.conf 里的 priority_networks 匹配
heartbeat_service_port：这里是你 BE 的心跳上报端口，和你在 be.conf 里的 heartbeat_service_port 匹配，默认是 9050。

查看 BE 运行状态

你可以在 MySQL 命令行下执行下面的命令查看 BE 的运行状态。

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SHOW BACKENDS\G;

示例：

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mysql> SHOW BACKENDS\G;
*************************** 1. row ***************************
            BackendId: 10003
              Cluster: default_cluster
                   IP: 172.21.32.5
        HeartbeatPort: 9050
               BePort: 9060
             HttpPort: 8040
             BrpcPort: 8060
        LastStartTime: 2022-08-16 15:31:37
        LastHeartbeat: 2022-08-17 13:33:17
                Alive: true
 SystemDecommissioned: false
ClusterDecommissioned: false
            TabletNum: 170
     DataUsedCapacity: 985.787 KB
        AvailCapacity: 782.729 GB
        TotalCapacity: 984.180 GB
              UsedPct: 20.47 %
       MaxDiskUsedPct: 20.47 %
                  Tag: {"location" : "default"}
               ErrMsg:
              Version: 1.1.2-rc03-ca55ac2
               Status: {"lastSuccessReportTabletsTime":"2022-08-17 13:33:05","lastStreamLoadTime":-1,"isQueryDisabled":false,"isLoadDisabled":false}
1 row in set (0.01 sec)

Alive : true表示节点运行正常

停止 BE 节点

Doris BE 的停止可以通过下面的命令完成

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./bin/stop_be.sh

创建数据表

创建一个数据库

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create database demo;

创建数据表

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use demo;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS demo.expamle_tbl
(
    `user_id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "用户id",
    `date` DATE NOT NULL COMMENT "数据灌入日期时间",
    `city` VARCHAR(20) COMMENT "用户所在城市",
    `age` SMALLINT COMMENT "用户年龄",
    `sex` TINYINT COMMENT "用户性别",
    `last_visit_date` DATETIME REPLACE DEFAULT "1970-01-01 00:00:00" COMMENT "用户最后一次访问时间",
    `cost` BIGINT SUM DEFAULT "0" COMMENT "用户总消费",
    `max_dwell_time` INT MAX DEFAULT "0" COMMENT "用户最大停留时间",
    `min_dwell_time` INT MIN DEFAULT "99999" COMMENT "用户最小停留时间"
)
AGGREGATE KEY(`user_id`, `date`, `city`, `age`, `sex`)
DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
    "replication_allocation" = "tag.location.default: 1"
);

示例数据

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10000,2017-10-01,北京,20,0,2017-10-01 06:00:00,20,10,10
10000,2017-10-01,北京,20,0,2017-10-01 07:00:00,15,2,2
10001,2017-10-01,北京,30,1,2017-10-01 17:05:45,2,22,22
10002,2017-10-02,上海,20,1,2017-10-02 12:59:12,200,5,5
10003,2017-10-02,广州,32,0,2017-10-02 11:20:00,30,11,11
10004,2017-10-01,深圳,35,0,2017-10-01 10:00:15,100,3,3
10004,2017-10-03,深圳,35,0,2017-10-03 10:20:22,11,6,6

将上面的数据保存在一个test.csv文件中。

导入数据

这里我们通过Stream load 方式将上面保存到文件中的数据导入到我们刚才创建的表里。

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curl  --location-trusted -u root: -T test.csv -H "column_separator:," http://127.0.0.1:8030/api/demo/expamle_tbl/_stream_load

-T test.csv : 这里使我们刚才保存的数据文件，如果路径不一样，请指定完整路径
-u root : 这里是用户名密码，我们使用默认用户root，密码是空
127.0.0.1:8030 : 分别是 fe 的 ip 和 http_port

执行成功之后我们可以看到下面的返回信息

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{
    "TxnId": 30303,
    "Label": "8690a5c7-a493-48fc-b274-1bb7cd656f25",
    "TwoPhaseCommit": "false",
    "Status": "Success",
    "Message": "OK",
    "NumberTotalRows": 7,
    "NumberLoadedRows": 7,
    "NumberFilteredRows": 0,
    "NumberUnselectedRows": 0,
    "LoadBytes": 399,
    "LoadTimeMs": 381,
    "BeginTxnTimeMs": 3,
    "StreamLoadPutTimeMs": 5,
    "ReadDataTimeMs": 0,
    "WriteDataTimeMs": 191,
    "CommitAndPublishTimeMs": 175
}

NumberLoadedRows: 表示已经导入的数据记录数
NumberTotalRows: 表示要导入的总数据量
Status :Success 表示导入成功

到这里我们已经完成的数据导入，下面就可以根据我们自己的需求对数据进行查询分析了。

查询数据

我们上面完成了建表，输数据导入，下面我们就可以体验 Doris 的数据快速查询分析能力。

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mysql> select * from expamle_tbl;
+---------+------------+--------+------+------+---------------------+------+----------------+----------------+
| user_id | date       | city   | age  | sex  | last_visit_date     | cost | max_dwell_time | min_dwell_time |
+---------+------------+--------+------+------+---------------------+------+----------------+----------------+
| 10000   | 2017-10-01 | 北京   |   20 |    0 | 2017-10-01 07:00:00 |   35 |             10 |              2 |
| 10001   | 2017-10-01 | 北京   |   30 |    1 | 2017-10-01 17:05:45 |    2 |             22 |             22 |
| 10002   | 2017-10-02 | 上海   |   20 |    1 | 2017-10-02 12:59:12 |  200 |              5 |              5 |
| 10003   | 2017-10-02 | 广州   |   32 |    0 | 2017-10-02 11:20:00 |   30 |             11 |             11 |
| 10004   | 2017-10-01 | 深圳   |   35 |    0 | 2017-10-01 10:00:15 |  100 |              3 |              3 |
| 10004   | 2017-10-03 | 深圳   |   35 |    0 | 2017-10-03 10:20:22 |   11 |              6 |              6 |
+---------+------------+--------+------+------+---------------------+------+----------------+----------------+
6 rows in set (0.02 sec)

mysql> select * from expamle_tbl where city='上海';
+---------+------------+--------+------+------+---------------------+------+----------------+----------------+
| user_id | date       | city   | age  | sex  | last_visit_date     | cost | max_dwell_time | min_dwell_time |
+---------+------------+--------+------+------+---------------------+------+----------------+----------------+
| 10002   | 2017-10-02 | 上海   |   20 |    1 | 2017-10-02 12:59:12 |  200 |              5 |              5 |
+---------+------------+--------+------+------+---------------------+------+----------------+----------------+
1 row in set (0.05 sec)

mysql> select city, sum(cost) as total_cost from expamle_tbl group by city;
+--------+------------+
| city   | total_cost |
+--------+------------+
| 广州   |         30 |
| 上海   |        200 |
| 北京   |         37 |
| 深圳   |        111 |
+--------+------------+
4 rows in set (0.05 sec)

到这里我们整个快速开始就结束了，我们从 Doris 安装部署、启停、创建库表、数据导入及查询，完整的体验了Doris的操作流程，下面开始我们 Doris 使用之旅吧。

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