大数据架构技术选型

OLAP数据库选型对比：
AnalyticDB(阿里）、Hologres（阿里）、Doris、StarRocks、ClickHouse、Hbase

AnalyticDB技术架构

db是融合数据库、大数据技术于一体的云原生企业级数据仓库服务、支持高吞吐的数据实时增删改查低延时的实时分析和复杂ETL、兼容上下游生态工具、可用于构建企业级报表系统、数据仓库和数据服务引擎等

接入层：负责和用户侧进行交互，接受查询请求解析SQL查询语句，生成并优化查询计划及任务调度
计算层：负责具体的任务计算逻辑执行
存储层：负责数据存储及扫描数据

产品形态：
弹性模式：存储计算分离，支持分别扩展、计算时弹性功能、计算资源组隔离功能

资源组
在弹性模式中
支持资源组隔离，资源池功能可以对计算资源进行弹性划分，不同资源池之间的计算资源在物理上完全隔离，通过ADB mysql数据库账号绑定到不同的资源池，sql查询根据绑定关系路由至对应的资源池进行执行，从而满足实例内部多租户、混合负载的需求

默认资源池
默认资源池 user_default 是实例创建时存在的，不可删除
自定义资源池
用户自定义创建的资源池，可以针对资源的计算、查询执行模式、ADB mysql账号与资源池的绑定关系修改

查询流程
1、用户下发sql
2、前端节点负责解析SQL、生成分布式执行计划、下发到计算节点和存储节点执行
3、执行完成后、将结果返回费前端节点

常见概念
1、Stage：代表了整个SQL分布式执行计划树中的一颗树，每一stage会对应多个tast并发
2、Tast：是stage在某一个worer或者excutor上的实例负责具体的计算执行
3、Oprator：具有计算能力的运算单位，表示一个计算逻辑
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参考官网：https://help.aliyun.com/zh/analyticdb-for-mysql/product-overview/overall-architecture

hologres(实时数仓）技术架构
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官网参考：https://help.aliyun.com/zh/hologres/product-overview/architecture

Doris技术架构
Doris整体架构如下图所示，Doris 架构非常简单，只有两类进程

Frontend（FE），主要负责用户请求的接入、查询解析规划、元数据的管理、节点管理相关工作。

Backend（BE），主要负责数据存储、查询计划的执行。
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参考官网：https://doris.apache.org/zh-CN/docs/get-starting/what-is-apache-doris/

StarRocks技术架构
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参考官网：https://docs.mirrorship.cn/zh/docs/3.0/introduction/Architecture/

ClickHouse技术架构
Shard：集群内划分为多个分片或分组（Shard 0 … Shard N），通过 Shard 的线性扩展能力，支持海量数据的分布式存储计算。
Node：每个 Shard 内包含一定数量的节点（Node，即进程），同一 Shard 内的节点互为副本，保障数据可靠。ClickHouse 中副本数可按需建设，且逻辑上不同 Shard 内的副本数可不同。
ZooKeeper Service：集群所有节点对等，节点间通过 ZooKeeper 服务进行分布式协调。
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