Apache Doris 计算组(Compute Group)工作机制详解
2025-06-27 15:59:23作者:伍霜盼Ellen
计算组概念与架构原理
计算组(Compute Group)是Apache Doris在存算分离架构中实现不同工作负载物理隔离的核心机制。其核心思想如下图所示:

计算组架构具有以下关键特性:
- 节点组织方式:一个或多个BE节点可以组成一个计算组
- 无状态设计:BE节点本地无状态,所有数据存储在共享存储中
- 共享存储访问:多个计算组通过共享存储访问同一份数据
计算组与传统资源组的对比优势
相比传统的资源组(Resource Group),计算组具有以下显著优势:
| 对比维度 | 计算组 | 传统资源组 |
|---|---|---|
| 成本效益 | 存储与计算分离,不增加存储成本 | 需要维护多副本,存储成本高 |
| 扩展性 | 动态增减无需数据迁移 | 扩容需复杂的数据迁移过程 |
| 隔离性 | BE节点故障不影响数据可用性 | BE节点故障可能导致数据加载失败 |
| 灵活性 | 新计算组只需查询时预热缓存 | 新节点需要完整数据副本 |
注意:在3.0.2版本之前,计算组被称为计算集群(Compute Cluster)
计算组管理操作指南
查看计算组
使用SHOW COMPUTE GROUPS命令查看当前仓库中的所有计算组。根据用户权限不同,返回结果会有差异:
- ADMIN权限用户:查看所有计算组
- 普通用户:仅查看有使用权限(USAGE_PRIV)的计算组
- 无权限用户:返回空结果
SHOW COMPUTE GROUPS;
添加计算组
管理计算组需要OPERATOR权限(默认仅root账户拥有)。添加BE节点并分配到计算组:
-- 添加到指定计算组
ALTER SYSTEM ADD BACKEND 'host:9050' PROPERTIES ("tag.compute_group_name" = "new_group");
-- 添加到默认计算组(default_compute_group)
ALTER SYSTEM ADD BACKEND 'host:9050';
权限管理
授权计算组使用权限(需ADMIN权限或admin角色):
GRANT USAGE_PRIV ON COMPUTE GROUP {compute_group_name} TO {user}
撤销计算组使用权限:
REVOKE USAGE_PRIV ON COMPUTE GROUP {compute_group_name} FROM {user}
默认计算组设置
设置当前用户的默认计算组(需已有该计算组使用权限):
SET PROPERTY 'default_compute_group' = '{clusterName}';
设置其他用户的默认计算组(需ADMIN权限):
SET PROPERTY FOR {user} 'default_compute_group' = '{clusterName}';
查看计算组设置:
-- 查看当前用户设置
SHOW PROPERTY;
-- 查看其他用户设置(需ADMIN权限)
SHOW PROPERTY FOR {user};
计算组切换
在会话中动态切换计算组:
-- 指定数据库和计算组
USE { [catalog_name.]database_name[@compute_group_name] | @compute_group_name }
-- 示例:切换到test_db数据库并使用cg1计算组
USE test_db@cg1;
-- 示例:仅切换计算组(保持当前数据库)
USE @cg2;
注意:若数据库或计算组名称包含保留字,需使用反引号``包裹
计算组扩容与缩容
通过以下命令动态调整计算组规模:
-- 扩容:添加BE节点
ALTER SYSTEM ADD BACKEND 'new_host:9050' PROPERTIES ("tag.compute_group_name" = "target_group");
-- 缩容:下线BE节点
ALTER SYSTEM DECOMMISSION BACKEND 'old_host:9050';
最佳实践与注意事项
-
权限规划:建议为不同业务团队创建专属计算组,并通过GRANT/REVOKE精细控制访问权限
-
默认计算组:为每个用户设置合理的默认计算组,避免操作错误
-
资源隔离:将ETL、报表、即席查询等不同负载分配到独立计算组
-
监控扩容:新增计算组后,监控缓存命中率,待稳定后再接入生产流量
-
命名规范:采用
业务线_负载类型的命名规则(如ads_report、dws_etl)
通过合理使用计算组,可以在存算分离架构下实现资源的高效利用与工作负载的强隔离,为Apache Doris的多租户管理提供强大支持。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
187
205
暂无简介
Dart
629
143
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
316
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
383
3.62 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
210
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
293
103
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
266
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858