+ Catalog는 데이터 소스를 식별하고, 데이터베이스는 논리적 경계를 만들며, 테이블은 스키마와 속성을 정의합니다. 테이블 안에서는 파티션이 데이터 범위를 나누고 버킷이 병렬 처리를 위해 데이터를 분산합니다. +
+ } + calloutTitle="이 차이를 기억하세요" + callout={파티션은 ‘어느 데이터 범위인가?’에 답하고, 버킷은 ‘데이터가 어디에 어떻게 분산되는가?’에 답합니다.
} + check={{ + question: "날짜 범위를 기준으로 데이터를 제외할 수 있게 해 주는 계층은 무엇인가요?", + options: ["버킷", "파티션"], + correctIndex: 1, + correctFeedback: "정답입니다. 파티션은 Doris가 제외할 수 있는 논리적 범위를 제공합니다.", + incorrectFeedback: "아쉽지만 틀렸습니다. 버킷은 행을 분산하고, 파티션은 논리적 범위를 정의합니다.", + }} + > +같은 열의 값은 자료형이 같고 분포도 비슷한 경우가 많습니다. 덕분에 인코딩, 압축, CPU 캐시 활용, 일괄 처리가 개선됩니다.
} + calloutTitle="개념적 이해" + callout={행 기반 스토리지는 완전한 레코드를 함께 저장합니다. 열 기반 스토리지는 같은 필드의 값을 함께 저장합니다.
} + check={{ + question: "쿼리가 80개 열 중 3개를 읽습니다. 가장 큰 장점은 무엇인가요?", + options: ["불필요한 값을 덜 읽습니다", "테이블 복제본을 더 많이 만듭니다"], + correctIndex: 0, + correctFeedback: "정답입니다. Doris는 관련 없는 열 데이터 대부분을 읽지 않아도 됩니다.", + incorrectFeedback: "복제본은 가용성을 높입니다. 열 기반 배치의 주된 이점은 불필요한 I/O를 줄이는 것입니다.", + }} + > +Duplicate Key는 변경되지 않는 상세 데이터에 적합하고, Aggregate Key는 지정된 사전 집계 결과를 저장하며, Unique Key는 UPSERT 방식으로 변경 가능한 레코드를 지원합니다.
} + calloutTitle="운영 환경에서의 원칙" + callout={테이블을 만든 뒤에는 테이블 모델을 변경할 수 없습니다. 모델을 선택하기 전에 업데이트 동작을 확인하세요.
} + check={{ + question: "고객 프로필에 대한 CDC 업데이트에는 어떤 모델이 적합한가요?", + options: ["Duplicate Key", "Aggregate Key", "Unique Key"], + correctIndex: 2, + correctFeedback: "정답입니다. Unique Key는 각 Key마다 하나의 논리적 행을 유지하며 UPSERT 방식을 지원합니다.", + incorrectFeedback: "다시 생각해 보세요. 변경 가능한 레코드는 각 Key마다 현재 상태를 나타내는 논리적 행이 하나씩 필요합니다.", + }} + > +FE는 인증, SQL 파싱과 계획 수립, 메타데이터, 조율을 담당합니다. BE는 태블릿을 저장하고, 벡터화 연산자를 실행하며, 데이터를 컴팩션하고, 복구와 균형 조정에 참여합니다.
} + calloutTitle="고가용성" + callout={운영 환경에서는 여러 FE 노드와 설정 가능한 수의 태블릿 복제본을 사용합니다. FE 메타데이터 복제에는 BDB JE를 사용하며 ZooKeeper는 필요하지 않습니다.
} + check={{ + question: "분산 쿼리 계획을 만드는 노드는 무엇인가요?", + options: ["Frontend", "Backend"], + correctIndex: 0, + correctFeedback: "정답입니다. FE는 계획을 세우고 조율하며, BE는 실행하고 데이터를 저장합니다.", + incorrectFeedback: "BE는 계획 조각을 실행하지만, 계획을 만들고 조율하는 것은 FE입니다.", + }} + > +FE는 요청과 SQL 계층의 메타데이터를 처리하고, Meta Service는 데이터 계층의 메타데이터를 관리합니다. 상태를 유지하지 않는 BE 노드는 자주 사용하는 데이터를 캐시하고 공유 영구 스토리지의 데이터를 대상으로 연산합니다.
} + calloutTitle="운영상 고려 사항" + callout={공유 스토리지는 안정적이어야 합니다. 캐시에 없는 데이터를 읽으면 지연 시간이 늘어날 수 있으며, 플랫폼 팀은 추가 서비스도 운영해야 합니다.
} + check={{ + question: "데이터의 영구 복사본은 어디에 저장되나요?", + options: ["BE 캐시에만 저장됩니다", "공유 스토리지에 저장됩니다"], + correctIndex: 1, + correctFeedback: "정답입니다. 컴퓨팅 노드는 데이터를 캐시하고, 공유 스토리지는 영구 복사본을 보관합니다.", + incorrectFeedback: "BE 캐시는 데이터 접근 속도를 높이지만 영구 스토리지 계층은 아닙니다.", + }} + > +통합형 배포는 보통 시작하기가 더 쉽습니다. 공유 스토리지, 플랫폼 운영 주체, 독립적인 확장 또는 격리된 컴퓨팅 그룹이 실제로 필요하다면 분리형 배포가 적합합니다.
} + calloutTitle="선택 기준" + callout={더 새롭다는 이유만으로 분리형 아키텍처를 선택하지 마세요. 추가되는 구성 요소가 구체적인 요구 사항을 해결해야 합니다.
} + check={{ + question: "로컬 디스크를 사용할 수 있고 컴퓨팅과 스토리지를 함께 확장해도 된다면, 어떤 아키텍처로 시작해야 할까요?", + options: ["통합형 아키텍처", "분리형 아키텍처"], + correctIndex: 0, + correctFeedback: "정답입니다. 이런 조건에서는 통합형 아키텍처가 더 간단하고 적합합니다.", + incorrectFeedback: "컴퓨팅의 독립적인 확장이나 공유 스토리지가 필요할 때 분리형 아키텍처의 이점이 커집니다.", + }} + > +정렬 키, 파티션, 인덱스, 테이블 모델은 접근해야 할 데이터의 양을 줄입니다. MPP, 벡터화, Pipeline 스케줄링, 옵티마이저는 남은 데이터를 처리하는 비용을 줄입니다.
} + calloutTitle="MPP와 Pipeline 비교" + callout={MPP는 노드 간에 작업을 분산합니다. Pipeline 실행은 각 노드 내의 코어에 연산자 작업을 배치합니다.
} + check={{ + question: "BE 노드 간에 작업을 분산하는 방식은 무엇인가요?", + options: ["MPP", "Pipeline 스케줄링"], + correctIndex: 0, + correctFeedback: "정답입니다. MPP는 노드 수준의 병렬 처리를 제공합니다.", + incorrectFeedback: "Pipeline은 노드 내부의 작업을 배치하고, MPP는 노드 간에 작업을 분산합니다.", + }} + > +프래그먼트는 분산 실행 계획의 논리적 부분입니다. 인스턴스는 BE에서 실행되는 프래그먼트의 물리적 복제본입니다. 데이터를 다시 분산해야 할 때는 Exchange 연산자가 인스턴스 간에 행을 이동합니다.
} + calloutTitle="벡터화 실행" + callout={연산자는 행을 하나씩 처리하는 대신 컬럼을 배치 단위로 처리해 행별 처리 오버헤드를 줄이고 CPU 효율을 높입니다.
} + check={{ + question: "프래그먼트 인스턴스 간에 행을 이동하는 것은 무엇인가요?", + options: ["Exchange 연산자", "Catalog"], + correctIndex: 0, + correctFeedback: "정답입니다. 실행 계획에서 데이터 재분산이 필요하면 Exchange가 행을 전달합니다.", + incorrectFeedback: "Catalog는 데이터 소스를 식별하고, Exchange는 분산 실행 계획의 인스턴스를 연결합니다.", + }} + > +구체화된 뷰는 반복 계산을 대신할 수 있고, RBO는 실행 계획을 단순화하며, CBO는 예상 비용을 비교합니다. 런타임 필터는 조인 중에 불필요한 행을 조기에 제외합니다.
} + calloutTitle="다음 강의로 넘어가기 전에" + callout={데이터 구성 계층, FE와 BE의 역할 구분, 두 가지 아키텍처 선택지, 계획 수립부터 분산 실행까지의 흐름을 기억하세요.
} + check={{ + question: "CBO가 여러 실행 계획을 정확하게 비교하는 데 도움이 되는 것은 무엇인가요?", + options: ["데이터를 잘 대표하는 테이블 및 컬럼 통계", "더 많은 SQL 주석"], + correctIndex: 0, + correctFeedback: "정답입니다. 최신 통계는 카디널리티와 비용 추정의 정확도를 높입니다.", + incorrectFeedback: "주석은 사람이 SQL을 이해하는 데 도움이 되지만, CBO에는 데이터를 잘 대표하는 통계가 필요합니다.", + }} + > +통합형 아키텍처는 데이터를 BE 디스크에 저장합니다. 분리형 아키텍처는 영속 데이터를 공유 스토리지에 저장합니다. 수동 배포에서는 각 프로세스를 직접 관리하며, Kubernetes에서는 Doris Operator가 원하는 상태를 관리합니다.
} + calloutTitle="간단하게 시작하기" + callout={첫 로컬 클러스터나 VM 기반 클러스터라면 수동 통합형 배포가 Doris 시스템을 실행하는 가장 빠른 경로입니다.
} + check={{ + question: "영속 데이터의 저장 위치를 결정하는 선택은 무엇인가요?", + options: ["아키텍처", "오케스트레이션 플랫폼"], + correctIndex: 0, + correctFeedback: "정답입니다. 통합형과 분리형 중 어떤 아키텍처를 선택하느냐에 따라 영속 스토리지 모델이 결정됩니다.", + incorrectFeedback: "Kubernetes는 오케스트레이션 방식을 바꾸고, 아키텍처 선택은 영속 스토리지 방식을 바꿉니다.", + }} + > +지원되는 CPU와 운영체제 조합, FE와 호환되는 JDK, 변경되지 않는 호스트 이름 또는 IP, 동기화된 시스템 시계, Doris 서비스 포트 간의 원활한 연결을 확인하세요.
} + calloutTitle="되돌리기 어려운 결정" + callout={FE 메타데이터는 안정적인 전용 스토리지에 보관하고, 초기화 전에 클러스터 전체의 이름 지정 방식을 일관되게 설정하세요.
} + check={{ + question: "모든 클러스터 노드에서 안정적으로 유지되어야 하는 것은 무엇인가요?", + options: ["네트워크 식별 정보와 시스템 시계", "SQL 클라이언트 수"], + correctIndex: 0, + correctFeedback: "정답입니다. 안정적인 식별 정보, 연결성, 시간은 클러스터의 사전 요구 사항입니다.", + incorrectFeedback: "클라이언트 수는 바뀔 수 있지만, 노드 식별 정보와 시간의 일관성은 유지되어야 합니다.", + }} + > +새 FE는 등록된 후 도우미 FE를 통해 클러스터에 참여합니다. BE는 하트비트 엔드포인트가 등록되고 프로세스가 정상 상태를 보고해야 사용할 수 있습니다.
} + calloutTitle="프로덕션 구성" + callout={고가용성을 위해 투표권이 있는 FE를 홀수로 구성하고, 워크로드에서 요구하는 장애 허용 수준에 맞춰 BE 복제본을 충분히 확보하세요.
} + check={{ + question: "새 팔로워 FE를 시작하기 전에 무엇을 해야 하나요?", + options: ["클러스터에 등록하기", "FE에 테이블을 적재하기"], + correctIndex: 0, + correctFeedback: "정답입니다. 팔로워를 등록한 다음 기존 FE를 도우미로 지정해 시작하세요.", + incorrectFeedback: "FE 노드는 테이블 복제본을 저장하지 않습니다. 먼저 팔로워를 등록해야 합니다.", + }} + > +FoundationDB는 시스템 메타데이터를 영속적으로 저장하고, Meta Service는 데이터 계층의 메타데이터를 조정합니다. FE는 클라우드 모드로 실행되고, BE는 컴퓨팅 그룹에 참여하며, Storage Vault는 공유 객체 스토리지 또는 파일 스토리지를 지정합니다.
} + calloutTitle="운영 부담" + callout={FoundationDB와 공유 스토리지는 프로덕션 환경의 필수 구성 요소입니다. 탄력적인 확장에 의존하기 전에 백업과 모니터링을 마련하고 장애 시 동작을 테스트하세요.
} + check={{ + question: "분리형 클러스터가 공유 데이터 파일에 접근할 수 있게 하는 것은 무엇인가요?", + options: ["Storage Vault", "FE 로컬 메타데이터 디렉터리"], + correctIndex: 0, + correctFeedback: "정답입니다. Storage Vault가 공유 스토리지 계층에 대한 접근을 정의합니다.", + incorrectFeedback: "FE 메타데이터는 클러스터를 조정하고, Storage Vault는 공유 데이터 스토리지를 지정합니다.", + }} + > +DorisCluster 명세에서 이미지, 복제본 수, 리소스, ConfigMaps, 영구 볼륨 클레임, 서비스 노출 방식을 설정하세요. 워크로드가 이동해도 pod의 식별 정보가 안정적으로 유지되도록 FQDN 모드를 사용하세요.
} + calloutTitle="영구 저장을 확실히 보장하세요" + callout={통합형 BE pod는 상태를 유지합니다. 프로덕션에 사용하기 전에 StorageClass의 동작, 볼륨 유지 정책, 용량, 장애 영역별 배치를 검증하세요.
} + check={{ + question: "FE와 BE의 목표 복제본 수는 어디에 선언해야 하나요?", + options: ["DorisCluster 리소스", "임의의 SQL 주석"], + correctIndex: 0, + correctFeedback: "맞습니다 — Operator는 DorisCluster 리소스에 선언된 복제본 수에 맞춰 실제 상태를 조정합니다.", + incorrectFeedback: "SQL 주석으로는 Kubernetes 워크로드를 제어할 수 없습니다.", + }} + > +FoundationDB를 프로비저닝하고 분리형 Operator 리소스를 설치하세요. 클러스터 식별 정보와 스토리지 접근을 구성하고 Storage Vault를 생성한 다음, FE, Meta Service, 컴퓨트 그룹, 엔드투엔드 SQL을 검증하세요.
} + calloutTitle="환경 구성 안내" + callout={복제본 하나로 빠르게 구성한 환경은 학습에 유용합니다. 프로덕션 환경에는 중복 구성된 메타데이터 서비스와 목표 가용성에 맞게 설계된 스토리지가 필요합니다.
} + check={{ + question: "엔드투엔드 준비 상태 점검에는 무엇이 포함되어야 하나요?", + options: ["데이터 생성, 적재, 쿼리", "pod가 Running 상태인지 확인하기만 한다"], + correctIndex: 0, + correctFeedback: "맞습니다 — 메타데이터, 컴퓨트, 스토리지를 거치는 전체 경로를 실제로 사용해 봐야 합니다.", + incorrectFeedback: "pod가 Running 상태여도 메타데이터와 공유 스토리지가 엔드투엔드로 작동한다는 뜻은 아닙니다.", + }} + > +SQL에서 FE와 BE의 클러스터 등록 상태를 확인하고, 플랫폼에서 프로세스나 pod의 상태를 점검하세요. 로그와 메트릭으로 장애 원인을 파악하고, 서비스를 노출하기 전에 기본 자격 증명을 변경하세요.
} + calloutTitle="업그레이드 순서" + callout={해당 버전의 업그레이드 가이드와 호환성 매트릭스를 따르세요. 롤링 업그레이드 중에는 전체 과정에서 쿼럼과 복제본의 가용성을 유지하세요.
} + check={{ + question: "BE가 Doris 클러스터에 합류했다는 것을 어떤 신호로 확인할 수 있나요?", + options: ["SHOW BACKENDS에서 정상 상태로 표시된다", "해당 호스트가 ping에 응답한다"], + correctIndex: 0, + correctFeedback: "맞습니다 — Doris에서 클러스터 등록 상태와 하트비트의 정상 여부를 확인할 수 있어야 합니다.", + incorrectFeedback: "네트워크 연결은 필요하지만, 연결된다고 해서 Doris 클러스터에 합류한 것은 아닙니다.", + }} + > +선택한 아키텍처, 장애 도메인, 쿼럼, 복제본 정책, 스토리지 관리 책임, 접근 모델, 모니터링 및 업그레이드 절차를 배포 매니페스트와 함께 문서화하세요.
} + calloutTitle="다음 학습에 앞서" + callout={배포 환경을 안정적으로 유지하세요. 다음 모듈에서는 워크로드 특성을 바탕으로 테이블 모델, 파티션, 버킷, 정렬 키를 결정합니다.
} + check={{ + question: "배포를 마무리할 때 가장 좋은 테스트는 무엇인가요?", + options: ["대표적인 데이터 적재 및 쿼리 워크플로 실행", "아카이브가 성공적으로 압축 해제되었는지 확인"], + correctIndex: 0, + correctFeedback: "맞습니다 — 대표적인 워크플로를 실행하면 시스템의 전체 경로를 검증할 수 있습니다.", + incorrectFeedback: "바이너리 압축 해제는 초기 설정 단계에 불과합니다.", + }} + > +SSB 벤치마크
+ + + + +TPC-H 벤치마크
+ +**성능 테스트 보고서** + +[https://doris.apache.org//docs/benchmark/ssb](https://doris.apache.org//docs/benchmark/ssb) + +[https://doris.apache.org//docs/benchmark/tpch](https://doris.apache.org//docs/benchmark/tpch) + +### Compaction 로직 최적화 및 실시간 처리 보장 {#compaction-logic-optimization-and-real-time-guarantee} + +Apache Doris에서는 커밋할 때마다 데이터 버전이 생성됩니다. 동시 쓰기가 많은 상황에서는 데이터 버전이 지나치게 쌓이고 compaction이 제때 이루어지지 않아 -235 오류가 발생하기 쉽습니다. 이에 따라 쿼리 성능도 저하됩니다. + +버전 1.1에서는 데이터 버전이 늘어나면 compaction을 능동적으로 시작하는 QuickCompaction을 도입했습니다. 동시에 fragment 메타데이터의 스캔 기능을 개선하여 데이터 버전이 지나치게 많은 fragment를 빠르게 찾아 compaction을 시작할 수 있게 했습니다. 능동적인 시작과 주기적인 스캔을 통해 데이터 병합이 지연되는 문제를 해결했습니다. + +또한 작은 파일이 자주 생성되어 cumulative compaction이 필요한 경우를 위해 compaction 작업의 스케줄링과 격리를 구현했습니다. 이로써 리소스를 많이 사용하는 base compaction이 새 데이터의 병합에 영향을 주지 않도록 했습니다. + +마지막으로 작은 파일의 병합 전략을 최적화하여 단계적 병합 방식을 적용했습니다. 매번 비슷한 크기의 파일끼리 병합해 크기 차이가 큰 버전이 함께 병합되지 않도록 하고, 계층적으로 병합을 진행합니다. 그 결과 개별 파일이 병합에 참여하는 횟수가 줄어 시스템의 CPU 사용량을 크게 절약할 수 있습니다. + +상위 데이터 소스에서 초당 10w의 쓰기 빈도(동시 쓰기 작업 20개, 작업당 5000행, 체크포인트 간격 1s)를 유지할 때 버전 1.1의 동작은 다음과 같습니다. + +- 빠른 데이터 병합: Tablet 버전이 50 미만으로 유지되고 compaction 점수가 안정적입니다. 이전 버전에서 동시 쓰기가 많을 때 -235 문제가 자주 발생했던 것과 비교하면 compaction 병합 효율이 10배 이상 향상되었습니다. + +- CPU 리소스 사용량 대폭 감소: 작은 파일의 Compaction 전략을 최적화했습니다. 위와 같이 동시 쓰기가 많은 상황에서 CPU 리소스 사용량이 25% 줄었습니다. + +- 안정적인 쿼리 소요 시간: 데이터의 전반적인 정렬 상태가 개선되어 쿼리 소요 시간의 변동이 크게 줄었습니다. 동시 쓰기가 많은 상황에서도 쿼리 소요 시간은 쿼리만 실행할 때와 같으며, 쿼리 성능은 이전 버전보다 3-4배 향상되었습니다. + +### Parquet 및 ORC 파일 읽기 효율 최적화 {#read-efficiency-optimization-for-parquet-and-orc-files} + +Arrow 매개변수를 조정해 Arrow의 멀티스레드 읽기 기능으로 각 row_group을 더 빠르게 읽고, SPSC 모델로 변경해 미리 읽기를 통한 네트워크 대기 비용을 줄였습니다. 최적화 후 Parquet 파일 적재 성능이 4~5배 향상되었습니다. + +### 더 안전한 메타데이터 체크포인트 {#safer-metadata-checkpoint} + +메타데이터 체크포인트 후 생성된 이미지 파일을 재차 확인하고 이전 이미지 파일을 보관할 수 있도록 하여, 이미지 파일 오류로 인한 메타데이터 손상 문제를 해결했습니다. + +## 버그 수정 {#bugfix} + +### 데이터 버전 누락으로 데이터를 쿼리할 수 없는 문제 수정(심각) {#fix-the-problem-that-the-data-cannot-be-queried-due-to-the-missing-data-versionserious} + +이 문제는 버전 1.0에서 도입되었으며 여러 복제본의 데이터 버전이 손실될 수 있습니다. + +### 데이터 적재 작업의 리소스 사용량 제한에 리소스 격리가 적용되지 않는 문제 수정(보통) {#fix-the-problem-that-the-resource-isolation-is-invalid-for-the-resource-usage-limit-of-loading-tasks-moderate} + +버전 1.1에서는 broker load와 Routine Load가 지정된 리소스 태그를 가진 Backends를 사용하여 데이터를 적재합니다. + +### HTTP BRPC를 사용해 2GB가 넘는 네트워크 데이터 패킷 전송(보통) {#use-http-brpc-to-transfer-network-data-packets-over-2gb-moderate} + +이전 버전에서는 Backends 사이에서 BRPC로 전송하는 데이터가 2GB를 초과하면 데이터 전송 오류가 발생할 수 있었습니다. + +## 기타 {#others} + +### Mini Load 비활성화 {#disabling-mini-load} + +`/_load` 인터페이스는 기본적으로 비활성화됩니다. `the /_stream_load` 인터페이스를 사용하시기 바랍니다. +FE 설정 항목 `disable_mini_load`를 꺼서 다시 활성화할 수 있습니다. + +Mini Load 인터페이스는 버전 1.2에서 완전히 제거될 예정입니다. + +### SegmentV1 스토리지 형식 완전 비활성화 {#completely-disable-the-segmentv1-storage-format} + +SegmentV1 형식의 데이터는 더 이상 생성할 수 없습니다. 기존 데이터에는 계속 정상적으로 접근할 수 있습니다. +`ADMIN SHOW TABLET STORAGE FORMAT` 문으로 클러스터에 SegmentV1 형식의 데이터가 남아 있는지 확인할 수 있습니다. 데이터 변환 명령을 사용하여 SegmentV2로 변환할 수 있습니다. + +버전 1.2부터는 SegmentV1 데이터에 접근할 수 없습니다. + +### String 타입의 최대 길이 제한 {#limit-the-maximum-length-of-string-type} + +이전 버전에서는 String 타입의 최대 길이가 2GB였습니다. +버전 1.1에서는 String 타입의 최대 길이를 1MB로 제한합니다. 이보다 긴 문자열은 더 이상 쓸 수 없습니다. +또한 String 타입을 테이블의 파티션 열이나 버킷 열로 사용하는 방식도 더 이상 지원하지 않습니다. + +이미 기록된 String 타입 데이터에는 정상적으로 접근할 수 있습니다. + +### fastjson 관련 취약점 수정 {#fix-fastjson-related-vulnerabilities} + +fastjson 보안 취약점을 수정하기 위해 Canal 버전을 업데이트했습니다. + +### `ADMIN DIAGNOSE TABLET` 명령 추가 {#added-admin-diagnose-tablet-command} + +지정한 태블릿의 문제를 빠르게 진단하는 데 사용합니다. + +## 다운로드 및 사용 {#download-to-use} + +### 다운로드 링크 {#download-link} + +[hhttps://doris.apache.org/download](https://doris.apache.org/download) + +### 피드백 {#feedback} + +사용 중 문제가 발생하면 언제든지 GitHub 토론 포럼이나 Dev 이메일 그룹으로 문의해 주세요. + +GitHub 포럼: [https://github.com/apache/doris/discussions](https://github.com/apache/doris/discussions) + +메일링 리스트: dev@doris.apache.org + +## 감사의 말씀 {#thanks} + +이번 릴리스에 기여해 주신 모든 분께 감사드립니다. + +``` + +@adonis0147 + +@airborne12 + +@amosbird + +@aopangzi + +@arthuryangcs + +@awakeljw + +@BePPPower + +@BiteTheDDDDt + +@bridgeDream + +@caiconghui + +@cambyzju + +@ccoffline + +@chenlinzhong + +@daikon12 + +@DarvenDuan + +@dataalive + +@dataroaring + +@deardeng + +@Doris-Extras + +@emerkfu + +@EmmyMiao87 + +@englefly + +@Gabriel39 + +@GoGoWen + +@gtchaos + +@HappenLee + +@hello-stephen + +@Henry2SS + +@hewei-nju + +@hf200012 + +@jacktengg + +@jackwener + +@Jibing-Li + +@JNSimba + +@kangshisen + +@Kikyou1997 + +@kylinmac + +@Lchangliang + +@leo65535 + +@liaoxin01 + +@liutang123 + +@lovingfeel + +@luozenglin + +@luwei16 + +@luzhijing + +@mklzl + +@morningman + +@morrySnow + +@nextdreamblue + +@Nivane + +@pengxiangyu + +@qidaye + +@qzsee + +@SaintBacchus + +@SleepyBear96 + +@smallhibiscus + +@spaces-X + +@stalary + +@starocean999 + +@steadyBoy + +@SWJTU-ZhangLei + +@Tanya-W + +@tarepanda1024 + +@tianhui5 + +@Userwhite + +@wangbo + +@wangyf0555 + +@weizuo93 + +@whutpencil + +@wsjz + +@wunan1210 + +@xiaokang + +@xinyiZzz + +@xlwh + +@xy720 + +@yangzhg + +@Yankee24 + +@yiguolei + +@yinzhijian + +@yixiutt + +@zbtzbtzbt + +@zenoyang + +@zhangstar333 + +@zhangyifan27 + +@zhannngchen + +@zhengshengjun + +@zhengshiJ + +@zingdle + +@zuochunwei + +@zy-kkk +``` diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs-releases/current/v1.1/release-1.1.1.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs-releases/current/v1.1/release-1.1.1.md new file mode 100644 index 00000000000000..28caa5faa60867 --- /dev/null +++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs-releases/current/v1.1/release-1.1.1.md @@ -0,0 +1,60 @@ +--- +{ + "title": "릴리스 1.1.1", + "language": "ko", + "description": "1.1에서는 non-vectorized engine에서 이 기능을 사용할 수 있었지만 vectorized engine에는 빠져 있었습니다. 1.1.1에서 이 기능을 다시 추가했습니다." +} +--- + +## 기능 {#features} + +### Vectorized Engine에서 ODBC Sink 지원 {#support-odbc-sink-in-vectorized-engine} + +1.1에서는 non-vectorized engine에서 이 기능을 사용할 수 있었지만 vectorized engine에는 빠져 있었습니다. 1.1.1에서 이 기능을 다시 추가했습니다. + +### Vectorized Engine을 위한 간단한 memtracker {#simple-memtracker-for-vectorized-engine} + +1.1의 vectorized engine에는 BE에 memtracker가 없어 메모리 사용량을 제어할 수 없었고, 이로 인해 OOM이 발생했습니다. 1.1.1에서는 BE에 간단한 memtracker를 추가해 메모리 사용량을 제어하고, 한도를 초과하면 쿼리를 취소할 수 있도록 했습니다. + +## 개선 사항 {#improvements} + +### 압축 해제한 데이터를 page cache에 캐싱 {#cache-decompressed-data-in-page-cache} + +일부 데이터는 bitshuffle로 압축되어 있어 쿼리 중 압축을 해제하는 데 많은 시간이 걸립니다. 1.1.1에서는 Doris가 bitshuffle로 인코딩된 데이터를 압축 해제하여 쿼리 속도를 높입니다. ssb-flat의 일부 쿼리에서 지연 시간이 30% 줄어드는 것을 확인했습니다. + +## 버그 수정 {#bug-fix} + +### 1.0에서 롤링 업그레이드를 할 수 없는 문제 수정(심각) {#fix-the-problem-that-could-not-do-rolling-upgrade-from-10serious} + +이 문제는 1.1에서 발생하기 시작했으며, FE를 업그레이드하지 않고 BE만 업그레이드하면 BE가 비정상 종료될 수 있습니다. + +이 문제가 발생하면 [#10833](https://github.com/apache/doris/pull/10833)을 적용해 해결할 수 있습니다. + +### 일부 쿼리가 non-vectorized engine으로 전환되지 않아 BE가 비정상 종료되는 문제 수정 {#fix-the-problem-that-some-query-not-fall-back-to-non-vectorized-engine-and-be-will-core} + +현재 vectorized engine은 모든 SQL 쿼리를 처리할 수 없으므로 일부 쿼리(예: left outer join)는 non-vectorized engine에서 실행됩니다. 하지만 1.1에서는 일부 경우가 이 전환 과정에서 누락되어 BE가 비정상 종료될 수 있었습니다. + +### compaction이 올바르게 작동하지 않아 -235 오류가 발생하는 문제 수정 {#compaction-not-work-correctly-and-cause--235-error} + +uniq key compaction 중 하나의 rowset에 여러 segment가 있으면 generic_iterator에서 segment의 행이 병합되지만 merged_rows 값은 증가하지 않습니다. 그 결과 check_correctness 검사에서 compaction이 실패하고 tablet에 버전이 지나치게 많이 쌓여 -235 데이터 적재 오류가 발생합니다. + +### 쿼리 실행 중 발생하는 일부 세그멘테이션 폴트 수정 {#some-segment-fault-cases-during-query} + +[#10961](https://github.com/apache/doris/pull/10961) +[#10954](https://github.com/apache/doris/pull/10954) +[#10962](https://github.com/apache/doris/pull/10962) + +# 감사의 말 {#thanks} + +이번 릴리스에 기여해 주신 모든 분께 감사드립니다: + +``` +@jacktengg +@mrhhsg +@xinyiZzz +@yixiutt +@starocean999 +@morrySnow +@morningman +@HappenLee +``` diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs-releases/current/v1.1/release-1.1.2.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs-releases/current/v1.1/release-1.1.2.md new file mode 100644 index 00000000000000..f4c59afe5935e9 --- /dev/null +++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs-releases/current/v1.1/release-1.1.2.md @@ -0,0 +1,64 @@ +--- +{ + "title": "릴리스 1.1.2", + "language": "ko", + "description": "이번 릴리스에서 Doris 팀은 1.1.1 이후 170건이 넘는 문제를 수정하거나 성능을 개선했습니다. 이 릴리스는 1. 버전의 버그 수정 릴리스입니다." +} +--- + +이번 릴리스에서 Doris 팀은 1.1.1 이후 170건이 넘는 문제를 수정하거나 성능을 개선했습니다. 이 릴리스는 1.1 버전의 버그 수정 릴리스이며, 모든 사용자에게 업그레이드를 권장합니다. + +# 기능 {#features} + +### 새로운 MemTracker {#new-memtracker} + +벡터화 엔진과 비벡터화 엔진 모두에 정확도가 더 높은 새로운 MemTracker를 도입했습니다. + +### 현재 쿼리 조회 및 쿼리 종료를 위한 API 추가 {#add-api-for-showing-current-queries-and-kill-query} + +### ODBC 테이블을 통한 UTF16 이모지 읽기 및 쓰기 지원 {#support-readwrite-emoji-of-utf16-via-odbc-table} + +# 개선 사항 {#improvements} + +### 데이터 레이크 관련 개선 사항 {#data-lake-related-improvements} + +- HDFS ORC 파일 스캔 성능을 약 300% 개선했습니다. [#11501](https://github.com/apache/doris/pull/11501) + +- Iceberg 테이블을 쿼리할 때 HDFS HA 모드를 지원합니다. + +- [Apache Tez](https://tez.apache.org/)로 생성한 Hive 데이터를 쿼리할 수 있습니다. + +- Hive 외부 저장소로 Ali OSS를 지원합니다. + +### Spark Load에서 string 및 text 타입 지원 추가 {#add-support-for-string-and-text-type-in-spark-load} + + +### 비벡터화 엔진에 블록 재사용 기능을 추가하여 일부 상황에서 성능을 50% 개선 [#11392](https://github.com/apache/doris/pull/11392) {#add-reuse-block-in-non-vectorized-engine-and-have-50-performance-improvement-in-some-cases-11392} + +### like 또는 regex 성능 개선 {#improve-like-or-regex-performance} + +### tcmalloc의 aggressive_memory_decommit 비활성화 {#disable-tcmallocs-aggressive_memory_decommit} + +데이터 적재 또는 쿼리 성능이 40% 향상됩니다. + +현재는 설정 항목으로 제공되며, `tc_enable_aggressive_memory_decommit` 설정을 변경해 조정할 수 있습니다. + +# 버그 수정 {#bug-fix} + +### FE 장애 또는 데이터 손상을 유발할 수 있는 문제 {#some-issues-about-fe-that-will-cause-fe-failure-or-data-corrupt} + +- 예약된 BDB-JE 파일이 지나치게 많아지는 것을 방지하기 위해 디스크 예약 설정을 추가했습니다. **(심각)** HA 환경에서는 BDB JE가 많은 예약 파일을 유지합니다. BDB-je 로그는 디스크 사용량이 한계에 가까워질 때까지 삭제되지 않습니다. + +- FE 복제본이 정상적으로 시작되지 않거나 데이터가 손상될 수 있는 BDB-JE의 치명적인 버그를 수정했습니다. **(심각)** + +### 쿼리 중 FE가 waitFor_rpc에서 멈추고 동시 실행량이 많은 상황에서 BE가 멈추는 문제 {#fe-will-hang-on-waitfor_rpc-during-query-and-be-will-hang-in-high-concurrent-scenarios} + +[#12459](https://github.com/apache/doris/pull/12459) [#12458](https://github.com/apache/doris/pull/12458) [#12392](https://github.com/apache/doris/pull/12392) + +### 벡터화 스토리지 엔진에서 잘못된 결과를 초래하는 치명적인 문제 **(심각)** {#a-fatal-issue-in-vectorized-storage-engine-which-will-cause-wrong-result-serious} + +[#11754](https://github.com/apache/doris/pull/11754) [#11694](https://github.com/apache/doris/pull/11694) + +### BE 코어 덤프나 비정상 상태를 유발하는 여러 플래너 관련 문제 {#lots-of-planner-related-issues-that-will-cause-be-core-or-in-abnormal-state} + +[#12080](https://github.com/apache/doris/pull/12080) [#12075](https://github.com/apache/doris/pull/12075) [#12040](https://github.com/apache/doris/pull/12040) [#12003](https://github.com/apache/doris/pull/12003) [#12007](https://github.com/apache/doris/pull/12007) [#11971](https://github.com/apache/doris/pull/11971) [#11933](https://github.com/apache/doris/pull/11933) [#11861](https://github.com/apache/doris/pull/11861) [#11859](https://github.com/apache/doris/pull/11859) [#11855](https://github.com/apache/doris/pull/11855) [#11837](https://github.com/apache/doris/pull/11837) [#11834](https://github.com/apache/doris/pull/11834) [#11821](https://github.com/apache/doris/pull/11821) [#11782](https://github.com/apache/doris/pull/11782) [#11723](https://github.com/apache/doris/pull/11723) [#11569](https://github.com/apache/doris/pull/11569) diff --git a/translations/state/ko/pages/course/current/101/apache-doris-installation-guide.json b/translations/state/ko/pages/course/current/101/apache-doris-installation-guide.json new file mode 100644 index 00000000000000..0235ab7f0bbb0a --- /dev/null +++ b/translations/state/ko/pages/course/current/101/apache-doris-installation-guide.json @@ -0,0 +1,20 @@ +{ + "schemaVersion": 1, + "page": { + "pluginId": "course", + "version": "current", + "docId": "101/apache-doris-installation-guide", + "locale": "ko", + "sourceLocale": "en", + "sourcePath": "course/101/02-apache-doris-installation-guide.mdx", + "targetPath": "i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs-course/current/101/02-apache-doris-installation-guide.mdx", + "sourceCommit": "6cda2dc3be8a96374d29b14b1162c8c3bdae9138", + "sourceHash": "9e1e4a4e3d57be4d72fe24fc8cb976a7ee857ade123e888d49193243832b772b", + "sourceTechnicalHash": "5238c0f1a0f563c3eb9afe1cf5828c80c517ce3b329664249384a1b075bae1b0", + "targetHash": "edb7771101a03b0ae469f25d6744ca8cd1e22b1152db01ae190dc414e8bafb49", + "reviewStatus": "machine", + "ownership": "machine", + "translatedAt": "2026-10-25T17:27:23.501Z", + "glossaryVersion": "1" + } +} diff --git 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