Apache Doris 作为一款高性能的实时分析型数据库，其技术栈涉及多语言开发、多种编译器支持以及多个成熟技术框架的集成。以下是综合多个来源的详细分析：

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一、开发语言

1. Java
   • 应用场景：主要用于开发 Frontend（FE），负责元数据管理、查询解析、集群管理等模块。
   • 关键模块：
   ◦ FE 的元数据持久化通过 BDBJE（Berkeley DB Java Edition） 实现。
   ◦ MySQL 协议兼容和 HTTP 服务分别基于 Xnio 和 SpringBoot 框架。

2. C++
   • 应用场景：用于开发 Backend（BE），核心功能包括数据存储、向量化计算引擎、MPP 架构的分布式查询执行。
   • 技术优势：通过 C++ 实现高性能的列式存储和实时数据处理。

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二、编译器与构建工具

1. 编译器
   • GCC：推荐使用 GCC 7.3 及以上版本（如 Ubuntu 中安装 gcc-10），用于编译 C++ 代码。
   • Clang：作为替代编译器，支持 C++17 特性（如 <filesystem> 头文件）。

2. 构建工具
   • CMake：管理 C++ 项目的构建流程。
   • Maven：管理 Java 项目的依赖（如 FE 模块）。

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三、成熟技术框架（除用户提及外）

1. BDBJE（Berkeley DB Java Edition）
   • 功能：用于 FE 节点的元数据持久化和集群选举，通过操作日志（EditLog）实现元数据同步。
   • 场景：支持多副本机制和自动故障恢复，确保集群高可用性。

2. Thrift
   • 功能：实现 RPC 通信，用于 FE 和 BE 节点间的交互（如查询任务下发、数据分片管理）。
   • 版本兼容性：从 Doris 0.15 版本开始，Thrift 从 0.9 升级到 0.13，需通过 --clean 参数强制重新生成代码。

3. SpringBoot
   • 功能：构建 FE 的 HTTP 服务，提供管控接口和监控指标。

4. Xnio
   • 功能：基于 JBoss 的异步 IO 框架，实现 FE 的 MySQL 协议兼容，支持高并发连接处理。

5. Google Mesa 与 Apache Impala 技术集成
   • 功能：Doris 融合了 Mesa 的增量数据更新机制和 Impala 的查询优化技术，实现高性能分析能力。

6. MPP（大规模并行处理）架构
   • 功能：通过分布式节点并行执行查询任务，支持横向扩展至数百节点。

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四、其他关键技术与生态集成

1. 数据湖与外部存储
   • 支持框架：HDFS、S3、Iceberg、Hudi 等，实现联邦查询和存算分离架构（Doris 3.0+）。

2. 流批一体
   • 集成工具：Flink、Kafka，支持实时数据导入和流式计算。

3. 容器化部署
   • 工具：Docker，官方提供预编译镜像（如 apache/doris:build-env-ldb-toolchain-latest）简化环境配置。

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总结

Apache Doris 通过 Java 和 C++ 的双语言架构 实现了 FE 与 BE 的解耦，结合 GCC/Clang 编译器链 和 BDBJE、Thrift、SpringBoot 等技术框架，构建了高性能、高可用的实时分析系统。其技术栈深度整合了分布式存储、计算优化和生态兼容能力，适用于大规模数据分析和实时数仓场景。