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dataroaring pushed a commit to branch master
in repository https://gitbox.apache.org/repos/asf/doris-website.git
The following commit(s) were added to refs/heads/master by this push:
new d62872d7c5b [cloud] Simplify meta-service deployment by integrating
recycler (#1073)
d62872d7c5b is described below
commit d62872d7c5ba98c5ff36a7db459333c38a22f6e2
Author: Gavin Chou <[email protected]>
AuthorDate: Thu Sep 12 15:21:06 2024 +0800
[cloud] Simplify meta-service deployment by integrating recycler (#1073)
# Versions
- [x] dev
- [x] 3.0
- [ ] 2.1
- [ ] 2.0
# Languages
- [x] Chinese
- [ ] English
---
.../compute-storage-decoupled/before-deployment.md | 34 +++----
.../compilation-and-deployment.md | 109 +++++++++------------
.../compute-storage-decoupled/creating-cluster.md | 27 ++---
3 files changed, 77 insertions(+), 93 deletions(-)
diff --git
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/compute-storage-decoupled/before-deployment.md
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/compute-storage-decoupled/before-deployment.md
index 1fd5e9ac23e..0e23e5122dc 100644
---
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/compute-storage-decoupled/before-deployment.md
+++
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/compute-storage-decoupled/before-deployment.md
@@ -28,9 +28,9 @@ Doris 存算分离架构部署方式示意图如下，共需要 3 个模块参
- **FE**：负责接收用户请求，负责存储库表的元数据，目前是有状态的，未来会和 BE 类似，演化为无状态。
- **BE**：无状态化的 Doris BE 节点，负责具体的计算任务。BE 上会缓存一部分 Tablet 元数据和数据以提高查询性能。
-- **MS**：存算分离模式新增模块，程序名为 `doris_cloud`，可通过启动不同参数来指定为以下两种角色之一
- - **Meta Service**：元数据管理，提供元数据操作的服务，例如创建 Tablet，新增 Rowset，Tablet 查询以及 Rowset
元数据查询等功能。
- - **Recycler**：数据回收。通过定期对记录已标记删除的数据的元数据进行扫描，实现对数据的定期异步正向回收（文件实际存储在 S3 或 HDFS
上），而无须列举数据对象进行元数据对比。
+- **MS**：存算分离模式新增模块，Meta Service，它主要有两个功能：元数据操作，数据回收。
+ - **元数据操作**：元数据管理，提供元数据操作的服务，例如创建 Tablet，新增 Rowset，Tablet 查询以及 Rowset
元数据查询等功能。
+ - **数据回收**：通过定期对记录已标记删除的数据的元数据进行扫描，实现对数据的定期异步正向回收（文件实际存储在 S3 或 HDFS
上），而无须列举数据对象进行元数据对比。
@@ -49,18 +49,18 @@ Doris 存算分离架构依赖于两个外部开源项目，为确保部署顺
Doris 存算分离模式部署按照模块与分工＂自下而上＂部署：
1. 存算分离模式机器规划，这一步骤在[本文档](./before-deployment.md)介绍。
2. 部署 FoundationDB 以及运行环境等基础的依赖，这一步骤不需要 Doris
的编译产出即可完成，在[本文档](./before-deployment.md)介绍。
-3. [部署 Meta Service以及 Recycler](./compilation-and-deployment.md)
+3. [部署 Meta Service](./compilation-and-deployment.md)
4. [部署 FE 以及 BE](./creating-cluster.md)
:::info 备注
-注意：一套 FoundationDB + Meta Service + Recycler 基础环境可以支撑多个存算分离模式的 Doris 实例（即多套 FE
+ BE ）。
+注意：一套 FoundationDB + Meta Service 基础环境可以支撑多个存算分离模式的 Doris 实例（即多套 FE + BE ）。
:::
## 部署规划
一般来说 Doris 存算分离模式适用于比较大型的集群（多台机器），机器越多，越能发挥存算分离模式的优势。
Doris存算分离模式推荐的方式是按照模块划分，尽量避免模块间相互影响。推荐的部署方式以及规划：
-* Meta Service，Recycler 以及 FDB 使用同一批机器（前者消耗CPU，后者消耗IO）。要求大于等于3台。
- * 存算分离模式要正常运行至少要部署一个 Meta Service 进程以及至少一个 Recycler
进程。这两种进程是无状态的，可以按需增加部署数量，一般每种进程部署3个能够满足需求。
+* Meta Service 以及 FDB 使用同一批机器（前者消耗CPU，后者消耗IO）。要求大于等于3台。
+ * 存算分离模式要正常运行至少要部署一个 Meta Service
进程。这两种进程是无状态的，可以按需增加部署数量，一般每种进程部署3个能够满足需求。
* 为了保证 FDB 的性能，可靠性以及扩展性，FDB 需要使用多副本部署的方式。
* FE单独部署，至少1台，可以按需实际查询需要多部署一些
* BE单独部署，至少1台，可以按需实际查询需要多部署一些
@@ -82,7 +82,6 @@ Doris存算分离模式推荐的方式是按照模块划分，尽量避免模块
.------------------.
| FE |
| BE |
- | Recycler |
| Meta Service |
| FDB |
'------------------'
@@ -93,7 +92,7 @@ Doris存算分离模式推荐的方式是按照模块划分，尽量避免模块
如果机器数量有限，可以使用全混部的方式，但是最少也要求使用3台机器用于 FDB 的部署，
然后所有模块部署在同一批机器，如下是一种可行的规划：
1. 3 台机器部署一个最小规模的 FDB 高可靠高可用集群
-2. 其中 1 台再混部上 FE+BE+Meta Service+Recycler
+2. 其中 1 台再混部上 FE + BE + Meta Service
3. 另外 2 台再混部上 BE
**注意：这个部署方案，BE 如果有大查询可能会影响到 FDB 的工作, CPU 内存 IO 资源。
@@ -102,9 +101,8 @@ Doris存算分离模式推荐的方式是按照模块划分，尽量避免模块
```
host1 host2 host3
.------------------. .------------------. .------------------.
- | FE | | | | |
- | | | BE | | BE |
- | Recycler | | | | |
+ | FE | | BE | | BE |
+ | | | | | |
| Meta Service | | | | |
| FDB | | FDB | | FDB |
'------------------' '------------------' '------------------'
@@ -115,7 +113,7 @@ Doris存算分离模式推荐的方式是按照模块划分，尽量避免模块
下图展示了一种比较大规模的部署方案，这个部署方式可以由小规模部署方案逐渐横向扩展形成。
1. FE 使用 2 台独立机器部署（按需增加机器，可以使用多于 2 台机器，但是一般 2 台足够），保证请求的高可用（互备）。
2. BE 使用 3 台独立机器部署（按需增加机器，可以使用多于 3 台机器），面对大查询 BE 产生的IO 以及 CPU 影响不会影响到其他模块。
-3. Meta Service，Recycler 以及 FDB 混部在 3 台独立机器（可以使用多于 3 台机器，一般来说 3 台已经足够服务几十台以上的
FE+BE），充分利用这些机器的 CPU 内存 以及 IO 资源。
+3. Meta Service 以及 FDB 混部在 3 台独立机器（可以使用多于 3 台机器，一般来说 3 台已经足够服务几十台以上的
FE+BE），充分利用这些机器的 CPU 内存 以及 IO 资源。
```
host1,2 host3,4,5
@@ -129,12 +127,14 @@ Doris存算分离模式推荐的方式是按照模块划分，尽量避免模块
host6 host7 host8
.------------------. .------------------. .------------------.
- | Recycler | | Recycler | | Recycler |
| Meta Service | | Meta Service | | Meta Service |
| FDB | | FDB | | FDB |
'------------------' '------------------' '------------------'
```
+注意：大规模生产如果对于 Meta Service 的在线(元数据操作)和离线(数据回收)功能有隔离性的需求可以参考
+[部署 Meta Service](./compilation-and-deployment.md) 的”将数据回收功能作为单独进程部署“ 章节。
+
## 安装 FoundationDB
### 机器要求
@@ -379,7 +379,7 @@ Coordinators changed
最后，通过 `fdbcli` 中的 `status` 检测模式是否配置成功：
```Shell
-[root@ip-10-100-3-91 Recycler]# fdbcli
+[root@ip-10-100-3-91 meta-service]# fdbcli
Using cluster file `/etc/foundationdb/fdb.cluster'.
The database is available.
@@ -434,10 +434,10 @@ OpenJDK 17 需安装到所有的节点上，可通过以下链接获取安装：
```shell
tar xf openjdk-17.0.1_linux-x64_bin.tar.gz -C /opt/
-# 启动 Meta Service 或者 Recycler 之前
+# 启动 Meta Service 之前
export JAVA_HOME=/opt/jdk-17.0.1
```
## 注意事项
-部署 FoundationDB 的机器同时也可部署 Meta Service 和 Recycler，此为推荐部署方式，可节省机器资源。
+部署 FoundationDB 的机器同时也可部署 Meta Service，此为推荐部署方式，可节省机器资源。
diff --git
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/compute-storage-decoupled/compilation-and-deployment.md
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/compute-storage-decoupled/compilation-and-deployment.md
index 03bb93a8c78..743b842c492 100644
---
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/compute-storage-decoupled/compilation-and-deployment.md
+++
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/compute-storage-decoupled/compilation-and-deployment.md
@@ -48,33 +48,9 @@ output
└── lib
```
-`ms`目录将同时用于 Meta Service 和 Recycler 两种进程。
-需要注意的是，尽管 Meta Service 和 Recycler 在本质上属于同一程序，但目前需要分别为它们准备独立的二进制文件，以及工作目录。
-Meta Service 和 Recycler 两个工作目录除了配置完全一致，使用不同启动参数启动。
+## Meta Service 部署
-要准备两份二进制文件/工作目录，只需使用以下命令从`ms`目录中拷贝二进制文件至一个新的 Recycler
工作目录`re`，然后在`ms`和`re`的`conf`子目录下，对端口号等参数按需进行必要修改即可。详细的配置启动会在本文后续章节介绍。
-
-```Shell
-cp -r ms re
-```
-
-可通过两种方式检查`doris_cloud` 的版本信息，若其中一种方式无法正确执行，可尝试另一方式，在`ms`或者`re`目录下：
-
-- `bin/start.sh --version`
-- `lib/doris_cloud --version`
-
-```shell
-$ lib/doris_cloud --version
-version:{doris_cloud-0.0.0-debug}
code_version:{commit=b9c1d057f07dd874ad32501ff43701247179adcb time=2024-03-24
20:44:50 +0800} build_info:{initiator=gavinchou@VM-10-7-centos
build_at=2024-03-24 20:44:50 +0800 build_on=NAME="TencentOS Server"
VERSION="3.1 (Final)" }
-```
-
-## Meta Service 和 Recycler 部署
-
-Meta Service 和 Recycler 是同一程序的不同进程，通过启动不同参数来分别运行。
-
-这两个进程依赖 FoundationDB，关于 FoundationDB 的部署可参考“部署前准备”页的 FoundationDB 安装指引）。
-
-### Meta Service 配置
+### 配置
通常情况下，只需在`./conf` 目录下的默认配置文件 `doris_cloud.conf`中修改 `brpc_listen_port` 和
`fdb_cluster` 两个参数。（Meta Service 配置只需一个配置文件。）
@@ -83,61 +59,66 @@ brpc_listen_port = 5000
fdb_cluster = xxx:[email protected]:4500
```
-上述 `brpc_listen_port = 5000` 是 Meta Service 的默认端口。其中，`fdb_cluster` 是
FoundationDB 集群的连接信息，通常可从 FoundationDB 所部署机器上的 `/etc/foundationdb/fdb.cluster`
文件中获得。
+上述 `brpc_listen_port = 5000` 是 Meta Service 的默认端口。其中，`fdb_cluster` 是
FoundationDB 集群的连接信息，其值是 FoundationDB 所部署机器上的 `/etc/foundationdb/fdb.cluster`
文件内容。
-**示例**
+**示例, 文件的最后一行就是要填到doris_cloud.conf 里 fdb_cluster 字段的值**
```shell
cat /etc/foundationdb/fdb.cluster
-DO NOT EDIT!
-This file is auto-generated, it is not to be edited by hand.
+# DO NOT EDIT!
+# This file is auto-generated, it is not to be edited by hand.
cloud_ssb:[email protected]:4500
```
-### Recycler 配置
+### 启停
+
+Meta Service 依赖 JAVA 运行环境，并使用 OpenJDK 17。在启动前这两个服务前，请确保已正确设置 `export
JAVA_HOME` 环境变量。
-除了端口外，Recycler 的其他默认配置均与 Meta Service 相同。Recycler 的 bRPC 端口一般采用 5100。
+`doris_cloud` 部署的 `bin` 目录下提供了启停脚本，调用对应的启停脚本即可完成启停。
-通常情况下，只需在`./conf` 目录下的默认配置文件 `doris_cloud.conf`中修改 `brpc_listen_port` 和
`fdb_cluster` 两个参数。（Recycler 配置只需一个配置文件。）
+在 `ms` 目录中：
```Shell
-brpc_listen_port = 5100
-fdb_cluster = xxx:[email protected]:4500
-```
+export JAVA_HOME=${path_to_jdk_17}
+bin/start.sh --daemon
-上述 `brpc_listen_port = 5100` 是 Recycler 的默认端口。其中，`fdb_cluster` 是 FoundationDB
集群的连接信息，通常可从 FoundationDB 所部署机器上的 `/etc/foundationdb/fdb.cluster` 文件中获得。
+bin/stop.sh
+```
-**示例**
+若 Meta Service 进程正常启动，将能在 `doris_cloud.out` 文件中观察到 `successfully started`
的输出信息。以下为一个启动的输出信息示例
-```shell
-cat /etc/foundationdb/fdb.cluster
+```
+2024-09-02 21:03:53 try to start doris_cloud
+process working directory: "/mnt/disk1/gavinchou/debug/doris-cloud/ms"
+pid=810125 written to file=./bin/doris_cloud.pid
+version:{doris_cloud-0.0.0-debug}
code_version:{commit=7d94417e6ca10f3c77bea07caf4994af155b6e99 time=2024-09-02
21:03:01 +0800} build_info:{initiator=gavinchou@VM-10-11-centos
build_at=2024-09-02 21:03:01 +0800 build_on=NAME="TencentOS Se
+rver" VERSION="3.1 (Final)" }
-DO NOT EDIT!
-This file is auto-generated, it is not to be edited by hand.
-cloud_ssb:[email protected]:4500
+run doris_cloud as meta_service and recycler by default
+meta-service started
+recycler started
+successfully started brpc listening on port=6000 time_elapsed_ms=139
```
-### 模块启停
+## 将数据回收功能作为单独进程部署
-Meta Service 和 Recycler 依赖 JAVA 运行环境，并使用 OpenJDK 17。在启动前这两个服务前，请确保已正确设置
`export JAVA_HOME` 环境变量。
+在一些场景中为了更好的隔离性以及稳定性，我们需要将元数据操作功能和数据回收功能分开不同的进程部署。
-`doris_cloud` 部署的 `bin` 目录下提供了启停脚本，调用对应的启停脚本即可完成启停。
+在成功部署并启动 Meta Service 之后，Doris 存算分离模式的底座便已完成搭建。
-### 启停 Meta Service
-
-在 `ms` 目录中：
+`ms`目录也可以用于启动为数据回收功能进程，只需使用不同启动参数启动即可。
+需要注意的是，需要单独准备一个独立的工作目录，二进制以及配置文件都是单独的一份。
+使用以下命令从`ms`目录中拷贝二进制文件至一个新的 Recycler 工作目录`re`。
```Shell
-export JAVA_HOME=${path_to_jdk_17}
-bin/start.sh --meta-service --daemon
-
-bin/stop.sh
+cp -r ms re
```
-### 启停 Recycler
+Meta Service 启动脚本可以接受 `--meta-service` 和 `--recycler` 两个参数指定的是当前 Meta Service
进程拥有什么样的能力。
+前者为元数据操作(主要提供一些在线实时元数据操作)， 后者为数据回收功能(离线异步数据回收等流程)。
-在 `re` 目录中：
+在 re 目录下对配置文件中的 BRPC 的监听端口号按需进行必要修改，然后使用 `--recycler` 参数启动即可。
```Shell
export JAVA_HOME=${path_to_jdk_17}
@@ -146,15 +127,17 @@ bin/start.sh --recycler --daemon
bin/stop.sh
```
-在成功部署并启动 Meta Service 和 Recycler 之后，Doris 存算分离模式的底座便已完成搭建。
+这样我们得到了一个只有数据回收功能的 Meta Service 进程，它不负责元数据的操作，**在 FE BE 的配置中不要将只有回收功能的 Meta
Service 进程其作为 `meta_service_endpoint` 配置的目标**。
-若 Meta Service 进程正常启动，将能在 `doris_cloud.out` 文件中观察到 `meta-service started`
的输出信息。同样地，Recycler 进程如果正常启动，则会在该文件中显示 `recycler started` 的输出信息。
+同理，我们通过控制启动参数，也可以得到一个只有元数据操作功能的 Meta Service 进程
+在 ms 目录下使用以下参数启动
+```Shell
+export JAVA_HOME=${path_to_jdk_17}
+bin/start.sh --meta-service --daemon
+bin/stop.sh
```
-Tue Jun 18 00:46:37 CST 2024
-process working directory: "/mnt/disk1/gavinchou/debug/doris-cloud/ms"
-pid=2682786 written to file=./bin/doris_cloud.pid
-version:{doris_cloud-0.0.0-debug}
code_version:{commit=4517faffbf79b48d34a94abb22ee090f2d6e2007 time=2024-06-18
00:40:29 +0800} build_info:{initiator=gavinchou@VM-10-7-centos
build_at=2024-06-18 00:40:29 +0800 build_on=NAME="TencentOS Server"
VERSION="3.1 (Final)" }
+这样我们得到了一个只有元数据操作功能的 Meta Service 进程，这些进程可以作为 FE BE 的配置 `meta_service_endpoint`
配置的目标。
+
+通过上述操作我们可以将 Meta Service 的离线的任务和在线的任务处理剥离到不同进程处理，大大提高了系统的稳定性。
-meta-service started
-```
diff --git
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/compute-storage-decoupled/creating-cluster.md
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/compute-storage-decoupled/creating-cluster.md
index 7f2fadde72c..0ddeff9b5b2 100644
---
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/compute-storage-decoupled/creating-cluster.md
+++
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/compute-storage-decoupled/creating-cluster.md
@@ -26,7 +26,7 @@ under the License.
本文档中，创建存算分离集群指的是在存算分离模式下，创建由多个 Doris 节点组成的分布式系统，包含 FE 和 BE 节点。随后，在存算分离模式的
Doris 集群下可创建计算集群，即创建由一个或多个 BE 节点组成的计算资源组。
-一套 FoundationDB + Meta Service + Recycler
基础环境可以支撑多个存算分离集群，一个存算分离集群又称为一个数仓实例（Instance）。
+一套 FoundationDB + Meta Service 基础环境可以支撑多个存算分离集群，一个存算分离集群又称为一个数仓实例（Instance）。
存算分离架构下，数仓实例的节点构成信息由 Meta Service 维护（注册 + 变更）。FE、BE 和 Meta Service
交互以实现服务发现和身份验证。
@@ -50,7 +50,9 @@ Doris 存算分离模式采用服务发现的机制进行工作，创建存算
这一步骤的主要目的是在 Meta Service 注册一个存算分离模式的 Doris 数仓实例（一套 Meta Service 可支持多个不同的 Doris
数仓实例（即多套 FE-BE），
包括描述该数仓实例所需的存储后端（Storage Vault，即[概览](./overview.md)中所提及的共享存储层），
可以选择 HDFS 或者 S3（包括支持 S3 协议的对象存储，如 AWS S3、GCS、Azure Blob、阿里云 OSS 以及 MinIO、Ceph
等）。
-存储后端是 Doris 在存算分离模式中所使用的远程共享存储，可配置一个或多个存储后端，可将不同表存储在不同存储后端上。
+存储后端是 Doris 在存算分离模式中所使用的远程共享存储，
+用户可以配置一个或多个存储后端，可将不同表存储在不同存储后端上。
+本章节主要描述创建一个存储后端的实 Doris 数仓实例
此步骤需要调用 Meta Service 的 `create_instance` 接口，主要参数包括：
@@ -65,7 +67,7 @@ Doris 存算分离模式采用服务发现的机制进行工作，创建存算
### 创建基于 HDFS 的存算分离模式 Doris 集群
-创建基于 HDFS 的存算分离模式 Doris 集群，需要正确描述所有信息，并保证所有的节点（包括 FE / BE 节点、Meta Service 和
Recycler) 均有权限访问所指定的 HDFS，包括提前完成机器的 Kerberos 授权配置和连通性检查（可在对应的每个节点上使用 Hadoop
Client 进行测试）等。
+创建基于 HDFS 的存算分离模式 Doris 集群，需要正确描述所有信息，并保证所有的节点（包括 FE / BE 节点、Meta Service)
均有权限访问所指定的 HDFS，包括提前完成机器的 Kerberos 授权配置和连通性检查（可在对应的每个节点上使用 Hadoop Client 进行测试）等。
| 参数名 | 描述 | 是否必须 |
备注 |
| ---------------------------------------- | ----------------------------- |
-------- | ------------------------------------------------ |
@@ -521,30 +523,29 @@ curl
'127.0.0.1:5000/MetaService/http/get_cluster?token=greedisgood9999' -d '{
相较于[存算一体模式](../install/cluster-deployment/standard-deployment.md)，存算分离模式下的 FE
和 BE 增加了部分配置，其中：
-- `meta_service_endpoint`：Meta Service 的地址，需在 FE 和 BE 中填写。
+- `meta_service_endpoint`：Meta Service 的地址，需在 FE 和 BE
中填写。普通测试一般只需要填一个，生产环境需要填多个的话**通过逗号分隔**
- `cloud_unique_id`：根据创建存算分离集群发往 Meta Service `add_cluster` 请求中的实际值填写即可；Doris
通过该配置的值确定是否在存算分离模式下工作。
### fe.conf
```Shell
-meta_service_endpoint = 127.0.0.1:5000
+meta_service_endpoint = 127.0.0.1:5000,127.0.0.1:5001
cloud_unique_id = 1:sample_instance_id:cloud_unique_id_sql_server00
```
### be.conf
-下述示例中， `meta_service_use_load_balancer` 和 `enable_file_cache`
均可复制，其他配置项需根据实际情况填写。
+下述配置示例中，
-`file_cache_path` 是一个 JSON 数组（根据实际缓存盘的个数配置），其各个字段含义如下：
-
-- `path`：缓存数据存放路径，类似于存算一体模式下的 `storage_root_path`
-- `total_size`：期望使用的缓存空间上限
-- `query_limit`：单个查询在缓存未命中时最多可淘汰的缓存数据量（为了防止大查询将缓存全部淘汰）；因缓存需要存放数据，所以最好使用 SSD
等高性能磁盘作为缓存存储介质。
+* `enable_file_cache` 是否使用本地盘缓存，存算分离模式强烈建议设置为 `true`，否则查询性能会很差。
+* `file_cache_path` 是一个 JSON
数组（根据实际缓存盘的个数配置），描述的是本地缓存的配置，如果有多个缓存盘，建议使用同构的配置（大小和介质相同），其各个字段含义如下：
+ - `path`：缓存数据存放路径，一般一个缓存盘配置一个路径。因缓存需要存放数据，所以最好使用 SSD 等高性能磁盘作为缓存存储介质。
+ - `total_size`：期望使用的缓存空间上限
+ - `query_limit`：单个查询在缓存未命中时最多可淘汰的缓存数据量（为了防止大查询将缓存全部淘汰）；
```Shell
-meta_service_endpoint = 127.0.0.1:5000
+meta_service_endpoint = 127.0.0.1:5000,127.0.0.1:5001
cloud_unique_id = 1:sample_instance_id:cloud_unique_id_compute_node0
-meta_service_use_load_balancer = false
enable_file_cache = true
file_cache_path =
[{"path":"/mnt/disk1/doris_cloud/file_cache","total_size":104857600000,"query_limit":10485760000},
{"path":"/mnt/disk2/doris_cloud/file_cache","total_size":104857600000,"query_limit":10485760000}]
```
---------------------------------------------------------------------
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For additional commands, e-mail: [email protected]
