降本增效神器！Doris 湖仓一体如何打破数据孤岛壁垒

数据微光 2025-04-18

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在当今数据湖与数据仓库融合的趋势下，Apache Doris 打造了一套成熟的湖仓一体解决方案。

Doris 通过 Multi‑Catalog 与 可扩展的连接器框架，能够无缝对接 Hive、Iceberg、Hudi、Paimon、LakeSoul、Elasticsearch、MySQL、Oracle、SQLServer 等主流数据系统与格式。

在此基础上，Doris 提供基于 SQL 的统一分析网关与结果写回能力，让用户在不改变既有数据架构的情况下，轻松实现跨平台、零迁移的实时与离线数据查询与分析。

这一能力充分释放了湖仓一体的高性能与低成本优势。

1. 湖仓架构强化

从 2.1版本 开始，全面提升湖仓架构的整体能力，不仅增强了 Hudi、Iceberg、Paimon 等主流数据湖格式的读写性能，还引入了多种 SQL 方言兼容与 Arrow Flight 高速读取接口，实现了约 100 倍的数据传输提速。

同时，Doris 支持与现有系统的无缝联通，真正做到零改造下的全网联邦查询体验。

2. 核心技术架构

2.1 Multi‑Catalog：跨数据源统一接入

Multi‑Catalog 为 Doris 增加了一层“Catalog”，可通过 CREATE CATALOG
一次性映射整个外部数据目录，后续无须逐表创建外部表，大幅降低管理复杂度。

支持目录类型包括 HMS（Hive Metastore）、Iceberg、Hudi、Paimon、LakeSoul，以及基于 JDBC 的 MySQL、Oracle、SQLServer、Elasticsearch 等。

2.2 可扩展连接器框架

Doris 的连接框架分为元数据连接与数据读取两部分：

元数据连接：前端通过 MetaData Manager 获取并缓存外部目录的库、表、分区等信息，支持 JDBC 认证、Kerberos/Ranger 权限及 KMS 加密。
NativeReader：后端基于自研读写器，向 HDFS/S3 等对象存储高效拉取 Parquet、ORC、Text 等格式文件，避免格式转换开销，并支持向 Java 大数据生态的 JNI 连接。

2.3 原生数据读取与缓存优化

元数据缓存：自动、定时与订阅式三种同步策略，支持高并发元数据事件处理，秒级生成查询计划。
数据缓存：针对文件外表（如 Hive、Hudi）提供本地磁盘缓存，并利用一致性哈希分布到所有 BE 节点，显著减少网络 I/O 延迟。
查询结果与分区缓存：复用历史查询结果与热点分区数据，加速相似或自定义范围查询。

3. 统一 SQL 分析与结果写回

Doris 提供统一的 SQL 分析网关，无论是内表还是外部表，均可通过标准 SQL 语句统一访问与分析，用户无需学习额外 DSL 或复杂 API。

零迁移查询：切换至目标 Catalog 后，SHOW DATABASES
、USE db
、SELECT …
等命令与内表操作完全一致，实现跨系统透明查询。
结果写回：支持将查询结果以 CSV、Parquet、ORC 等格式导出至数据湖，完成后续处理或下游系统消费，构建端到端一体化湖仓流程。

4. 最佳实践与案例

Hudi 实时湖仓：Doris 支持 Hudi 的 Copy on Write、Merge on Read、Time Travel 与 Incremental Read 功能，结合 Doris 的高性能查询与 Hudi 的实时写入，实现金融交易、广告点击流、电商用户行为等场景的低延迟分析与审计回溯。
跨源联邦查询：利用 Multi‑Catalog，可在单条 SQL 中联合查询 MySQL、Hive、Iceberg 等表，省去 ETL 和物化视图，缩短数据流转时长，提高开发效率。
大规模数据科学读取：Doris 集成 Arrow Flight 接口，在 PyArrow/Pandas 等生态中实现显著的数据读取加速，满足机器学习训练与 BI 报表的即时性需求。

5. 性能对比与提升

得益于上述多项极速查询技术，当使用 Doris & SelectDB 作为湖仓计算和查询引擎时，相较于 Presto、Trino、SparkSQL、Hive 等传统引擎，通常能带来数倍的性能提升。在基于 Iceberg 表格式的 1TB TPC‑DS 标准测试集上，Doris & SelectDB 执行全套 99 个查询的总体运行耗时仅为 Trino 的三分之一。