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Flink SQL、Hudi 、Doris在数据上的组合应用

news 来源：原创 2025/6/20 11:56:41

Flink SQL、Hudi 和 Doris 是大数据领域中不同定位的技术组件，各自解决不同的问题，以下从核心定位、关键特性和典型场景三个维度展开说明：

核心定位：Flink 是 Apache 顶级的流批一体化计算引擎，Flink SQL 是其提供的 SQL 接口，支持用 SQL 语法实现实时数据处理（如实时 ETL、实时聚合、实时报表等），并支持流（实时）和批（历史）数据的统一处理。

关键特性：

典型场景：

核心定位：Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是 Apache 顶级项目，专注于解决数据湖（如基于 HDFS、S3 的存储）的增量更新、版本管理、ACID 事务等问题，使数据湖具备类似关系型数据库的能力。

关键特性：

ACID 事务：支持写入时的行级更新 / 删除（Upsert/Delete），避免全量重写，适合实时数据入湖场景。
增量处理：通过记录数据变更（如 _hoodie_commit_time 元数据），支持基于时间戳的增量查询（如 Flink/Spark 读取 Hudi 增量数据）。
多存储格式：支持 Parquet（列存，适合分析）和 Avro（行存，适合高频更新），可根据场景选择。
版本管理：支持数据的时间旅行（Time Travel），可回滚到任意历史版本。

典型场景：

核心定位：Doris（原百度 Palo）是一款 MPP（大规模并行处理）架构的OLAP 数据库，专注于解决高并发、低延迟的复杂查询需求（如多维聚合、即席查询），适合构建企业级数据分析平台。

关键特性：

典型场景：

维度	Flink SQL	Hudi	Doris
核心价值	实时计算能力	数据湖存储与增量管理	高性能 OLAP 查询
数据形态	流 / 批计算（无存储）	存储层（数据湖）	存储 + 计算（分析数据库）
延迟要求	毫秒级（实时）	秒级（写入后可查询）	毫秒 - 秒级（查询）
典型协同	作为计算引擎，将实时数据写入 Hudi/Doris	作为存储层，供 Flink/Spark 计算，或同步至 Doris	作为查询层，承接 Flink 计算结果或 Hudi 数据同步

若需实时计算（如实时聚合、实时 ETL），选 Flink SQL；
若需数据湖的增量更新与版本管理（如实时数据入湖、湖仓一体），选 Hudi；
若需高性能 OLAP 查询（如 BI 报表、即席分析），选 Doris。
实际场景中，三者常协同使用（如：Flink SQL 实时处理 Kafka 数据 → 写入 Hudi 存储 → 同步至 Doris 供业务查询）。