老板既要又要还要......我用Doris+Hudi把不可能变成了日常

老板既要又要还要......我用Doris+Hudi把不可能变成了日常

• • 探索Doris与Hudi的完美融合
  • • 智能查询优化
    • 华丽转身-不止于快的进化
  • Doris+Hudi湖仓一体的"艺术之美"

大数据江湖中流传着这样一个传说：有一位数据科学家，整日为查询性能发愁，夜夜加班优化SQL。直到有一天，他发现了Doris与Hudi的"天作之合"，顿时开启了"飞毛腿"模式 —— 查询速度快得连老板都不敢相信！
如今，这个传说在数据圈里广为流传。不少数据工程师都笑称：以前处理数据就像用独木舟渡江，又慢又怕翻船。现在有了Doris+Hudi这艘"巨轮"，不仅一路扶摇直上，还能优雅地穿越时空，随时查看历史数据的每个精彩瞬间。
想知道这艘"数据巨轮"是如何破浪前行的吗？跟随本文，一起揭秘Doris与Hudi这对"最佳拍档"的精彩故事。

探索Doris与Hudi的完美融合

听说过"欲速则不达"这句话吗？在大数据领域,这个道理再适用不过了。想要又快又好地分析PB级数据,光靠数据库"单打独斗"已经不够看了。正如功夫大师需要"内外兼修",现代数据架构也需要数据湖与数据仓库的完美配合。

Apache Doris与Apache Hudi的组合,就像是武侠小说中的"剑侠配双剑"。一个主攻高性能查询,一个精于实时数据管理,两者珠联璧合,正在改写大数据分析的规则。

智能查询优化

假如你是一位图书管理员。如果有人要找一本书,你会傻傻地从第一个书架找到最后一个书架吗？显然不会。你会先看索引卡片,直接定位到对应书架。Doris在读取Hudi数据时也是如此智能。

对于CoW(Copy on Write)表,就像整齐排列的新书,Doris直接用原生Parquet读取器"一步到位",而对于MoR(Merge on Read)表,则像是带有更新记录的书籍,Doris会"因地制宜"。

让我们看个真实案例：某电商客户的订单分析系统,日均数据量达到TB级。在采用Doris+Hudi方案后,90%以上的查询实现了"闪电响应"- 毫秒级延迟。秘诀就在于Doris的智能数据访问策略:

-- 看看这个查询有多快
SELECT * FROM customer_mor WHERE c_custkey = 32;

Explain执行计划显示：

# hudiNativeReadSplits 表示有多少 
# split 文件通过 parquet native reader 读取
hudiNativeReadSplits=66/101

这意味着在101个数据分片中,66个都使用了高速原生读取。就像在66本书中,只需要查看1本的勘误表,性能自然"飞起"。

华丽转身-不止于快的进化

Doris对Hudi的支持,不仅仅是速度的提升。它更像是一位多才多艺的"数据艺术家",能让数据以各种姿态展现:

时间旅行

记得看过的科幻片里的时空穿梭吗？在Doris+Hudi的世界里,这不是科幻。每一次数据变更都留下"时间印记",你可以随时回到任何一个时间点查看数据状态。

金融用户小张最近就深有体会：

“上周五系统更新后,有笔交易数据莫名其妙变了。老板追问原因,我心里咯噔一下。还好有时间旅行功能,一条SQL穿越回更新前,立马找到问题所在。这波操作,老板直呼’6666’!”

-- FOR TIME AS OF 语句：
-- 根据快照的时间 (时间格式和 Hudi 官网保持一致) 读取历史版本的数据

-- 时光倒流,查看历史数据状态
SELECT * FROM financial_trans 
FOR TIME AS OF '2024-12-18 22:00:00';

仿佛拥有"时光机",可以回到数据的任意历史版本。

增量感知

好比装了"第六感",能精确捕获数据的每一次跳动

-- Doris 提供了 @incr 语法支持 Incremental Read

-- 获取最近时间的数据变更
SELECT * FROM customer_mor@incr('beginTime'='xxx');

…

经过Doris的加持,Hudi数据表摇身一变,成为了一个"全能选手"。无论是实时分析、历史回溯,还是增量处理,都能轻松应对。这好比是把一把普通宝剑,升级成了可以"御剑飞行"的神兵利器。

Doris+Hudi湖仓一体的"艺术之美"

在某互联网大厂的技术沙龙上,架构师老王讲了个有趣的故事：“想当年我们刚用Hudi时,就像个小马拉松选手,跑得挺快但总觉得差点意思。自从遇到Doris,简直就像坐上了高铁,提速还省力!”

这个比喻引发全场共鸣。确实,Doris+Hudi的组合在各个领域大放异彩,例如:

广告点击分析

某广告平台每天处理上亿条点击数据。以前跑个转化率分析要等到半夜,现在午饭前就能出结果。关键是数据即时可查,策略调整更灵活。

-- 实时查看最近1小时广告点击转化
SELECT ad_id, 
       click_count,
       convert_count,
       convert_count/click_count as cvr
FROM ad_stats@incr('beginTime'='earliest')
WHERE event_time >= date_sub(now(), interval 1 hour)
GROUP BY ad_id;

湖仓一体架构正在改变数据世界的游戏规则。就像老王说的：“过去我们在数据湖和数据仓库之间搭桥,现在Doris+Hudi直接造了条高速公路。”

也正如某位技术大牛所说：“数据的世界总在变,但追求极致性能的心永远不变。”。让我们继续在这条数据探索之路上前行！

下期，我们将一起探讨其它更有趣有用有价值的内容，敬请期待！