在大数据的浪潮里，企业数据量呈爆发式增长，数据处理和分析的需求也变得越来越复杂。传统的数据库、数据仓库和数据湖各管一摊，彼此割裂，导致数据利用效率大打折扣。这个时候，湖仓一体的概念横空出世，像是一场 及时雨，为企业的数据管理带来了全新的可能性。今天，我们就来聊聊 基于 Doris 的湖仓一体，看看它到底是怎么解决数据管理的难题，让企业玩转大数据的！

1.数据管理的 “前世今生”

在大数据技术发展历程中，数据库、数据仓库和数据湖相继登场，各有使命。

• 数据库 是数据管理的 “元老”，主要负责联机事务处理，像商场收银系统记录每一笔交易，同时也能做些基本的数据分析。但随着数据量 “野蛮生长”，数据库就有点力不从心了。

• 数据仓库 应运而生，它存储的是清洗、加工、建模后的高价值数据，为业务人员提供专业的数据分析支持，助力企业从海量数据中挖掘商业价值。

• 数据湖 出现后，能够低成本存储结构化、半结构化甚至非结构化数据，还提供数据处理、管理和治理的一体化方案，满足企业对原始数据的各种需求。

不过，数据仓库和数据湖各有所长，却也存在 “隔阂”。数据仓库擅长快速分析，数据湖在存储管理上更胜一筹，但数据在两者之间流转困难。而 湖仓一体 就是为了解决这个问题，让数据在数据湖和数据仓库之间无缝集成、自由流转，充分发挥两者优势，提升数据价值。

2.Doris 湖仓一体的 “神奇魔力”

Doris 设计的湖仓一体，聚焦四个关键应用场景，每一个都直击企业数据管理痛点。

（一）湖仓查询加速

Doris 拥有超高效的 OLAP 查询引擎 和 MPP 向量化分布式查询层。打个比方，它就像数据高速公路上的超级跑车，能直接对湖上数据进行加速分析。以前需要花费很长时间才能处理完的数据查询任务，在 Doris 的助力下，瞬间就能得到结果，大大提高了数据分析效率。

（二）统一数据分析网关

企业的数据来源五花八门，有来自不同数据库、文件系统的数据，管理起来非常麻烦。Doris 就像一个 “万能钥匙”，提供各类 异构数据源的查询和写入能力。它能把这些外部数据源统一到自己的元数据映射结构上，不管数据来自哪里，用户通过 Doris 查询时，都能获得一致的体验，就像在操作一个数据库一样方便。

（三）统一数据集成

Doris 借助数据湖的数据源连接能力，能将多数据源的数据以 增量或全量 的方式同步过来，还能利用自身强大的数据处理能力对数据进行加工。加工后的数据既可以直接通过 Doris 对外提供查询服务，也能导出为下游提供数据支持。

（四）更加开放的数据平台

传统数据仓库的存储格式封闭，数据很难被外部工具访问，企业使用时总会担心数据被 “锁” 在里面。Doris 湖仓一体生态接入后，采用 Parquet/ORC 等开放开源的数据格式管理数据，还支持 Iceberg、Hudi 等提供的开放式元数据管理能力，让外部系统也能轻松访问数据。

3.Doris湖仓一体的 “硬核架构”

Doris 湖仓一体架构的核心是 多源数据目录（Multi-Catalog），它就像一个 智能数据 “连接器”，支持连接 Apache Hive、Apache Iceberg 等主流数据湖和数据库，并且可以通过 Apache Ranger 进行统一的权限管理，保障数据安全。

数据湖对接流程：

1. 创建元数据映射：Doris 获取数据湖元数据并缓存，同时支持多种权限认证和数据加密方式；

2. 执行查询：Doris 利用缓存的元数据生成查询计划，从外部存储获取数据进行计算分析，并缓存热点数据；

3. 返回查询结果：FE 将结果返回用户，用户可以选择将计算结果写回数据湖。

4.Doris湖仓一体的 “核心技术”

（一）可扩展的连接框架

• FE 负责元数据对接，通过 MetaData 管理器实现基于 HiveMetastore、JDBC 和文件的元数据管理。

• BE 提供高效读取能力，通过 NativeReader 读取多种格式数据，JniConnector 用于对接 Java 大数据生态。

（二）高效缓存策略

• 元数据缓存：支持手动同步、定期自动同步和元数据订阅，保障元数据实时高效。

  

• 数据缓存：将热点数据存储在本地磁盘，采用 一致性哈希分布，避免节点扩缩容导致缓存失效。

• 查询结果缓存：让相同查询直接从缓存获取数据，减少计算量，提高查询效率。

（三）高效的 Native Reader

Doris 自研的 Native Reader 直接读取Parquet、ORC 文件，避免数据转换开销，同时引入 向量化读取数据，加速数据读取速度。

（四）Merge IO

面对大量小文件的 IO 请求，Doris 采用 Merge IO 技术，将小的 IO 请求合并处理，提高整体吞吐性能，在碎文件较多的场景优化效果显著。

（五）统计信息提高查询规划效果

Doris 通过 收集统计信息，优化查询执行计划，提高查询效率，支持 手动、自动和采样 统计信息收集。

（六）多源数据目录（Multi-Catalog）

Doris 构建了 Catalog -> Database -> Table 的三层元数据层级，提供 Internal Catalog 和 External Catalog，方便管理外部数据源。
例如，连接 Hive 后，用户可以创建 Catalog，直接查看、切换数据库，查询表数据，进行关联查询或数据导入导出。

5.总结

Doris 湖仓一体凭借其强大的功能、先进的架构和核心技术，为企业数据管理提供了高效、智能的解决方案。在大数据时代，它就像一座坚实的桥梁，打通数据湖与数据仓库的壁垒，让数据流转更顺畅，价值释放更充分，助力企业在数字化转型的浪潮中抢占先机！