在过去的数年间，数据分析技术栈经历了许多重要变革，从最初数据仓库概念的诞生，到数据湖的兴起，进而演进到湖仓一体解决方案。这一技术路线的演进，反映出现代企业在数据分析领域对性能、实时性、一致性、开放性、统一管理方面的需求不断增强。

湖仓一体的演进

01 传统数据仓库的出现

在企业信息化发展初期、业务流程数字化的不断推进下，积累的数据愈发繁杂。管理层亟需快速整理这些数据，清晰洞察业务状况以精准决策，在此背景下催生了数据仓库。

数据仓库的核心目标是助力商业智能（BI）决策，将分散于各业务系统的结构化数据抽取、转换、加载（ETL）至集中存储库。数据仓库的显著优势包括：

高效的结构化数据分析：严格的 Schema 设计确保数据高质量，为后续处理和分析奠定坚实基础；列式存储可以提高特定查询的效率；精心设计的专用数据格式，能够更好适应结构化数据的特点和分析需求；存算一体架构减少了数据传输的开销，提升了分析性能。
成熟的 SQL 查询支持：基于关系模型的数据仓库完美适配 SQL 语言，相关人员可运用熟悉的查询语句，快速检索、统计、分析数据及生成各类报表，满足企业经营分析、销售趋势预测等方面的需求。
数据一致性保障：通过集中式存储与管理，数据仓库在严格的事务处理机制下能够确保数据的准确性与一致性，避免冗余和不一致带来的分析误差，为企业提供可靠的数据依据。
伴随互联网普及、物联网兴起，非结构化数据（如时序数据、图片、视频、文档）大量涌现，传统数据仓库无论从扩展性、成本，还是对非结构化数据的支持方面都难以承载新的需求，企业迫切寻求更高性价比的存储分析方案。同时，数据科学与机器学习的蓬勃发展推动了探索式分析需求，催生了数据湖技术的出现。

02 数据湖的兴起

Google 在大数据领域的开创性研究成果—— Google 文件系统（GFS）、MapReduce 和 BigTable，犹如灯塔般引领了全球大数据技术的蓬勃发展之路，基于 Hadoop 的技术架构和生态系统自此诞生，催生了数据湖这一概念。Hadoop 使得在低成本的商用服务器上进行大数据处理成为可能，它能够很好支持以下应用场景：

超大规模数据处理：通过分布式存储和并行计算技术，可以在通用计算节点上进行高效地大规模数据处理，避免了依赖特殊硬件带来的高昂成本。
多模态数据支持与低成本存储：不同于传统数仓需要严格的表模式定义，数据湖能够以原始格式存储任意数量和类型的数据。通过 Schema-on-Read 机制，可在读取时再进行模式定义，最大限度地保留数据价值。这种灵活性尤其适用于图像、音视频和日志等信息，提供了更为敏捷的探索性分析能力。此外，依托于对象存储，不仅降低了存储成本，还实现了极高的可扩展性。
多模态计算：利用不同的计算引擎，在同一份数据集上执行包括 SQL 查询、机器学习、AI 训练等不同计算任务，满足多样化的数据处理需求。
“数据湖”这个名称生动诠释了企业数据状态：大量原始数据汇聚在一个统一的存储底座中形成“湖”，然后在湖上构建各类系统进行数据分析和处理。随着技术的发展，数据湖也逐渐形成了以存储、计算、元数据为主的三层架构，为后续的湖仓一体发展奠定了基础。
存储层：数据湖通常使用分布式文件系统或者对象存储进行数据存储，比如 HDFS、AWS S3、Azure Blob Storage、阿里云 OSS、华为云 OBS、腾讯云 COS 等。它们提供几乎无限的存储容量，具备高可用性、低成本等优势，企业可按需使用。数据以原始格式存储，避免了传统数据仓库复杂的数据建模与结构化过程，为后续多样化的数据处理需求提供了灵活的基础。
计算层：存储的数据允许被不同计算引擎访问，多引擎相互合作可满足不同场景下的数据处理速度与灵活性要求，如 Hive 引入 HiveQL，通过 SQL 进行批量数据加工处理；Spark 支持批处理、流处理、机器学习等多种计算场景；Presto 则专注交互式查询，快速响应复杂的即席查询请求。
元数据层：以 Hive Metastore 为代表的元数据服务，记录了数据湖中的表结构、分区信息、数据存储位置等关键元数据，使得不同的计算引擎与工具能够基于统一的元数据理解数据，实现数据共享与协同处理，是维持数据湖有序运行的重要组件。

03 数据处理的新挑战

数据仓库和数据湖技术经过多年的发展，在各自领域都发挥的重要作用。这里简要总结了两类系统在不同技术方面的对比：

随着企业对数据实时性、准确性、开放性等需求的日益增加，传统数据仓库和数据湖都各自面临来自不同方面的挑战：

传统数据仓库：

数据实时性匮乏：在电商大促和实时监控场景下，企业要求达到秒级甚至亚秒级的数据洞察能力。数据仓库基于静态的 ETL（Extract， Transform， Load）过程，难以处理持续变更的数据，无法满足实时决策的需求。例如，物流企业追踪货物的实时轨迹变更很难依靠传统的数据仓库来实现。
半结构化与非结构化挑战：社交媒体、医疗影像等领域充斥半结构化、非结构化数据，数据仓库固定 Schema 管理无法灵活适配，存储、索引、访问效率低下，像医疗科研分析海量病历文本与影像时，传统仓库束手无策。
数据湖：
性能瓶颈：面对分析师即时查询、业务人员自助探索需求，Spark/Hive 批处理在交互式、低延迟分析上乏力。如金融风控人员需实时核验交易风险，数据湖分析引擎延迟阻碍及时决策，亟需高性能计算引擎（如基于内存优化、向量化执行）加速数据处理。
事务性保证缺失：数据湖系统通常都会抛弃操作的事务性，以此来换取更为灵活的数据处理方式以及更好的扩展性。但由于缺乏事务性保证，数据的一致性和完整性可能会受到影响，在进行复杂的数据操作和处理时，可能会出现数据不一致或者数据丢失的情况。这对于一些对数据准确性要求较高的应用场景来说，可能会带来一定的风险和挑战。
数据治理危机：数据湖开放写入的特性，易引入低质量、不一致数据，若缺乏有效治理，“数据湖” 将沦为 “数据沼泽”，企业难以基于可信数据洞察，如多源数据汇聚的数据湖，因格式、定义差异常出现数据冲突。
由于数据仓库和数据湖各自擅长的领域不同，因此大多数企业会同时维护数据仓库和数据湖两套系统，以满足不同的业务需求。但随之而来的是数据在两套系统中冗余存储、在不同系统间重复传输、使用体验不一、数据孤岛等诸多问题。在上述背景下，如何融合数据仓库和数据湖的优势，成为了现代数据栈的发展趋势。

04 湖仓一体架构：融合与创新

湖仓一体是将数据湖和数据仓库的优势相结合的数据管理系统。为现代企业提供可扩展的存储和处理能力，避免处理不同工作负载的孤立系统，帮助企业建立单一数据源，消除冗余成本并确保数据新鲜度。随着近些年对湖仓融合的探索，湖仓一体架构也逐渐形成了以下结构范式，每一个层级都具有其独特的作用和价值，在融合数据仓库和数据湖的优势的同时，也解决了湖仓割裂的问题。

存储层：坚实基座

湖仓一体架构继承了数据湖时代分布式存储的优势，以 HDFS 或云对象存储为基础，确保数据的低成本、高可用存储。数据以原始格式或开放文件格式（如 Parquet、ORC）存入存储层，这些格式具备高效的压缩比与列存储特性，在数据读取时能够快速定位所需列数据，减少不必要的 I/O 开销，为后续数据处理提供高性能访问基础。
开放数据格式：灵活互通
在湖仓一体架构下，Parquet、ORC 等开放文件格式广泛应用于数据存储，保障了数据在不同计算引擎间的通用性。同时，Iceberg、Hudi、Delta Lake 等开放表格式发挥关键作用，它们不仅支持数据的近实时更新、高效的快照管理，还兼容 SQL 标准，使得数据既可以像传统数据库表一样进行事务性操作，又能充分利用数据湖的分布式存储与弹性计算优势，实现数据在数据湖与数据仓库场景间的无缝切换，为实时数据处理与历史数据分析提供统一的数据基础。
计算引擎：多元协同
计算层面整合了 Spark、Flink、Presto、Doris 等多样的计算引擎，各引擎各司其职。Spark 凭借其丰富的 API 与强大的批处理、机器学习，处理大规模数据复杂任务能力；Flink 聚焦实时流计算，保障数据实时性处理需求；Presto、Doris 针对交互式查询优化，快速响应用户即时的数据探索请求。通过统一的调度与资源管理，不同引擎可以共享存储资源，协同处理复杂的数据工作流，满足企业从实时监控到深度分析的全方位计算需求。
元数据管理：统一中枢
从早期的 Hive Metastore 演进到如 Unity Catalog、Apache Gravitino 这样的新一代元数据管理系统，湖仓一体架构实现了元数据的大一统。统一元数据管理支持跨多云、多集群环境下的元数据集中管理，提供统一的命名空间、全局的数据目录，无论数据存储在何处，使用何种计算引擎，用户都能通过统一的 API 进行快速检索、理解与访问数据。同时，元数据服务也在权限管理、审计、数据血缘追踪方面不断加强，帮助企业完成高质量的数据资产管理。
湖仓一体架构的出现，融合了数据湖的低成本、高扩展性与数据仓库的高性能、强数据治理能力，从而实现对大数据时代各类数据的高效、安全、质量可控的存储和处理分析。同时，通过标准化的数据格式和元数据管理，统一了实时、历史数据，批处理和流处理，正在逐步成为企业大数据解决方案新的标准。

Apache Doris：湖仓一体转型方案

Apache Doris 自 2.1 版本以来，Apache Doris 在湖仓一体场景的能力得到了显著提升与完善。

企业在推进湖仓一体化建设时，面临新系统选型、原有系统整合与升级等多重挑战。这一过程不仅涉及不同系统之间的选型困境，还包括数据格式转换、新接口适配、系统间的平滑切换，以及部门间的人力协调、权限移交与合规等问题。因此，企业亟需一个可操作的步骤，以逐步实现湖仓一体化。

为了更好的帮助企业完成湖仓一体的建设，Apache Doris 结合自身特性，提出了【数据无界】和【湖仓无界】核心理念，旨在帮助企业快速完成湖仓一体转型，降低转型过程中的风险和成本。

01 数据无界：打破数据边界

在构建湖仓一体化架构时，企业首先面临数据分析的统一接入难题。Apache Doris 作为高性能湖仓计算引擎，不仅提供统一的查询加速服务，还能有效简化系统架构，让数据价值触手可及。

灵活的数据接入

Apache Doris 通过可扩展的连接器框架，支持主流数据系统和数据格式接入，并提供基于 SQL 的统一数据分析能力，用户能够在不改变现有数据架构的情况下，轻松实现跨平台的数据查询与分析。

1. 数据源连接器：无论是 Hive、Iceberg、Hudi 、Paimon，还是支持 JDBC 协议的数据库系统，Doris 均能轻松连接并高效提取数据。对于湖仓系统，Apache Doris 可从元数据服务中获取数据表的结构和分布信息，进行合理的查询规划，并利用 MPP 架构扫描和计算分布式数据。Doris 支持的数据源及其对应的元数据管理和存储系统如下：

2. 可扩展的连接器框架： Doris 提供良好的扩展性框架，帮助开发人员快速对接企业内部特有的数据源，实现数据快速互通。

Doris 定义了标准的数据目录（Catalog）、数据库（Database）、数据表（Table）三个层级，开发人员可以方便的映射到所需对接的数据源层级。Doris 同时提供标准的元数据服务和数据读取服务的接口，开发人员只需按照接口定义实现对应的访问逻辑，即可完成数据源的对接。
Doris 兼容 Trino Connector 插件，可直接将 Trino 插件包部署到 Doris 集群，经过少量配置即可访问对应的数据源。Doris 目前已经完成了 Kudu、Bigquery、Delta Lake、Kafka、Redis 等数据源的对接。
3. 便捷的跨源数据处理：
Doris 支持在运行时直接创建多个数据源连接器，可使用 SQL 对这些数据源进行联邦查询。比如用户可以将 Hive 中的事实表数据与 MySQL 中的维度表数据进行关联查询：

SELECT h.id, m.name
FROM hive.db.hive_table h JOIN mysql.db.mysql_table m
ON h.id = m.id;

结合 Doris 内置的作业调度能力，还可以创建定时任务，进一步简化系统复杂度。比如用户可以将上述查询的结果，设定为每小时执行一次的例行任务，并将每次的结果，写入一张 Iceberg 表：

CREATE JOB schedule_load
ON SCHEDULE EVERY 1 HOUR DO
INSERT INTO iceberg.db.ice_table
SELECT h.id, m.name
FROM hive.db.hive_table h JOIN mysql.db.mysql_table m
ON h.id = m.id;

高性能的数据处理

企业在湖仓一体化转型过程中，对数据分析的性能需求是最根本且迫切的。Doris 作为分析型数据仓库，在数据处理和计算方面做了大量优化，并提供了丰富的查询加速功能：

执行引擎：Apache Doris 执行引擎基于 MPP 执行框架和 Pipeline 数据处理模型，能够很好的在多机多核的分布式环境下快速处理海量数据。同时，得益于完全的向量化执行算子，在计算性能方面 Apache Doris 在 TPC-DS 等标准评测数据集中处于领先地位。
查询优化器：Apache Doris 能通过查询优化器自动优化和处理复杂的 SQL 请求。查询优化器针对多表关联、聚合、排序、分页等多种复杂 SQL 算子进行了深度优化，充分利用代价模型和关系代数变化，自动获取较优或最优的逻辑执行计划和物理执行计划，极大降低用户编写 SQL 的难度，提升易用性和性能。
缓存加速与 IO 优化：对外部数据源的访问，通常是网络访问，因此存在延迟高、稳定性差等问题。Apache Doris 提供了丰富的缓存机制，并在缓存的类型、时效性、策略方面都做了大量的优化，充分利用内存和本地高速磁盘，提升热点数据的分析性能。同时，针对网络 IO 高吞吐、低 IOPS、高延迟的特性，Doris 也进行了针对性的优化，可以提供媲美本地数据的外部数据源访问性能。
物化视图与透明加速：Apache Doris 提供丰富的物化视图更新策略，支持全量和分区级别的增量刷新，以降低构建成本并提升时效性。除手动刷新外，Doris 还支持定时刷新和数据驱动刷新，进一步降低维护成本并提高数据一致性。物化视图还具备透明加速功能，查询优化器能够自动路由到合适的物化视图，实现无缝查询加速。此外，Doris 的物化视图采用高性能存储格式，通过列存、压缩和智能索引技术，提供高效的数据访问能力，能够作为数据缓存的替代方案，提升查询效率。
如下所示，在基于 Iceberg 表格式的 1TB 的 TPCDS 标准测试集上，Doris 执行 99 个查询的总体运行耗时仅为 Trino 的 1/3。
实际用户场景中，Doris 在使用一半资源的情况下，相比 Presto 平均查询延迟降低了 20%，95 分位延迟更是降低 50%。在提升用户体验的同时，极大降低了资源成本。

便捷的业务迁移

在企业整合多个数据源并实现湖仓一体转型的过程中，迁移业务的 SQL 查询到 Doris 是一项挑战，因为不同系统的 SQL 方言在语法和函数支持上存在差异。若没有合适的迁移方案，业务侧可能需要进行大量改造以适应新系统的 SQL 语法。

为了解决这个问题，Doris 提供了 SQL 转换服务，允许用户直接使用其他系统的 SQL 方言进行数据查询。转换服务会将这些 SQL 方言转换为 Doris SQL，极大降低了用户的迁移成本。目前，Doris 支持 Presto/Trino、Hive、PostgreSQL 和 Clickhouse 等常见查询引擎的 SQL 方言转换，在某些实际用户场景中，兼容率可达到 99%以上。

02 湖仓无界：打破系统边界

面对多系统并存带来的挑战，湖仓一体化转型的第二步便是架构整合、以减少需维护的系统数量。这不仅有利于降低架构复杂性，同时可解决数据一致性和管理一致性的问题。接下来我们从系统架构、功能等多维度介绍基于 Doris 的湖仓一体架构整合方案。

现代化的部署架构

自 3.0 版本以来，Apache Doris 支持面向云原生的存算分离架构。这一架构凭借低成本和高弹性的特点，能够有效提高资源利用率，实现计算和存储的独立扩展。这对于湖仓一体化至关重要，为企业提供了灵活的资源管理方式，使其能够更高效地应对大规模数据分析需求。

上图是 Doris 存算分离的系统架构，对计算与存储进行了解耦，计算节点不再存储主数据，底层共享存储层（HDFS 与对象存储）作为统一的数据主存储空间，并支持计算资源和存储资源独立扩缩容。存算分离架构为湖仓一体解决方案带来了显著的优势：

低成本存储：存储和计算资源可独立扩展，企业可以根据需要增加存储容量而不必增加计算资源。同时，通过使用云上的对象存储，企业可以享受更低的存储成本和更高的可用性，对于比例相对较低的热点数据，依然可以使用本地高速磁盘进行缓存。
唯一可信来源：所有数据都存储在统一的存储层中，同一份数据供不同的计算集群访问和处理，确保数据的一致性和完整性，也减少数据同步和重复存储的复杂性。
负载多样性：可以根据不同的工作负载需求动态调配计算资源，支持批处理、实时分析和机器学习等多种应用场景。通过分离存储和计算，企业可以更灵活地优化资源使用，确保在不同负载下的高效运行。

丰富的数据存储和管理功能

主流的数据湖格式，如 Iceberg 和 Hudi，通过标准化的数据表格式规范，为数据湖提供了灵活高效的存储和管理方式。Apache Doris 不仅支持这些主流湖格式，还具备自身的存储格式，能够满足相应的需求，并提供更丰富的功能和更高的性能。

半结构化数据支持：Doris 原生支持 JSON、Variant 等半结构化数据类型，提供 Schemaless 的数据管理体验，节省了用户转换、清洗数据的开销。用户可以直接导入任意 JSON 格式的数据，Doris 会自动解析并以高效的列格式存储，适应复杂的数据分析需求。
数据更新的支持：Doris 提供近实时的数据更新能力，也支持对变更数据的高效分析。此外，基于部分列更新能力，用户也可以在 Doris 内完成多流合并宽表的操作，进一步简化数据链路。
丰富的数据索引：Doris 可以通过前缀索引、倒排索引来快速命中数据，也可通过跳数索引、BloomFilter 索引进行快速数据跳过。在存算分离/湖仓场景下，能显著减少本地或网络 IO，是数据分析场景的查询加速利器。
实时数据和批数据写入：Doris 支持通过微批方式进行高频数据写入，同时也可批量加载预先生成的数据。同时，通过 MVCC 的数据管理方式，可在同一份数据上存储和处理实时数据和历史数据。

开放性

数据湖的开放性对湖仓一体架构的重要性不言而喻。它是高效整合和管理数据的关键因素，也是影响湖仓一体架构性能和成本的主要因素之一。在【01 数据无界：打破数据便捷】章节中，已经介绍了 Doris 对开放表格式、文件格式等系统的支持。

此外， Apache Doris 自身存储的数据同样拥有良好的开放性。Doris 提供了开放存储 API，并基于 Arrow Flight SQL 协议实现了高速数据链路，具备 Arrow Flight 的速度优势以及 JDBC/ODBC 的易用性。基于该接口，用户可以使用 Python/Java/Spark/Flink 的 ABDC 客户端访问 Doris 中存储的数据。

与开放文件格式相比，开放存储 API 屏蔽了底层的文件格式的具体实现，Doris 可以通过自身存储格式中的高级特性，如丰富的索引机制来加速数据访问。同时，上层的计算引擎无需对底层存储格式的变更或新特性进行适配，所有支持的该协议的计算引擎都可以同步享受到新特性带来的收益。

本文来自公众号：SelectDB