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Doris + Iceberg 构建冷热分层数据湖架构：架构设计与实战指南

news 2025/8/29 23:43:12

在海量数据治理与存储演进中，冷热数据分层 已成为降本增效的关键策略。本篇将深入探讨如何结合 Apache Doris 与 Apache Iceberg 构建一套高性能、可扩展的数据湖架构，支持冷热数据自动分层、快速查询与灵活扩展。

一、背景：为什么需要冷热数据分层？

在实际的大数据场景中，数据按照访问频率与实时性可分为：

类型	特征	常见场景
热数据	最近1小时/1天的数据，查询频繁	实时指标、监控、运营分析
冷数据	近7天、30天或更久的历史数据	报表归档、趋势分析、合规留存

不分层的问题：

所有数据集中存储 → 存储成本高
频繁查询旧数据 → 查询性能下降
数据更新频率不一致 → 资源调度复杂

二、组件介绍：Doris 与 Iceberg 的优势互补

组件	优势
Doris	高并发、低延迟 OLAP 引擎，适合热数据实时查询
Iceberg	高度可扩展的表格式，支持 ACID、分区演进、批量存储优化，适合冷数据管理

结合方式：

热数据（近1天）存于 Doris，支撑秒级查询、实时报表
冷数据（1天+）存于 Iceberg，支持归档、批量分析
两者统一接入 BI、Presto、Trino 等查询引擎

三、架构图：冷热分层数据湖架构全景

lua

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实时数据流 ↓ Kafka ↓ +------------------+------------------+ | | 实时处理（Flink）批处理（Spark/Flink） | | 热数据写入 Doris ←--- 热转冷策略 ---> 冷数据写入 Iceberg ↓ ↓ Superset / BI 查询离线报表 / 数据分析

四、数据生命周期与分层策略设计

✳️ 生命周期划分

时间范围	存储介质	更新频率	应用场景
0-1 天	Doris	实时/分钟级	实时大屏
1-30 天	Iceberg	每日归档	趋势分析
30 天+	Iceberg + HDFS/S3	存档为主	审计留存

🧠 自动化分层策略：

在 Flink 中设置数据时间判断逻辑，按时间分流
或通过 Doris 物化视图 + Flink CDC 拉取定期归档
每日调度任务将昨日数据迁移至 Iceberg（例如使用 Spark 或 Flink 批作业）

五、实操：如何落地 Doris + Iceberg 架构

1️⃣ Doris 热数据表设计示例：

sql

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CREATE TABLE metrics_realtime ( dt DATE, uid STRING, pv BIGINT, uv BIGINT ) ENGINE=OLAP AGGREGATE KEY(dt, uid) PARTITION BY RANGE (dt) DISTRIBUTED BY HASH(uid) BUCKETS 8;

按 dt 分区，方便冷数据归档
使用聚合模型提升查询性能

2️⃣ Iceberg 冷数据表设计示例（Hive Catalog）：

sql

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CREATE TABLE iceberg_db.metrics_cold ( dt DATE, uid STRING, pv BIGINT, uv BIGINT ) PARTITIONED BY (days(dt));

结合 Hive Catalog 或 Nessie Catalog 管理
支持 Spark、Flink 统一访问

3️⃣ 冷热迁移任务示例（Flink SQL）：

sql

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-- 读取 Doris 中 1天前的数据 CREATE TABLE doris_hot ( ... ) WITH (...); -- 写入 Iceberg 冷表 CREATE TABLE iceberg_cold ( ... ) WITH (...); INSERT INTO iceberg_cold SELECT * FROM doris_hot WHERE dt < CURRENT_DATE;

也可通过 Spark 使用 INSERT OVERWRITE 完成批迁移。

六、查询接入与统一访问

Presto/Trino：同时连接 Doris 与 Iceberg，使用 SQL 跨源联邦查询
Superset：配置双数据源，实现冷热数据切换查询
统一视图层：将热表与冷表 UNION ALL 做成视图，对上屏蔽冷热分层逻辑

七、性能与成本优化建议

优化点	建议
Doris 分区管理	保持分区粒度合理（按天），使用 Rollup 减少扫描
Iceberg 合并小文件	周期性优化文件（Flink Compaction or Spark Optimize）
查询成本控制	对接 Trino，实现冷热区分查询
存储降本	冷数据存入对象存储（MinIO / S3），使用 Iceberg V2 增强压缩