Apache Doris + Apache Hudi 快速搭建指南｜Lakehouse 使用手册（一）

作者：SelectDB 技术团队

导读：湖仓一体（Data Lakehouse）融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势，帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求。在过去多个版本中，Apache Doris 持续加深与数据湖的融合，已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。为便于用户快速入门，我们将通过系列文章介绍 Apache Doris 与各类主流数据湖格式及存储系统的湖仓一体架构搭建指南，包括 Hudi、Iceberg、Paimon、OSS、Delta Lake、Kudu、BigQuery 等，欢迎持续关注。

作为一种全新的开放式的数据管理架构，湖仓一体（Data Lakehouse）融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势，帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求，在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用。

在过去多个版本中，Apache Doris 持续加深与数据湖的融合，当前已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。

• 自 0.15 版本起，Apache Doris 引入 Hive 和 Iceberg 外部表，尝试在 Apache Iceberg 之上探索与数据湖的能力结合。
• 自 1.2 版本起，Apache Doris 正式引入 Multi-Catalog 功能，实现了多种数据源的自动元数据映射和数据访问、并对外部数据读取和查询执行等方面做了诸多性能优化，完全具备了构建极速易用 Lakehouse 架构的能力。
• 在 2.1 版本中，Apache Doris 湖仓一体架构得到全面加强，不仅增强了主流数据湖格式（Hudi、Iceberg、Paimon 等）的读取和写入能力，还引入了多 SQL 方言兼容、可从原有系统无缝切换至 Apache Doris。在数据科学及大规模数据读取场景上， Doris 集成了 Arrow Flight 高速读取接口，使得数据传输效率实现 100 倍的提升。

Apache Doris + Apache Hudi

Apache Hudi 是目前最主流的开放数据湖格式之一，也是事务性的数据湖管理平台，支持包括 Apache Doris 在内的多种主流查询引擎。Apache Doris 同样对 Apache Hudi 数据表的读取能力进行了增强：

• Copy on Write Table： Snapshot Query
• Merge on Read Table：Snapshot Queries, Read Optimized Queries
• 支持 Time Travel
• 支持 Incremental Read

凭借 Apache Doris 的高性能查询执行以及 Apache Hudi 的实时数据管理能力，可以实现高效、灵活、低成本的数据查询和分析，同时也提供了强大的数据回溯、审计和增量处理功能，当前基于 Apache Doris 和 Apache Hudi 的组合已经在多个社区用户的真实业务场景中得到验证和推广：

• 实时数据分析与处理：比如金融行业交易分析、广告行业实时点击流分析、电商行业用户行为分析等常见场景下，都要求实时的数据更新及查询分析。Hudi 能够实现对数据的实时更新和管理，并保证数据的一致性和可靠性，Doris 则能够实时高效处理大规模数据查询请求，二者结合能够充分满足实时数据分析与处理的需求。

• 数据回溯与审计：对于金融、医疗等对数据安全和准确性要求极高的行业来说，数据回溯和审计是非常重要的功能。Hudi 提供了时间旅行（Time Travel）功能，允许用户查看历史数据状态，结合 Apache Doris 高效查询能力，可快速查找分析任何时间点的数据，实现精确的回溯和审计。

• 增量数据读取与分析：在进行大数据分析时往往面临着数据规模庞大、更新频繁的问题，Hudi 支持增量数据读取，这使得用户可以只需处理变化的数据，不必进行全量数据更新；同时 Apache Doris 的 Incremental Read 功能也可使这一过程更加高效，显著提升了数据处理和分析的效率。

• 跨数据源联邦查询：许多企业数据来源复杂，数据可能存储在不同的数据库中。Doris 的 Multi-Catalog 功能支持多种数据源的自动映射与同步，支持跨数据源的联邦查询。这对于需要从多个数据源中获取和整合数据进行分析的企业来说，极大地缩短了数据流转路径，提升了工作效率。

本文将在 Docker 环境下，为读者介绍如何快速搭建 Apache Doris + Apache Hudi 的测试及演示环境，并对各功能操作进行演示，帮助读者快速入门。

使用指南

本文涉及所有脚本和代码可以从该地址获取：https://github.com/apache/doris/tree/master/samples/datalake/hudi

01 环境准备

本文示例采用 Docker Compose 部署，组件及版本号如下：

02 环境部署

1. 创建 Docker 网络

sudo docker network create -d bridge hudi-net 

1. 启动所有组件

sudo ./start-hudi-compose.sh 

1. 启动后，可以使用如下脚本，登陆 Spark 命令行或 Doris 命令行：

sudo ./login-spark.sh sudo ./login-doris.sh 

03 数据准备

接下来先通过 Spark 生成 Hudi 的数据。如下方代码所示，集群中已经包含一张名为 customer 的 Hive 表，可以通过这张 Hive 表，创建一个 Hudi 表：

-- ./login-spark.sh spark-sql> use default; -- create a COW table spark-sql> CREATE TABLE customer_cow USING hudi TBLPROPERTIES ( type = 'cow', primaryKey = 'c_custkey', preCombineField = 'c_name' ) PARTITIONED BY (c_nationkey) AS SELECT * FROM customer; -- create a MOR table spark-sql> CREATE TABLE customer_mor USING hudi TBLPROPERTIES ( type = 'mor', primaryKey = 'c_custkey', preCombineField = 'c_name' ) PARTITIONED BY (c_nationkey) AS SELECT * FROM customer; 

04 数据查询

如下所示，Doris 集群中已经创建了名为 hudi 的 Catalog（可通过 HOW CATALOGS 查看）。以下为该 Catalog 的创建语句：

-- 已经创建，无需再次执行 CREATE CATALOG `hive` PROPERTIES ( "type"="hms", 'hive.metastore.uris' = 'thrift://hive-metastore:9083', "s3.access_key" = "minio", "s3.secret_key" = "minio123", "s3.endpoint" = "http://minio:9000", "s3.region" = "us-east-1", "use_path_style" = "true" ); 

1. 手动刷新该 Catalog，对创建的 Hudi 表进行同步：

-- ./login-doris.sh doris> REFRESH CATALOG hive; 

1. 使用 Spark 操作 Hudi 中的数据，都可以在 Doris 中实时可见，不需要再次刷新 Catalog。我们通过 Spark 分别给 COW 和 MOR 表插入一行数据：

spark-sql> insert into customer_cow values (100, "Customer#000000100", "jD2xZzi", "25-430-914-2194", 3471.59, "BUILDING", "cial ideas. final, furious requests", 25); spark-sql> insert into customer_mor values (100, "Customer#000000100", "jD2xZzi", "25-430-914-2194", 3471.59, "BUILDING", "cial ideas. final, furious requests", 25); 

1. 通过 Doris 可以直接查询到最新插入的数据：

doris> use hive.default; doris> select * from customer_cow where c_custkey = 100; doris> select * from customer_mor where c_custkey = 100; 

1. 再通过 Spark 插入 c_custkey=32 已经存在的数据，即覆盖已有数据：

spark-sql> insert into customer_cow values (32, "Customer#000000032_update", "jD2xZzi", "25-430-914-2194", 3471.59, "BUILDING", "cial ideas. final, furious requests", 15); spark-sql> insert into customer_mor values (32, "Customer#000000032_update", "jD2xZzi", "25-430-914-2194", 3471.59, "BUILDING", "cial ideas. final, furious requests", 15); 

1. 通过 Doris 可以查询更新后的数据：

doris> select * from customer_cow where c_custkey = 32; +-----------+---------------------------+-----------+-----------------+-----------+--------------+-------------------------------------+-------------+ | c_custkey | c_name | c_address | c_phone | c_acctbal | c_mktsegment | c_comment | c_nationkey | +-----------+---------------------------+-----------+-----------------+-----------+--------------+-------------------------------------+-------------+ | 32 | Customer#000000032_update | jD2xZzi | 25-430-914-2194 | 3471.59 | BUILDING | cial ideas. final, furious requests | 15 | +-----------+---------------------------+-----------+-----------------+-----------+--------------+-------------------------------------+-------------+ doris> select * from customer_mor where c_custkey = 32; +-----------+---------------------------+-----------+-----------------+-----------+--------------+-------------------------------------+-------------+ | c_custkey | c_name | c_address | c_phone | c_acctbal | c_mktsegment | c_comment | c_nationkey | +-----------+---------------------------+-----------+-----------------+-----------+--------------+-------------------------------------+-------------+ | 32 | Customer#000000032_update | jD2xZzi | 25-430-914-2194 | 3471.59 | BUILDING | cial ideas. final, furious requests | 15 | +-----------+---------------------------+-----------+-----------------+-----------+--------------+-------------------------------------+-------------+ 

05 Incremental Read

Incremental Read 是 Hudi 提供的功能特性之一，通过 Incremental Read，用户可以获取指定时间范围的增量数据，从而实现对数据的增量处理。对此， Doris 可对插入c_custkey=100后的变更数据进行查询。如下所示，我们插入了一条c_custkey=32的数据：

doris> select * from customer_cow@incr('beginTime'='20240603015018572'); +-----------+---------------------------+-----------+-----------------+-----------+--------------+-------------------------------------+-------------+ | c_custkey | c_name | c_address | c_phone | c_acctbal | c_mktsegment | c_comment | c_nationkey | +-----------+---------------------------+-----------+-----------------+-----------+--------------+-------------------------------------+-------------+ | 32 | Customer#000000032_update | jD2xZzi | 25-430-914-2194 | 3471.59 | BUILDING | cial ideas. final, furious requests | 15 | +-----------+---------------------------+-----------+-----------------+-----------+--------------+-------------------------------------+-------------+ spark-sql> select * from hudi_table_changes('customer_cow', 'latest_state', '20240603015018572'); doris> select * from customer_mor@incr('beginTime'='20240603015058442'); +-----------+---------------------------+-----------+-----------------+-----------+--------------+-------------------------------------+-------------+ | c_custkey | c_name | c_address | c_phone | c_acctbal | c_mktsegment | c_comment | c_nationkey | +-----------+---------------------------+-----------+-----------------+-----------+--------------+-------------------------------------+-------------+ | 32 | Customer#000000032_update | jD2xZzi | 25-430-914-2194 | 3471.59 | BUILDING | cial ideas. final, furious requests | 15 | +-----------+---------------------------+-----------+-----------------+-----------+--------------+-------------------------------------+-------------+ spark-sql> select * from hudi_table_changes('customer_mor', 'latest_state', '20240603015058442'); 

06 TimeTravel

Doris 支持查询指定快照版本的 Hudi 数据，从而实现对数据的 Time Travel 功能。首先，可以通过 Spark 查询两张 Hudi 表的提交历史：

spark-sql> call show_commits(table => 'customer_cow', limit => 10); 20240603033556094 20240603033558249 commit 448833 0 1 1 183 0 0 20240603015444737 20240603015446588 commit 450238 0 1 1 202 1 0 20240603015018572 20240603015020503 commit 436692 1 0 1 1 0 0 20240603013858098 20240603013907467 commit 44902033 100 0 25 18751 0 0 spark-sql> call show_commits(table => 'customer_mor', limit => 10); 20240603033745977 20240603033748021 deltacommit 1240 0 1 1 0 0 0 20240603015451860 20240603015453539 deltacommit 1434 0 1 1 1 1 0 20240603015058442 20240603015100120 deltacommit 436691 1 0 1 1 0 0 20240603013918515 20240603013922961 deltacommit 44904040 100 0 25 18751 0 0 

接着，可通过 Doris 执行 c_custkey=32 ，查询数据插入之前的数据快照。如下可看到 c_custkey=32 的数据还未更新：

注：Time Travel 语法暂时不支持新优化器，需要先执行set enable_nereids_planner=false;关闭新优化器，该问题将会在后续版本中修复。

doris> select * from customer_cow for time as of '20240603015018572' where c_custkey = 32 or c_custkey = 100; +-----------+--------------------+---------------------------------------+-----------------+-----------+--------------+--------------------------------------------------+-------------+ | c_custkey | c_name | c_address | c_phone | c_acctbal | c_mktsegment | c_comment | c_nationkey | +-----------+--------------------+---------------------------------------+-----------------+-----------+--------------+--------------------------------------------------+-------------+ | 32 | Customer#000000032 | jD2xZzi UmId,DCtNBLXKj9q0Tlp2iQ6ZcO3J | 25-430-914-2194 | 3471.53 | BUILDING | cial ideas. final, furious requests across the e | 15 | | 100 | Customer#000000100 | jD2xZzi | 25-430-914-2194 | 3471.59 | BUILDING | cial ideas. final, furious requests | 25 | +-----------+--------------------+---------------------------------------+-----------------+-----------+--------------+--------------------------------------------------+-------------+ -- compare with spark-sql spark-sql> select * from customer_mor timestamp as of '20240603015018572' where c_custkey = 32 or c_custkey = 100; doris> select * from customer_mor for time as of '20240603015058442' where c_custkey = 32 or c_custkey = 100; +-----------+--------------------+---------------------------------------+-----------------+-----------+--------------+--------------------------------------------------+-------------+ | c_custkey | c_name | c_address | c_phone | c_acctbal | c_mktsegment | c_comment | c_nationkey | +-----------+--------------------+---------------------------------------+-----------------+-----------+--------------+--------------------------------------------------+-------------+ | 100 | Customer#000000100 | jD2xZzi | 25-430-914-2194 | 3471.59 | BUILDING | cial ideas. final, furious requests | 25 | | 32 | Customer#000000032 | jD2xZzi UmId,DCtNBLXKj9q0Tlp2iQ6ZcO3J | 25-430-914-2194 | 3471.53 | BUILDING | cial ideas. final, furious requests across the e | 15 | +-----------+--------------------+---------------------------------------+-----------------+-----------+--------------+--------------------------------------------------+-------------+ spark-sql> select * from customer_mor timestamp as of '20240603015058442' where c_custkey = 32 or c_custkey = 100; 

查询优化

Apache Hudi 中的数据大致可以分为两类 —— 基线数据和增量数据。基线数据通常是已经经过合并的 Parquet 文件，而增量数据是指由 INSERT、UPDATE 或 DELETE 产生的数据增量。基线数据可以直接读取，增量数据需要通过 Merge on Read 的方式进行读取。

对于 Hudi COW 表的查询或者 MOR 表的 Read Optimized 查询而言，其数据都属于基线数据，可直接通过 Doris 原生的 Parquet Reader 读取数据文件，且可获得极速的查询响应。而对于增量数据，Doris 需要通过 JNI 调用 Hudi 的 Java SDK 进行访问。为了达到最优的查询性能，Apache Doris 在查询时，会将一个查询中的数据分为基线和增量数据两部分，并分别使用上述方式进行读取。

为验证该优化思路，我们通过 EXPLAIN 语句来查看一个下方示例的查询中，分别有多少基线数据和增量数据。对于 COW 表来说，所有 101 个数据分片均为是基线数据（hudiNativeReadSplits=101/101），因此 COW 表全部可直接通过 Doris Parquet Reader 进行读取，因此可获得最佳的查询性能。对于 ROW 表，大部分数据分片是基线数据（hudiNativeReadSplits=100/101），一个分片数为增量数据，基本也能够获得较好的查询性能。

-- COW table is read natively doris> explain select * from customer_cow where c_custkey = 32; | 0:VHUDI_SCAN_NODE(68) | | table: customer_cow | | predicates: (c_custkey[#5] = 32) | | inputSplitNum=101, totalFileSize=45338886, scanRanges=101 | | partition=26/26 | | cardinality=1, numNodes=1 | | pushdown agg=NONE | | hudiNativeReadSplits=101/101 | -- MOR table: because only the base file contains `c_custkey = 32` that is updated, 100 splits are read natively, while the split with log file is read by JNI. doris> explain select * from customer_mor where c_custkey = 32; | 0:VHUDI_SCAN_NODE(68) | | table: customer_mor | | predicates: (c_custkey[#5] = 32) | | inputSplitNum=101, totalFileSize=45340731, scanRanges=101 | | partition=26/26 | | cardinality=1, numNodes=1 | | pushdown agg=NONE | | hudiNativeReadSplits=100/101 | 

可以通过 Spark 进行一些删除操作，进一步观察 Hudi 基线数据和增量数据的变化：

-- Use delete statement to see more differences spark-sql> delete from customer_cow where c_custkey = 64; doris> explain select * from customer_cow where c_custkey = 64; spark-sql> delete from customer_mor where c_custkey = 64; doris> explain select * from customer_mor where c_custkey = 64; 

此外，还可以通过分区条件进行分区裁剪，从而进一步减少数据量，以提升查询速度。如下示例中，通过分区条件c_nationkey = 15 进行分区裁减，使得查询请求只需要访问一个分区（partition=1/26）的数据即可。

-- customer_xxx is partitioned by c_nationkey, we can use the partition column to prune data doris> explain select * from customer_mor where c_custkey = 64 and c_nationkey = 15; | 0:VHUDI_SCAN_NODE(68) | | table: customer_mor | | predicates: (c_custkey[#5] = 64), (c_nationkey[#12] = 15) | | inputSplitNum=4, totalFileSize=1798186, scanRanges=4 | | partition=1/26 | | cardinality=1, numNodes=1 | | pushdown agg=NONE | | hudiNativeReadSplits=3/4 | 

结束语

以上是基于 Apache Doris 与 Apache Hudi 快速搭建测试 / 演示环境的详细指南，后续我们还将陆续推出 Apache Doris 与各类主流数据湖格式及存储系统构建湖仓一体架构的系列指南，包括 Iceberg、Paimon、OSS、Delta Lake 等，欢迎持续关注。