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

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 湖仓一体.png

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：

环境准备.png

02 环境部署

创建 Docker 网络

sudo docker network create -d bridge hudi-net

启动所有组件

sudo ./start-hudi-compose.sh

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"
);

手动刷新该 Catalog，对创建的 Hudi 表进行同步：

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

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);

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;

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);

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。

另外我们也创建了数据湖/湖仓一体专项支持群，有需求的伙伴可扫描下方二维码申请加入（备注：湖仓一体），即可获得专职工程师的技术指导与支持。

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