在大数据领域有这样一个传奇：一位数据科学家一直担心查询性能，每晚加班优化 SQL，突然发现 Doris 和 Hudi 的“完美匹配”，立即进入“超高速”模式，查询速度之快让老板都难以置信。如今，这个传奇在数据社区广泛流传，许多数据工程师开玩笑说，处理数据过去像乘独木舟过河，缓慢且有风险，现在有了Doris + Hudi这“巨轮”，不仅能平稳航行，还能优雅地穿越时间查看历史数据的每一个精彩瞬间。

探索 Doris 和 Hudi 的完美集成

“欲速则不达”，在大数据领域此言非虚。要快速且准确地分析 PB 级数据，仅靠数据库已不够，正如武侠高手需“内外兼修”，现代数据架构也需要数据湖和数据仓库的完美结合。

Apache Doris 和 Apache Hudi 的结合就像武侠 duo 的“双剑”，一个专注于高性能查询，一个擅长实时数据管理，共同改写大数据分析的规则。

智能查询优化

就像图书馆员找书，Doris 读取 Hudi 数据时也是如此。对于像整齐排列的新书一样的 CoW（写时复制）表，Doris 直接使用原生 Parquet 读取器实现“一步访问”；对于像有更新记录的书一样的 MoR（读时合并）表，Doris 也会相应调整方法。

例如一个电商客户的日数据量达 TB 级的订单分析系统，采用 Doris + Hudi 解决方案后，超过 90%的查询实现了“闪电般快速”的响应——毫秒级延迟。秘密在于 Doris 的智能数据访问策略：

SQL

-- 看这个查询有多快
SELECT * FROM customer_mor WHERE c_custkey = 32;

Explain 执行计划显示：

SQL

# hudiNativeReadSplits 表示使用 parquet 原生读取器读取的分割文件数量
hudiNativeReadSplits=66/101

这意味着 101 个数据分割中，有 66 个是使用高速原生读取器读取的，就像在 66 本书中找到正确的那本一样，性能自然“飙升”。

超越速度的优雅演进

Doris 对 Hudi 的支持不仅在于速度，更像是一个能以各种形式呈现数据的“数据艺术家”：

时间旅行

在 Doris + Hudi 的世界里，就像科幻电影中的时间旅行一样不是虚构的。每个数据变化都留下“时间标记”，让你可以回到任何时间点查看数据状态。

金融用户小张有深刻体验：“上周五系统更新后，一笔交易数据神秘变化，老板询问时我很紧张。幸好有时间旅行功能，一个SQL 查询就带我回到更新前，立即找到了问题，老板直夸‘六六六’！”

SQL

-- FOR TIME AS OF 语句：
-- 根据快照时间读取历史版本数据（与 Hudi 官方网站格式一致）

-- 时间旅行查看历史数据状态
SELECT * FROM financial_trans 
FOR TIME AS OF '2024-12-18 22:00:00';

就像有一台“时间机器”可以回到任何历史版本的数据。

增量感知

就像有“第六感”能精确捕捉每一个数据变动：

SQL

-- Doris 为增量读取提供 @incr 语法支持

-- 获取最新的数据变化
SELECT * FROM customer_mor@incr('beginTime'='xxx');

有了 Doris 的增强，Hudi 数据表变成了“全能选手”，无论是实时分析、历史回顾还是增量处理，都能轻松应对，就像把普通剑升级为能“自动飞行”的神兵。

带有 Doris + Hudi 的 Lakehouse 集成艺术

在一家大型互联网公司的技术沙龙上，架构师老王讲了一个有趣的故事：“刚开始用 Hudi 时，就像马拉松选手，快但感觉缺了点什么。遇到 Doris 后，就像坐上了高铁，更快更高效！”

这个比喻引起了房间里所有人的共鸣。的确，Doris + Hudi 的组合在各个领域都闪耀着光芒，例如：

广告点击分析

一个广告平台每天处理数亿次点击数据，以前运行转化率分析要到午夜，现在中午前就能出结果，关键是数据可立即查询，使策略调整更灵活。

SQL

-- 实时查看过去一小时的广告点击转化率
SELECT ad_id, 
       click_count,
       convert_count,
       convert_count/click_count as cvr
FROM ad_stats@incr('beginTime'='earliest')
WHERE event_time >= date_sub(now(), interval 1 hour)
GROUP BY ad_id;

Lakehouse 架构正在改变数据世界的游戏规则。正如老王所说：“过去我们在数据湖和数据仓库之间建桥，现在 Doris + Hudi 建了一条高速公路。”

正如一位技术专家所说：“数据世界总是在变化，但对极致性能的追求始终不变。”让我们继续在数据探索的旅程中前行！

敬请期待下一期更有趣、有用、有价值的内容！