在大数据分析领域，实时数据可用性、查询性能和灵活性至关重要。随着作为大数据新范式的 Lakehouse 架构的兴起，将高性能实时分析数据库 Apache Doris 与专注于增量数据处理的数据湖管理框架 Apache Hudi 集成，提供了强大的联邦查询和数据迁移能力。

主要观点：强调了 Doris 与 Hudi 集成在大数据处理中的重要性及优势。

关键信息：

• Doris 是基于 MPP 架构的实时分析数据库，查询性能高且易用。
• Hudi 是开源数据管理框架，简化数据湖中的增量数据处理。
• 两者集成可利用 Doris 的查询能力访问 Hudi 数据或迁移 Hudi 数据进行复杂分析。

重要细节：

• 集成后的关键特征包括支持 Copy on Write（COW）表、Merge on Read（MOR）表、时间旅行和增量读取等。
• 在不同用例中表现出色，如实时数据 analytics 和 processing、数据 auditing 和 historical retrieval、incremental data processing 以及 federated queries across multiple data sources。
• 集成步骤包括环境和数据准备（如设置环境、创建 Hudi 表等）、创建 Hudi 目录、插入数据、直接查询最新数据、增量读取和时间旅行等操作，并通过 EXPLAIN 验证优化，观察基线和增量数据差异等。
• 结论指出集成为实时分析等提供强大组合，可简化数据工作流、降低成本和增强分析能力，是组织统一 Lakehouse 架构与实时查询能力的变革者。