主要观点：在大数据领域，Hive 长期是大规模数据仓库和离线处理的基石，Apache Doris 则在实时分析和即席查询场景中凭借强大的 OLAP 能力表现出色，企业需将两者优势结合，面临数据同步挑战，本文提供全面的 Hive 到 Doris 数据同步指南。
关键信息：

• 核心用例包括报告和即席查询、统一数据仓库建设、联邦查询加速等。
• 技术路径有全量/增量同步、联邦查询模式等，四种主流同步方案分别是 Broker Load、Doris On Hive、Spark Load、DataX。
• 决策树用于选择解决方案，根据数据量、更新频率等因素。
• 数据建模和存储优化包括数据模型选择、数据类型映射、分区和分桶策略等。
• 性能比较和最佳实践有小文件合并、模型调优等。
  重要细节：
• Broker Load 利用 Doris 的 Broker 服务异步从 HDFS 加载数据，适用于大数据集；Doris On Hive 通过 Catalog 访问 Hive 元数据进行联邦查询，适用于小数据集；Spark Load 将数据预处理交给外部 Spark 集群，用于复杂 ETL；DataX 用于非标准文件格式或非 HA HDFS 环境，性能相对较低。
• 数据模型有聚合模型、唯一模型、重复模型等，数据类型映射要注意字符串和日期等类型转换，分区和分桶策略要利用 Hive 分区字段和高基数字段。
• 优化技巧包括小文件合并、模型调优等，测试小数据集后再扩展到生产环境，关注 Doris 社区改进以提升性能。