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如何将Doris与Flink集成以构建高效的实时大数据处理流水线？

96SEO 2026-02-19 09:03 0

。

如何将Doris与Flink集成以构建高效的实时大数据处理流水线？

从核心概念与架构设计出发，详细阐述数据摄取、实时处理、高效存储的全流程技术原理，结合具体代码案例演示完整集成方案。

涵盖开发环境搭建、性能优化策略、典型应用场景等内容，为大数据工程师提供从理论到实践的一站式技术指南，助力企业实现实时数据价值的快速落地。

1.

背景介绍

1.1

目的和范围

随着企业数字化转型的深入，实时数据处理能力成为核心竞争力。

Apache

Flink作为流处理引擎的标杆，擅长高吞吐量、低延迟的实时数据处理；Apache

Doris则是高性能分析型数据库，支持亚秒级查询和大规模数据实时写入。

本文旨在通过两者的深度集成，构建端到端的实时大数据处理流水线，覆盖数据采集、实时清洗转换、高效存储与快速查询的完整链路。

1.2

预期读者

本文适合以下人群：

  • 大数据开发工程师：希望掌握Flink与Doris集成的核心技术细节
  • 数据架构师：需要设计高性能实时数据处理系统的技术决策者
  • ETL/ELT开发者：寻求优化实时数据管道解决方案的技术人员
  • 数据分析师：希望了解底层技术架构以提升数据应用效率

1.3

文档结构概述

全文分为10个主要部分：

  1. 背景介绍与核心术语定义
  2. 两大组件的核心概念与集成架构解析
  3. 数据处理核心算法与操作步骤（附Python实现）
  4. 性能评估的数学模型与公式推导
  5. 完整项目实战（含环境搭建与代码解读）
  6. 典型行业应用场景分析
  7. 工具资源与学习路径推荐
  8. 技术趋势与挑战总结
  9. 常见问题解答附录
  10. 扩展阅读与参考文献

1.4

术语表

1.4.1

核心术语定义

  • Apache

    Flink：开源流处理框架，支持有状态计算、事件时间处理和Exactly-Once语义

  • Apache

    Doris：基于MPP架构的分析型数据库，支持实时数据写入和高并发查询

  • 实时流水线：数据从产生到可用的端到端实时处理流程，包含采集、处理、存储环节
  • ETL/ELT：数据抽取、转换、加载（Extract-Transform-Load/Extract-Load-Transform）
  • CDC（Change

    Data

    Capture）：捕获数据库变更数据的技术，用于实时数据同步

1.4.2

相关概念解释

  • 流批统一：Flink支持流处理与批处理统一编程模型，Doris支持实时数据与批量数据统一存储
  • CQRS（Command

    Query

    Segregation）：读写分离架构，Doris通过BE节点实现查询与写入的资源隔离

  • 反压机制：Flink在数据处理瓶颈时自动调整上游算子并发，避免缓冲区溢出
1.4.3

缩略词列表

缩写全称
BEBackend

Node（Doris数据节点）

FEFrontend

Node（Doris前端节点）

SourceFlink数据源算子
SinkFlink数据接收器算子
UDFUser-Defined

Function（用户自定义函数）

2.

核心概念与联系

2.1

Flink核心架构

Flink架构包含三层逻辑：

  1. Runtime层：任务执行引擎，管理TaskExecutor和JobManager
  2. API层：提供DataStream（流处理）、DataSet（批处理）编程模型
  3. SQL层：支持Flink

    SQL与Table

    API，简化流处理逻辑开发

/>

2.2

Doris核心架构

Doris采用MPP架构，核心组件包括：

  • FE节点：负责元数据管理、查询规划与协调
  • BE节点：存储数据并执行计算任务
  • Broker：支持HDFS、S3等外部存储访问

xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"

viewbox="0

orient="auto">

transform="translate(166.046875,

99)">

transform="translate(-44.73046875,

style="display:

center;">

Query/Write

transform="translate(74.5234375,

227)">

transform="translate(-15.39453125,

style="display:

center;">

Plan

transform="translate(257.5703125,

227)">

transform="translate(-15.39453125,

style="display:

center;">

Plan

transform="translate(74.5234375,

355)">

transform="translate(-16.484375,

style="display:

center;">

Data

transform="translate(257.5703125,

355)">

transform="translate(-16.484375,

style="display:

center;">

Data

transform="translate(166.046875,

35)">

transform="translate(-21.33203125,

style="display:

center;">

Client

transform="translate(166.046875,

163)">

transform="translate(-32.3359375,

style="display:

center;">

Frontend

transform="translate(74.5234375,

291)">

transform="translate(-36.5234375,

style="display:

1

transform="translate(257.5703125,

291)">

transform="translate(-36.5234375,

style="display:

2

transform="translate(166.046875,

419)">

transform="translate(-35.73828125,

style="display:

Disk

2.3

集成架构设计

集成方案遵循"Flink负责流处理，Doris负责存储与查询"的原则，核心链路：

  1. 数据源：Kafka、MySQL

    CDC、日志文件等

  2. Flink处理层：数据清洗、转换、聚合（支持窗口计算、状态管理）
  3. Doris存储层：通过JDBC或Doris原生接口写入数据，支持实时查询

xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"

viewbox="0

orient="auto">

35)">

center;">

数据流

transform="translate(405.4921875,

35)">

center;">

处理后数据

transform="translate(641.0390625,

35)">

center;">

写入

transform="translate(850.6953125,

35)">

center;">

查询

35)">

center;">

数据源

transform="translate(277.24609375,

35)">

transform="translate(-33.24609375,

style="display:

center;">

Flink集群

transform="translate(535.265625,

35)">

transform="translate(-34.7734375,

style="display:

Sink

transform="translate(745.8671875,

35)">

transform="translate(-33.828125,

style="display:

center;">

Doris集群

transform="translate(945.6953125,

35)">

center;">

应用层

2.4

核心优势互补

能力维度Flink优势Doris优势
数据处理毫秒级延迟，支持复杂事件处理亚秒级查询，支持高并发分析查询
数据存储无状态（需外部存储）列式存储，支持数据分区与副本
扩展性灵活的并行度调整线性扩展的MPP架构
生态兼容性支持Kafka、HBase等多种数据源兼容MySQL协议，支持JDBC/ODBC接入

3.

核心算法原理

Source为例）

Flink通过KafkaConsumer读取数据，支持Exactly-Once语义需满足：

  1. Kafka开启事务（transactional.id配置）
  2. Flink

    checkpoint间隔小于Kafka事务超时时间

fromflink.connector.kafkaimportKafkaSource,KafkaOffsetsInitializerdefcreate_kafka_source(topic:str,bootstrap_servers:str)->KafkaSource:returnKafkaSource.builder()\.set_bootstrap_servers(bootstrap_servers)\.set_topics(topic)\.set_group_id("doris-flink-integration")\.set_starting_offsets(KafkaOffsetsInitializer.latest())\.set_value_only_deserializer(StringDeserializationSchema())\.build()

3.2

实时数据处理流程

典型处理流程包含：

  1. 数据清洗：过滤无效数据（如空值、格式错误）
  2. 维度关联：通过RichCoFlatMapFunction实现流与维表的JOIN
  3. 窗口聚合：使用EventTime

    +

    TumblingWindow进行时间窗口聚合

fromflink.streamingimportStreamExecutionEnvironmentfromflink.streaming.functionsimportRichMapFunction
env=StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()env.set_parallelism(4)source=env.add_source(create_kafka_source("clickstream","kafka:9092"))defclean_data(record:str)->Optional[Dict]:try:data=json.loads(record)ifdata.get("user_id")anddata.get("event_time"):returndataelse:returnNoneexceptJSONDecodeError:returnNonecleaned=source.map(clean_data)

3.3

Doris

Sink实现原理

Doris支持两种写入方式：

  1. JDBC方式：通过Flink

    JDBC

    Sink批量写入（需注意事务控制）

  2. Doris原生接口：使用Doris的Stream

    Load

    API，支持高吞吐量写入

fromdorisimportDorisClientclassDorisSink(RichSinkFunction):def__init__(self,doris_host:str,doris_port:int,table:str):self.doris_host=doris_host
self.doris_port=doris_port
self.table=table
self.client=Nonedefopen(self,parameters:Configuration):self.client=DorisClient(self.doris_host,self.doris_port)definvoke(self,value:Dict,context:SinkFunctionContext):data=[value["user_id"],value["event_time"],value["page_id"]]self.client.stream_load(self.table,data,columns=["user_id","event_time","page_id"])defclose(self):self.client.close()

3.4

容错机制实现

Flink通过Checkpoint机制保证Exactly-Once，Doris端需配合：

  1. 使用批次唯一标识（如UUID）避免重复写入
  2. 对幂等性操作使用Doris的唯一键模型（Unique

    Key）

fromflink.streaming.checkpointimportCheckpointConfig
env.enable_checkpointing(5000)#
每5秒启动一次Checkpointenv.get_checkpoint_config().set_checkpointing_mode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE)

4.

数学模型和公式

吞吐量计算公式

流水线整体吞吐量由瓶颈环节决定，假设：

  • 数据源吞吐量：(

    S_{source}

    )（记录数/秒）

  • Flink处理吞吐量：(

    S_{flink}

    )

则系统瓶颈为：

/>[

端到端延迟计算

延迟包含：

  1. 数据在Flink内部处理延迟

    T_{flink}

    案例计算

假设：

  • Flink任务并行度=8，单任务处理时间=10ms
  • Doris

    BE节点=4，每节点支持500条/秒写入

    />则：

    />系统瓶颈为Flink处理环节，需增加并行度或优化处理逻辑

5.

项目实战：代码实际案例和详细解释说明

5.1

开发环境搭建

5.1.1

3.8+（需安装flink-python、doris-client）

5.1.2

Docker部署脚本

#
docker-compose.ymlversion:'3'services:kafka:image:confluentinc/cp-kafka:7.4.0environment:KAFKA_BROKER_ID:1KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT:zookeeper:2181KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS:PLAINTEXT://kafka:9092zookeeper:image:confluentinc/cp-zookeeper:7.4.0environment:ZOOKEEPER_CLIENT_PORT:2181flink:image:flink:1.17.1-pythoncommand:jobmanagerports:-"8081:8081"doris-fe:image:apache/doris:1.2.3-feenvironment:FE_QUORUM_PEERS:doris-fe:8030doris-be:image:apache/doris:1.2.3-bedepends_on:-doris-fe
5.1.3

环境启动命令

docker-composeup
-d#
--replication-factor1--partitions4

5.2

完整Flink作业代码（Python）

fromflink.streamingimportStreamExecutionEnvironmentfromflink.connector.kafkaimportKafkaSource,KafkaOffsetsInitializerfromflink.streaming.functionsimportRichSinkFunctionimportjsonfromdorisimportDorisClientclassDorisSink(RichSinkFunction):def__init__(self,doris_host:str,doris_port:int,table:str):super().__init__()self.doris_host=doris_host
self.doris_port=doris_port
self.table=table
self.client=Nonedefopen(self,parameters):self.client=DorisClient(self.doris_host,self.doris_port)definvoke(self,value,context):data=[str(value["user_id"]),value["event_time"],str(value["page_id"]),value["event_type"]]try:self.client.stream_load(table=self.table,data=data,columns=["user_id","event_time","page_id","event_type"],label=f"flink_load_{value['user_id']}")exceptExceptionase:self.get_logger().error(f"Failed
write
Doris:{e}")defclose(self):ifself.client:self.client.close()defmain():env=StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()env.set_parallelism(4)env.enable_checkpointing(10000)kafka_source=KafkaSource.builder()\.set_bootstrap_servers("kafka:9092")\.set_topics("clickstream")\.set_group_id("doris-flink-group")\.set_starting_offsets(KafkaOffsetsInitializer.latest())\.set_value_only_deserializer(StringDeserializationSchema())\.build()stream=env.add_source(kafka_source)defparse_json(record):try:returnjson.loads(record)exceptjson.JSONDecodeError:returnNoneparsed=stream.map(parse_json).filter(lambdax:xisnotNone)doris_sink=DorisSink(doris_host="doris-fe",doris_port=8030,table="clickstream_events")parsed.add_sink(doris_sink)env.execute("Doris-Flink
Integration
Job")if__name__=="__main__":main()
5.2.2

Doris表定义（SQL）

CREATETABLEclickstream_events(user_idBIGINT,event_timeDATETIME,page_id
STRING)ENGINE=OLAP
AGGREGATEKEY(user_id,event_time,page_id)DISTRIBUTEDBYHASH(user_id)BUCKETS16PROPERTIES("replication_num"="1","in_memory"="false");

5.3

代码解读与分析

  1. Kafka数据源：使用最新偏移量启动，支持动态分区发现
  2. JSON解析：处理可能的解析错误，过滤无效数据
  3. Doris

    Sink：

    • 使用Stream

      Load

      API实现高吞吐量写入

    • 通过唯一label参数保证幂等性
    • 异常处理机制记录写入错误
  4. Checkpoint配置：每10秒进行一次Exactly-Once

    Checkpoint

  5. 并行度设置：4个并行任务匹配Kafka主题分区数

6.

实际应用场景

6.1

实时报表系统

  • 场景：电商平台实时订单统计（按小时/地域/品类）
  • 方案：
    1. Flink实时聚合订单数据（窗口统计、维度关联）
    2. Doris存储聚合结果，支持秒级响应报表查询
  • 优势：替代传统T+1报表，实现数据分钟级更新

6.2

实时风控系统

  • 场景：金融交易实时风险检测（异常交易识别）
  • 方案：
    1. Flink处理实时交易流，执行规则引擎与机器学习模型推理
    2. 风险事件实时写入Doris，供风控系统查询与审计
  • 关键技术：事件时间处理、状态后端优化（RocksDB）

6.3

日志分析平台

  • 场景：大规模系统日志实时监控（错误日志统计、性能指标采集）
  • 方案：
    1. Flink清洗日志数据，提取关键指标（如响应时间、错误码）
    2. Doris存储结构化日志，支持多维度下钻分析
  • 优化点：使用Doris的分区裁剪（Partition

    Pruning）提升查询效率

6.4

物联网数据处理

  • 场景：工业设备传感器数据实时监控
  • 方案：
    1. Flink处理实时数据流，计算设备状态指标（如温度、压力阈值）
    2. Doris存储历史数据，支持设备状态趋势分析与故障预测
  • 挑战：处理海量时间序列数据，需合理设计Doris的分桶与排序键

7.

工具和资源推荐

7.1

书籍推荐

  • 《Flink原理与实战》：深入解析Flink流处理核心机制
  • 《Doris权威指南》：系统学习Doris架构设计与最佳实践
  • 《流计算：从原理到实践》：理解实时数据处理核心概念
7.1.2

在线课程

  • Coursera《Apache

    Flink

    Processing》

  • 阿里云大学《Doris核心技术与实战》
  • Flink官方培训课程（Flink

    Training）

7.1.3

技术博客和网站

  • Flink官网文档：https://flink.apache.org/docs/
  • Doris官方社区：https://doris.apache.org/zh-CN/
  • 大数据技术博客：美团技术团队、字节跳动技术团队专栏

7.2

IDEA：Flink

Java/Scala开发首选

  • PyCharm：Python版本Flink开发推荐
  • VS

    Code：轻量级编辑，支持Flink

    Web

    UI：监控任务指标（吞吐量、延迟、反压）

  • Doris

    Admin

    Tool：查看BE节点状态与查询执行计划

  • JProfiler：分析Flink作业内存与CPU使用情况
    • 7.2.3

    相关框架和库

    • 数据采集：Debezium（CDC）、Flume（日志采集）
    • 消息队列：Kafka、Pulsar（高吞吐消息传输）
    • 可视化：Tableau、Superset（对接Doris实现数据可视化）

    7.3

    Dataflow

    最新研究成果

    • Flink社区技术报告：https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/Technical+Reports
    • Doris

      GitHub技术文档：https://github.com/apache/doris/blob/master/docs/technical

    7.3.3

    应用案例分析

    • 美团实时数仓实践：https://tech.meituan.com/2021/05/13/doris-in-meituan.html
    • 字节跳动流批一体实践：https://mp.weixin.qq.com/s/xxx（需替换实际链接）

    8.

    总结：未来发展趋势与挑战

    8.1

    技术趋势

    1. 流批一体深化：Flink与Doris进一步整合流批处理语义，简化开发运维成本
    2. 存算分离架构：Doris探索存储层与计算层分离，提升资源利用率
    3. 多云部署支持：完善Kubernetes原生部署，适配AWS、阿里云等云环境
    4. AI融合：在Flink中集成TensorFlow/PyTorch，实现实时模型推理与数据处理结合

    8.2

    关键挑战

    1. 数据一致性保障：跨系统事务边界处理，特别是在复杂ETL流程中的Exactly-Once语义实现
    2. 性能优化：高并发写入时的Doris数据分片均衡，Flink反压场景下的延迟控制
    3. 生态兼容性：与更多数据源（如Elasticsearch、Hudi）的无缝对接
    4. 成本控制：大规模集群下的资源调度优化，避免计算与存储资源浪费

    8.3

    技术价值

    通过Doris与Flink的深度集成，企业能够：

    • 构建端到端实时数据闭环，数据处理延迟从小时级缩短至秒级
    • 统一流批处理架构，减少技术栈复杂度与维护成本
    • 实现实时数据的高价值应用，支撑智能决策与实时业务创新

    9.

    附录：常见问题与解答

    Q1：如何处理Doris写入时的重复数据？

    A：推荐使用Doris的唯一键模型（Unique

    Key），建表时指定PRIMARY

    KEY或AGGREGATE

    KEY，Doris会自动去重。

    Flink端可通过生成唯一label参数保证幂等性写入。

    Q2：Flink任务反压如何定位？

    A：通过Flink

    Web

    UI查看各算子的反压状态，重点关注Sink算子的背压情况。

    可能原因包括Doris写入性能瓶颈、网络延迟或Flink并行度不足，可通过调整Doris批量写入大小或增加Flink并行度解决。

    Q3：如何优化Doris写入性能？

    A：

    1. 增大Flink写入批次大小（建议500-1000条/批）
    2. 启用Doris的Bloom

      Filter索引（针对高频过滤字段）

    3. 合理设置Doris分桶数（建议与Flink并行度匹配）

    Q4：集成方案是否支持事务？

    A：Flink端通过Checkpoint保证Exactly-Once，Doris端Stream

    Load接口支持事务性写入，但需注意跨系统事务边界需通过业务层协调。

    10.

    扩展阅读

    Flink官方文档：https://flink.apache.org/docs/latest/

  • Apache

    Doris官方文档：https://doris.apache.org/zh-CN/docs/

  • Flink与Doris集成指南：https://doris.apache.org/zh-CN/docs/integrations/flink
  • 实时数据处理最佳实践：https://www.oreilly.com/library/view/realtime-data-processing/9781491936342/

    • 本文通过理论解析与实战案例，全面展示了Doris与Flink集成的技术细节与应用价值。

    随着实时数据需求的持续增长，两者的深度整合将成为企业构建下一代数据平台的核心选择。

    通过持续优化架构设计与性能调优，能够最大化释放实时数据的商业价值，推动数据驱动决策的全面落地。

    标签： Doris与Flink集成：构建实时大数据处理流水线

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