Apache Doris 1.1 特性揭秘：Flink 实时写入兼顾高吞吐与低延迟的奥秘

Apache Doris 1.1 的壮举：Flink 实时写入的非凡旅程

数据实时化浪潮席卷而来，以 Apache Doris 为代表的新一代实时数仓应运而生。Doris 1.1 版本中，Flink 实时写入特性的横空出世，堪称一石激起千层浪。它不仅满足了企业日益增长的实时数据处理需求，更开创了兼顾高吞吐与低延时的新篇章。本文将揭开 Doris Flink 实时写入的神秘面纱，带您领略它的奥秘。

深入浅出，庖丁解牛：Doris Flink 实时写入的奥妙

Doris Flink 实时写入的非凡之处，在于它巧妙地融合了 Doris 的高吞吐与 Flink 的低延时优势，实现了数据的实时摄入、存储和分析。这种强强联合，为实时数仓的建设提供了坚实的基础。

1. 实时摄入：Flink 的澎湃动力

Flink，一个以流处理见长的分布式计算引擎，以其超高的吞吐量和极低的延时而著称。在 Doris Flink 实时写入中，Flink 担任数据摄入的重任，源源不断地将数据流导入 Doris。Flink 的分布式架构和高效的数据处理能力，保证了数据摄入的高吞吐和低延时。

2. 高效存储：Doris 的稳固堡垒

Doris，一个专为实时数据分析而生的 MPP 数据库，以其超强的存储能力和极致的查询性能而闻名。在 Doris Flink 实时写入中，Doris 负责数据的存储和查询。Doris 独特的列式存储格式，能够高效地压缩数据，减少存储空间；同时，Doris 的 MPP 架构和并行查询引擎，能够快速地处理海量数据查询，满足实时分析的需求。

3. 完美协作：Doris 与 Flink 的珠联璧合

Doris 与 Flink 的协同工作，犹如珠联璧合，相得益彰。Flink 的实时数据摄入与 Doris 的高效存储和查询，共同构建了一个完整、高效的实时数仓体系。Doris Flink 实时写入特性，为企业构建实时数仓提供了强有力的支撑。

化繁为简，一招鲜吃遍天：Doris 实时数仓建设秘籍

Doris Flink 实时写入特性为实时数仓的建设提供了强有力的支撑，但如何构建一个敏捷、高效的 Doris 实时数仓，仍然是一个值得探讨的问题。以下是一些建设秘籍，供您参考：

1. 顶层设计，统筹全局

在构建 Doris 实时数仓之前，需要对整体架构进行顶层设计，明确数据源、数据模型、数据流向、数据分析需求等关键要素。只有统筹全局，才能确保 Doris 实时数仓的顺利建设和高效运行。

2. 合理选型，因地制宜

Doris Flink 实时写入特性支持多种数据源的接入，包括 Kafka、Pulsar、RocketMQ 等主流消息队列。在选择数据源时，需要根据实际情况合理选型，充分考虑数据源的稳定性、可靠性和性能等因素。

3. 精心设计，构建数据模型

数据模型是 Doris 实时数仓的核心组成部分，对数据存储、查询性能和分析效率都有着至关重要的影响。在构建数据模型时，需要充分考虑数据结构、数据关系和数据分区等因素，以确保数据模型的合理性和高效性。

4. 实时摄入，数据无忧

数据摄入是 Doris 实时数仓建设的关键步骤，也是数据实时化的关键所在。在进行数据摄入时，需要合理配置 Flink 的并行度、缓冲区大小、checkpoint 间隔等参数，以确保数据摄入的稳定性和高效性。

5. 高效查询，洞察数据

Doris 实时数仓建设的最终目的是支持实时数据分析。在进行数据查询时，需要合理选择查询引擎，充分利用 Doris 的 MPP 架构和并行查询引擎的优势，以确保查询的快速性和准确性。

结语：Doris Flink 实时写入的时代启示录

Apache Doris 1.1 版本中引入 Flink 实时写入特性，标志着 Doris 在实时数据处理领域迈出了坚实的一步。Doris Flink 实时写入的横空出世，不仅满足了企业日益增长的实时数据处理需求，更开创了兼顾高吞吐与低延时的新篇章。本文深入分析了 Doris Flink 实时写入的奥秘，并提供了 Doris 实时数仓建设的秘籍。相信随着 Doris Flink 实时写入特性的不断完善和应用，Doris 将在实时数仓领域大放异彩，助力企业实现数据实时化转型，迈向数据驱动的智能时代。