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在海量数据治理与存储演进中，冷热数据分层 已成为降本增效的关键策略。本篇将深入探讨如何结合 Apache Doris 与 Apache Iceberg 构建一套高性能、可扩展的数据湖架构，支持冷热数据自动分层、快速查询与灵活扩展。
一、背景：为什么需要冷热数据分层？
在实际的大数据场景中，数据按照访问频率与实时性可分为：
| 类型 | 特征 | 常见场景 |
|---|---|---|
| 热数据 | 最近1小时/1天的数据，查询频繁 | 实时指标、监控、运营分析 |
| 冷数据 | 近7天、30天或更久的历史数据 | 报表归档、趋势分析、合规留存 |
不分层的问题：
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所有数据集中存储 → 存储成本高
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频繁查询旧数据 → 查询性能下降
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数据更新频率不一致 → 资源调度复杂
二、组件介绍：Doris 与 Iceberg 的优势互补
| 组件 | 优势 |
|---|---|
| Doris | 高并发、低延迟 OLAP 引擎，适合热数据实时查询 |
| Iceberg | 高度可扩展的表格式，支持 ACID、分区演进、批量存储优化，适合冷数据管理 |
结合方式：
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热数据（近1天）存于 Doris，支撑秒级查询、实时报表
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冷数据（1天+）存于 Iceberg，支持归档、批量分析
-
两者统一接入 BI、Presto、Trino 等查询引擎
三、架构图：冷热分层数据湖架构全景
lua
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实时数据流 ↓ Kafka ↓ +------------------+------------------+ | | 实时处理（Flink） 批处理（Spark/Flink） | | 热数据写入 Doris ←--- 热转冷策略 ---> 冷数据写入 Iceberg ↓ ↓ Superset / BI 查询 离线报表 / 数据分析
四、数据生命周期与分层策略设计
✳️ 生命周期划分
| 时间范围 | 存储介质 | 更新频率 | 应用场景 |
|---|---|---|---|
| 0-1 天 | Doris | 实时/分钟级 | 实时大屏 |
| 1-30 天 | Iceberg | 每日归档 | 趋势分析 |
| 30 天+ | Iceberg + HDFS/S3 | 存档为主 | 审计留存 |
🧠 自动化分层策略：
-
在 Flink 中设置数据时间判断逻辑，按时间分流
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或通过 Doris 物化视图 + Flink CDC 拉取定期归档
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每日调度任务将昨日数据迁移至 Iceberg（例如使用 Spark 或 Flink 批作业）
五、实操：如何落地 Doris + Iceberg 架构
1️⃣ Doris 热数据表设计示例：
sql
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CREATE TABLE metrics_realtime ( dt DATE, uid STRING, pv BIGINT, uv BIGINT ) ENGINE=OLAP AGGREGATE KEY(dt, uid) PARTITION BY RANGE (dt) DISTRIBUTED BY HASH(uid) BUCKETS 8;
-
按
dt分区，方便冷数据归档 -
使用聚合模型提升查询性能
2️⃣ Iceberg 冷数据表设计示例（Hive Catalog）：
sql
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CREATE TABLE iceberg_db.metrics_cold ( dt DATE, uid STRING, pv BIGINT, uv BIGINT ) PARTITIONED BY (days(dt));
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结合 Hive Catalog 或 Nessie Catalog 管理
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支持 Spark、Flink 统一访问
3️⃣ 冷热迁移任务示例（Flink SQL）：
sql
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-- 读取 Doris 中 1天前的数据 CREATE TABLE doris_hot ( ... ) WITH (...); -- 写入 Iceberg 冷表 CREATE TABLE iceberg_cold ( ... ) WITH (...); INSERT INTO iceberg_cold SELECT * FROM doris_hot WHERE dt < CURRENT_DATE;
也可通过 Spark 使用 INSERT OVERWRITE 完成批迁移。
六、查询接入与统一访问
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Presto/Trino：同时连接 Doris 与 Iceberg，使用 SQL 跨源联邦查询
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Superset：配置双数据源，实现冷热数据切换查询
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统一视图层：将热表与冷表 UNION ALL 做成视图，对上屏蔽冷热分层逻辑
七、性能与成本优化建议
| 优化点 | 建议 |
|---|---|
| Doris 分区管理 | 保持分区粒度合理（按天），使用 Rollup 减少扫描 |
| Iceberg 合并小文件 | 周期性优化文件（Flink Compaction or Spark Optimize） |
| 查询成本控制 | 对接 Trino，实现冷热区分查询 |
| 存储降本 | 冷数据存入对象存储（MinIO / S3），使用 Iceberg V2 增强压缩 |
八、总结
Doris + Iceberg 的组合实现了：
-
热数据高频访问，快速响应实时查询需求
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冷数据低成本归档，支持大规模批量分析
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数据生命周期管理清晰，查询层透明
它是一种兼顾实时性、扩展性与成本控制的现代数据湖架构，非常适用于 指标分析平台、营销系统、运营数据中台 等场景。
🔗 推荐阅读：
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