湖仓与存储🔥8.0
Apache Doris x Fluss：跨流与湖的统一查询
原标题: Apache Doris x Fluss：跨流与湖的统一查询
📋总体概括
Apache Doris 5.0 通过 Union Read 机制实现对 Fluss 日志表与主键表的统一读取，将 Fluss 中的实时流式增量数据与 Paimon 湖中的历史数据合并查询，用户无需自行拼接两套存储即可获得完整的流湖一体视图。文章还介绍了 Doris 在执行 Union Read 过程中对 JVM 内存的管理策略，说明其如何在读取 Fluss 数据时控制内存占用，避免查询影响集群稳定性，是流式数据湖仓架构下查询引擎与消息存储深度协同的代表性进展。
⚡关键信息
- ▸Apache Doris 5.0 可直接读取 Fluss 的日志表与主键表两类数据模型
- ▸Union Read 将 Fluss 近期实时数据与 Paimon 历史数据合并为统一查询视图
- ▸用户无需手动拆分查询或搬运数据即可覆盖流与湖的全部数据
- ▸Doris 针对 Union Read 过程设计了专门的 JVM 内存管理机制保障查询稳定
- ▸该能力由 Doris 与 Fluss 两个 Apache 顶级社区联合打造，指向流湖一体查询架构
🔥犀利点评
流湖一体的口号喊了两年，落地难点从来不在架构图，而在查询引擎肯不肯低下头去适配下游存储。Doris 5.0 直接读 Fluss 日志表、主键表，再和 Paimon 历史做 Union Read，等于把用户最痛的「实时增量 + 冷历史」拼接问题收进了引擎内部——这才是真正的护城河。至于 JVM 内存管理这种脏活，恰恰是检验工程成熟度的试金石。接下来要看的是：性能损耗有多大、运维复杂度是否真的降低了，而不是 PPT 上的统一。
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