湖仓与存储🔥9.0
Apache Doris x Fluss：流与湖的统一查询
原标题: Apache Doris x Fluss：流与湖的统一查询
📋总体概括
Apache Doris 5.0 与流式存储 Fluss 深度集成，可直接读取 Fluss 的日志表与主键表，并通过 Union Read 机制将 Paimon 湖仓中的历史数据与 Fluss 中的实时增量数据合并查询，实现流与湖的统一查询体验。文章还介绍了在执行 Union Read 时 Doris 对 JVM 内存的管理策略，说明这一方案在保证实时性合并查询性能的同时控制资源消耗，为流式与湖仓数据的统一分析提供了新的技术路径。
⚡关键信息
- ▸Apache Doris 5.0 新增对 Fluss 日志表和主键表的直接读取能力
- ▸通过 Union Read 机制将 Paimon 历史数据与 Fluss 实时数据合并查询
- ▸针对 Union Read 场景设计了专门的 JVM 内存管理策略以保障稳定性
- ▸该集成面向流湖一体的统一查询场景，减少架构中的数据冗余搬运
🔥犀利点评
流和湖终于不用靠一堆同步管道凑合了。Doris 5.0 直接读 Fluss 表再和 Paimon 做 Union Read，本质是把实时层的增量查询下沉到查询引擎侧，省掉 T+1 式的落湖等待。但真正决定这套方案能不能用起来的，其实是文中提到的 JVM 内存管理——流湖合并查询最容易在内存抖动上翻车，敢把这个拿出来说，说明团队踩过坑。剩下的问题就是生态接受度：Fluss 毕竟年轻，能否撬动 Flink + Kafka + Paimon 的既有组合，还要看社区拉新速度。
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