ClickHouse、Doris、Trino和Flink的大数据架构组合

ClickHouse、Doris、Trino（原Presto）和Flink的组合可构建一套高性能的“流批一体”数据处理架构，兼顾实时计算、批量分析、交互式查询与数据服务能力。

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一、架构分层与组件定位

架构层	核心组件	核心职责	技术优势
实时处理层	Flink	流式数据清洗、窗口聚合、复杂事件处理（CEP）、状态管理	低延迟（毫秒级）、Exactly-Once语义、状态容错
批处理层	Trino	离线数据ETL、跨源联邦查询（Hive/Iceberg/MySQL）、大规模批处理	联邦查询能力、兼容ANSI SQL、动态扩展计算节点
OLAP存储层	ClickHouse/Doris	高性能存储与实时分析：ClickHouse强于单表聚合，Doris擅长多表关联与更新	ClickHouse：列存+向量化引擎；Doris：MPP架构+事务支持
数据服务层	统一API网关	封装查询接口，对接BI工具或应用系统	统一鉴权、查询路由、结果缓存

✅ 组件协同逻辑：
数据流：Kafka → Flink(实时处理) → ClickHouse/Doris(存储) ← Trino(批量分析/联邦查询) → API/BI

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二、核心协同场景与技术实现

1. 实时数仓构建（Flink + OLAP数据库）

• 场景：电商实时大屏、IoT设备监控
• 流程：
  • Flink消费Kafka原始日志，在DWD层进行数据清洗、维度关联（通过Async I/O访问Redis/HBase维表）；
  • 实时聚合结果写入ClickHouse（高吞吐写入）或Doris（支持Update/Delete）；
  • BI工具直连OLAP数据库生成秒级报表。
• 优化：
  • Flink启用RocksDB状态后端，Checkpoint间隔调优（如1分钟）；
  • ClickHouse采用ReplacingMergeTree引擎处理重复数据，Doris利用Unique Key模型支持实时更新。

2. 流批一体分析（Flink + Trino）

• 场景：T+1报表与实时指标校对
• 流程：
  • Flink处理实时流写入Hudi/Iceberg表（批流统一存储）；
  • Trino联邦查询Hudi实时表与Hive离线表，实现历史与实时数据关联分析；
  • 计算结果写入Doris提供统一查询服务。
• 优化：
  • Flink写Iceberg时开启小文件合并；
  • Trino配置动态过滤（Dynamic Filtering）加速JOIN。

3. 交互式即席查询（Trino + OLAP数据库）

• 场景：用户行为多维分析、广告效果回溯
• 流程：
  • Trino直连ClickHouse执行快速聚合（如分省份UV统计）；
  • 复杂多表关联查询路由至Doris（优化器自动选择Join策略）；
  • 结果缓存至Redis降低OLAP负载。
• 优化：
  • ClickHouse启用MaterializedView预计算高频指标；
  • Doris开启Colocation Join避免跨节点数据传输。

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三、性能瓶颈与调优策略

瓶颈点	优化方案
Flink反压	调整并行度、启用增量Checkpoint、异步访问外部维表
ClickHouse JOIN弱	转用Doris执行多表关联；或Flink预关联生成宽表再写入ClickHouse
Trino跨源查询慢	使用Iceberg统一存储格式；对Hive表分区裁剪
数据一致性保障	Flink+Kafka实现端到端Exactly-Once；Doris开启两阶段提交（2PC）

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四、典型场景架构案例

案例：电商实时风控系统

1. 实时流处理（Flink）：
   • 消费Kafka交易日志，通过Flink CEP识别异常交易模式（如10秒内多次下单）；
   • 实时计算用户画像分，写入Redis实时更新。
2. 存储与查询（Doris）：
   • 存储历史交易明细，支持多维度关联查询（如“用户+设备+地理位置”组合分析）；
   • 利用物化视图加速高频风控规则计算。
3. 离线分析（Trino）：
   • 联邦查询Doris与用户画像Hive表，生成风险模型训练集；
   • 将模型特征回写Doris供实时调用。

⚙️ 资源分配建议：

• Flink集群：独立部署，与OLAP服务物理隔离（避免CPU竞争）；
• Doris/ClickHouse：SSD存储+高内存配置（>128GB）；
• Trino：计算节点按需扩展，优先分配内存资源。

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五、选型决策树

graph TD
    A[需要实时更新？] -->|是| B(Doris)
    A -->|否| C{查询模式}
    C -->|多表关联复杂| B
    C -->|单表聚合为主| D[ClickHouse]
    E[需联邦查询Hive/MySQL？] -->|是| F(Trino)
    E -->|否| G[直接API查询OLAP]

决策说明：

• 实时更新+复杂分析 → Doris强事务模型；
• 海量日志分析+高压缩比 → ClickHouse列存优势；
• 跨源数据整合 → Trino联邦查询引擎。

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六、总结与演进建议

该架构通过流批协同、多引擎互补实现全链路覆盖：

1. 短期架构：以Flink+ClickHouse为核心处理实时流，Trino+Doris支持离线分析；
2. 长期演进：
   • 采用Apache Iceberg统一实时/离线存储格式，减少数据冗余；
   • Doris逐步替代ClickHouse承担复杂分析，利用其MPP架构优化多表关联；
   • 探索Flink与Trino的深度集成（如Flink Batch替换Trino部分ETL）。

💡 关键指标监控：

• Flink：Checkpoint耗时、背压率、Kafka Lag；
• OLAP：查询P99延迟、内存使用率；
• Trino：查询排队数、跨源扫描量。