Doris、ClickHouse 和 Flink 这三个技术典型的应用场景
Doris、ClickHouse 和 Flink 这三个技术在不同业务场景下有各自的成功落地方案，主要用于数据分析、实时计算和高性能查询。以下是一些典型的应用场景：
1. Apache Doris 落地方案
应用场景
Doris 适用于 海量数据的实时查询和分析，尤其适用于 报表查询、OLAP 分析 和 BI 工具对接。
案例
某互联网广告公司
- 业务背景：广告业务需要分析用户点击行为，监测广告投放效果，并进行精准推荐。
- 技术方案：
- 数据来源：Kafka（日志流数据）、MySQL（用户数据）
- 数据处理：Flink 进行数据预处理，清洗后写入 Doris
- 查询方式：BI 工具（如 Superset、DataStudio）对接 Doris，进行实时查询和多维分析
- 效果：
- 查询延迟低于 100ms
- 日处理数据量 TB 级
- 替换原有 ClickHouse，减少存储成本 30%+
2. ClickHouse 落地方案
应用场景
ClickHouse 适用于 日志分析、行为分析、监控告警 等高并发查询场景。
案例
某大型电商平台
- 业务背景：用户行为日志（点击、搜索、购买）需要实时分析，优化推荐算法和库存管理。
- 技术方案：
- 数据来源：Nginx 日志 + 订单数据
- 数据处理：
- Flink 进行 ETL 处理，转换后写入 ClickHouse
- 直接使用 Materialized View 进行聚合计算
- 查询方式：BI 仪表盘（Grafana/Superset），支持毫秒级查询
- 效果：
- 查询性能比 MySQL 提升 100 倍
- 支持百万级 QPS
- 系统扩展性好，支持 PB 级数据存储
3. Flink 落地方案
应用场景
Flink 适用于 实时数据流处理、异常检测、风控 等场景。
案例
某银行实时风控系统
- 业务背景：需要实时检测信用卡交易，识别欺诈行为，降低风险。
- 技术方案：
- 数据来源：Kafka 流数据（用户交易记录）
- 数据处理：
- Flink 进行流计算，基于规则和机器学习模型进行风控分析
- 计算结果写入 Redis（提供低延迟查询）和 Doris（做后续分析）
- 查询方式：风控引擎自动响应，触发告警
- 效果：
- 实时检测欺诈行为，响应时间 <1 秒
- 降低 30% 误报率
- Flink 并发扩展能力强，支持高吞吐量
综合方案
有些企业会结合这三者，比如：
- Flink 作为实时数据计算引擎
- ClickHouse 作为高并发查询的日志分析库
- Doris 作为 OLAP 数据仓库，支撑报表查询