Ambari湖仓集成怎么选？Hudi，Iceberg，Paimon
🚧 我的 Ambari 构建之路：打造一体化大数据平台，迈向湖仓时代
过去一年里，我一直在探索如何构建一套真正适配当前数据需求的一体化大数据平台。在这条路上，我选择了 Ambari + Bigtop 作为基础，逐步集成了存储、计算、调度、分析、监控等能力，最终形成了较为完整的大数据生态体系。
然而，当平台初具规模，我也意识到：“数据湖仓一体化”这一块仍是一块关键短板。尤其是在实时场景日益增多、批流融合需求变强的背景下，湖仓格式的选型和落地变得尤为重要。
本文，我将分享目前在 Ambari 上构建了哪些组件，面临什么样的架构瓶颈，以及我为什么开始认真考虑湖仓格式的引入与选型。
🏗️ 平台构建现状：基于 Ambari 的大数据全景技术栈
借助 Ambari 强大的集群管理与组件运维能力，我目前完成了以下组件集成，覆盖了从数据采集、处理、存储、分析到可视化的完整链路：
✅ 当前组件集成概览
| 分类 | 组件名称 | 版本 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 分布式存储 | Hadoop（HDFS）、Ozone | 3.3.4 / 1.4.1 | 块存储与对象存储双支持 |
| 计算引擎 | Flink、Spark、Impala | 1.15.3 / 3.2.3 / 4.4.1 | 支持流计算、批处理、MPP 查询 |
| 流式处理与消息队列 | Kafka | 2.8.1 | 流数据入口 |
| 数据库与中间件 | HBase、Phoenix、Redis | 2.4.13 / 5.1.2 / 7.4.0 | 面向宽表查询与缓存支持 |
| 元数据/调度 | Hive、Dolphinscheduler、Ranger | 3.1.3 / 3.2.2 / 2.4.0 | 数据治理、安全控制 |
| OLAP 分析引擎 | Doris、Impala | 2.1.7 / 4.4.1 | 支持实时/交互式查询 |
| 可视化与开发接口 | Zeppelin、CloudBeaver、Livy | 0.10.1 / 24.3.3 / 0.7.1 | 支持 SQL 分析与可视化开发 |
| 监控告警体系 | Nightingale、VictoriaMetrics、Categraf | 7.7.2 / 1.109.1 / 0.4.1 | Prometheus 协议，统一监控视图 |
| 其他扩展组件 | Solr、Tez、Celeborn、Sqoop | 8.11.2 / 0.10.1 / 0.5.3 / 1.4.7 | 搜索、DAG 执行、Spark Shuffle、数据迁移 |
这些组件版本清晰、依赖明确，在 Ambari 的统一管理下，我实现了集群部署、服务配置、组件运维的可视化一体化，节省了大量人力成本，也提升了整个系统的可维护性。
🔎 现实瓶颈：数据湖仓格式缺失带来的问题
尽管整个大数据平台运行顺畅，但随着使用规模扩大，我逐渐暴露出**“没有标准湖仓格式”的一些核心痛点**，主要体现在以下几个方面：
❗ 问题一：实时数据入湖缺乏一致性落地方案
Flink 是我当前流处理的核心引擎，Kafka 中大量的数据需要落入存储以便后续查询。然而目前的落盘方式较为粗糙，使用 HDFS 直写或 HBase，并不能很好地支持后续 Spark/Doris 查询，缺乏语义一致性。
❗ 问题二：更新、删除、Upsert 场景支持不足
在实时数仓和业务变更中，数据更新是刚需。目前若用 Hive/Spark 对 HDFS 数据做更新，效率低下；而 HBase 又不适合离线分析。没有统一湖仓格式，数据一致性、更新性能和存储成本难以兼顾。
❗ 问题三：多引擎、多格式，导致接口混乱、运维复杂
同一批数据，Flink 写入，Spark 查询，Hive 分析，Doris 聚合……这要求数据存储格式必须具备良好的跨引擎兼容能力，否则只能通过冗余存储和多套数据管道去解决，复杂度陡增。
🧠 破局之路：湖仓格式选型提上日程
基于上述挑战，我开始调研当前主流的湖仓格式。经过初步梳理，目前行业主流的湖仓格式主要包括：
- Apache Paimon：阿里开源，Flink 原生集成，主打流式 Upsert
- Apache Hudi：Uber 开源，适配 Spark，支持 CoW/MoR 存储模型
- Apache Iceberg：Netflix 开源，查询性能优秀，兼容性最强
我从实际应用需求出发，围绕以下几个关键点进行深入对比：
| 特性 | Paimon | Hudi | Iceberg |
|---|---|---|---|
| Flink 写入 | ✅ 原生支持，强项 | ✅ 支持，但配置复杂 | ✅ 支持，但偏批处理 |
| Spark 查询 | ✅ 支持 | ✅ 成熟 | ✅ 非常成熟 |
| 实时更新能力 | ✅ 亚秒级写入 | ⚠️ 秒级延迟 | ⚠️ 微批为主 |
| Upsert 支持 | ✅ LSM Tree，高效 | ✅ CoW/MoR 强项 | ✅ 支持但性能中等 |
| Doris 查询 | ✅ 原生集成 | ✅ 支持 | ✅ 支持 |
| Impala 写入 | ❌ 不支持 | ⚠️ 只读 | ✅ 可读写 |
| 运维复杂度 | 中等（需合并） | 偏高（需定期压缩） | ✅ 最低（无需 Hive） |
| 社区生态 | 🔄 新兴但活跃 | 🔁 成熟 | 💯 广泛采用 |
✅ 下一步计划与实践方向
结合我目前已部署的 Flink + Kafka + Doris 架构，以及主打实时入湖 + 实时查询的业务场景，我倾向于优先引入 Apache Paimon 作为标准湖仓格式。原因如下：
- ✅ Flink 原生支持，流式 Upsert 表达能力强；
- ✅ 与 Doris 2.1+ 完美适配，可直接用于实时 OLAP；
- ✅ 跨 Spark、Hive 可读，灵活适配多种计算引擎；
- ✅ 元数据支持独立 catalog，便于集成 Ambari 管理体系。
我将在后续项目中进行如下落地实践：
- 🛠️ 将 Flink 实时任务输出落地为 Paimon 表
- 🧪 使用 Doris/Spark/Hive 查询 Paimon 表，验证一致性与性能
- 📦 尝试接入 Paimon 的 Catalog 至 Ambari/Bigtop 管理框架中
- 🚧 记录 Paimon 实际部署、运维、调优中的关键点
目前已经更新到了 1.0.5 版本。
https://gitee.com/tt-bigdata/ambari-env
这是开源项目，计划在1.0.6版本集成湖仓