Spring Boot 整合 Apache Doris：实现海量数据实时OLAP分析实战

麦兜*2026-01-09 10:11

Spring Boot 整合 Apache Doris：实现海量数据实时OLAP分析实战

    • [一、Apache Doris 简介与核心优势](#一、Apache Doris 简介与核心优势)
      • [1.1 什么是 Apache Doris？](#1.1 什么是 Apache Doris？)
      • [1.2 Doris 架构概览（图1：Mermaid 流程图）](#1.2 Doris 架构概览（图1：Mermaid 流程图）)
    • 二、整体技术架构设计
      • [2.1 全链路架构图（图2：Mermaid 彩色流程图）](#2.1 全链路架构图（图2：Mermaid 彩色流程图）)
    • 三、环境准备与项目搭建
      • [3.1 启动 Doris 集群（推荐 Docker Compose）](#3.1 启动 Doris 集群（推荐 Docker Compose）)
      • [3.2 创建 Spring Boot 工程（Maven）](#3.2 创建 Spring Boot 工程（Maven）)
      • [3.3 application.yml 配置文件](#3.3 application.yml 配置文件)
    • 四、建表语句与数据模型设计
      • [4.1 在 Doris 中创建订单宽表](#4.1 在 Doris 中创建订单宽表)
    • [五、Spring Boot 写入数据到 Kafka](#五、Spring Boot 写入数据到 Kafka)
      • [5.1 定义实体类](#5.1 定义实体类)
      • [5.2 控制器接收请求](#5.2 控制器接收请求)
    • [六、Doris 配置 Routine Load 实现自动导入](#六、Doris 配置 Routine Load 实现自动导入)
    • [七、查询分析：Spring Boot 调用 Doris 执行 OLAP 查询](#七、查询分析：Spring Boot 调用 Doris 执行 OLAP 查询)
    • [八、性能优化策略（图3：优化路径 PlantUML）](#八、性能优化策略（图3：优化路径 PlantUML）)
    • [九、监控与可观测性（图4：ASCII 架构 + 颜色标注）](#九、监控与可观测性（图4：ASCII 架构 + 颜色标注）)
    • 十、常见问题与解决方案
    • 十一、总结
    • 十二、参考资料

在大数据时代，企业对数据分析的实时性、并发性和灵活性提出了前所未有的要求。传统关系型数据库（如 MySQL）难以应对高吞吐写入与复杂聚合查询的双重压力。为此，Apache Doris 作为一种高性能、低延迟的 MPP（Massively Parallel Processing）实时分析型数据库，正被越来越多企业用于构建现代化数仓系统。

本文将深入讲解如何通过 Spring Boot 框架整合 Apache Doris ，打造一套支持海量数据写入与秒级响应 OLAP 查询的完整架构，并提供可直接运行的 流程图代码（Mermaid 格式） 和 原理图代码（PlantUML + ASCII 图形），所有图片均使用不同颜色区分模块功能，便于理解。

一、Apache Doris 简介与核心优势

1.1 什么是 Apache Doris？

Apache Doris 是一个开源的分布式 SQL 数据仓库，原名 Palo，由百度研发并捐赠给 Apache 基金会。它具备以下特性：

  • ✅ 支持标准 SQL（兼容 MySQL 协议）
  • ✅ 实时写入 + 实时查询（毫秒~秒级延迟）
  • ✅ 高并发点查和复杂分析能力
  • ✅ 架构简洁：仅 FE（Frontend）+ BE（Backend），无依赖 ZooKeeper/HDFS
  • ✅ 自动分区、物化视图优化性能

🎯 适用场景：用户行为分析、实时报表、日志分析、BI 大屏等。

1.2 Doris 架构概览（图1：Mermaid 流程图）

JDBC/MySQL协议
客户端/应用
FE: Frontend
SQL解析与计划生成
元数据管理
查询调度器
BE节点1
BE节点2
BE节点3
本地存储
本地存储
本地存储

🔍 图中颜色说明：

  • 橙色 (#f96)：外部请求源（Spring Boot 应用）
  • 蓝色 (#6fb9e8)：FE 节点 ------ 控制中枢
  • 青绿色 (#4db6ac)：核心处理逻辑
  • 紫色 (#8d6eaa)：元数据服务
  • 黄色 (#ffca28)：任务分发器
  • 浅绿 (#a5d6a7)：BE 存储节点（数据分片分布）

二、整体技术架构设计

我们设计一个典型的"生产 → 消费 → 分析"链路：

  1. 用户下单触发事件；
  2. Spring Boot 接收请求并发送至 Kafka；
  3. Doris 使用 Routine Load 自动消费 Kafka 数据；
  4. BI 系统通过 JDBC 查询 Doris 获取实时统计结果。

2.1 全链路架构图（图2：Mermaid 彩色流程图）

展示层
分析引擎
消息中间件
后端服务
前端系统
HTTP POST
JSON Event
Stream
SQL Query
Vue/React
【Spring Boot】
Kafka Cluster
【Apache Doris】
FE Node
BE Node
Grafana / BI Dashboard

🌈 颜色含义：

  • 红色系 (#ff7043)：前端交互层
  • 蓝色系 (#29b6f6)：Spring Boot 微服务
  • 橙黄 (#ffa726)：Kafka 消息队列
  • 绿色系 (#66bb6a)：Doris 分析引擎
  • 天蓝/深青：内部组件细化
  • 紫色 (#ab47bc)：可视化展示终端

三、环境准备与项目搭建

3.1 启动 Doris 集群（推荐 Docker Compose）

yaml 复制代码 
# docker-compose.yml
version: '3'
services:
  fe:
    image: apache/doris:fe-2.0.3
    ports:
      - "9030:9030"   # MySQL 协议连接
      - "8030:8030"   # RPC
    environment:
      - FE_CONFIG=meta_dir=/opt/doris/fe/meta
    volumes:
      - ./doris/fe:/opt/doris/fe

  be:
    image: apache/doris:be-2.0.3
    depends_on:
      - fe
    ports:
      - "9060:9060"
    environment:
      - BE_CONFIG=storage_root_path=/opt/doris/be/storage
    volumes:
      - ./doris/be:/opt/doris/be

启动命令：

bash 复制代码 
docker-compose up -d

⚠️ 注意：首次启动需在 FE 初始化数据库和用户。

3.2 创建 Spring Boot 工程（Maven）

xml 复制代码 
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
        <artifactId>spring-kafka</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

3.3 application.yml 配置文件

yaml 复制代码 
server:
  port: 8080

spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: localhost:9092
    producer:
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.springframework.kafka.support.serializer.JsonSerializer
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:9030/demo_db?useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true
    username: root
    password: 
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver

四、建表语句与数据模型设计

4.1 在 Doris 中创建订单宽表

sql 复制代码 
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS demo_db;

USE demo_db;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS order_wide (
    order_id BIGINT NOT NULL COMMENT "订单ID",
    user_id BIGINT NOT NULL,
    product_name VARCHAR(255) NOT NULL,
    category VARCHAR(100),
    price DECIMAL(10,2) NOT NULL,
    quantity INT NOT NULL,
    total_amount AS price * quantity STORED COMMENT "衍生字段",
    province VARCHAR(50),
    city VARCHAR(50),
    create_time DATETIME NOT NULL
)
ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(order_id)
PARTITION BY RANGE(create_time)(
    PARTITION p202401 VALUES LESS THAN ("2024-02-01"),
    PARTITION p202402 VALUES LESS THAN ("2024-03-01")
)
DISTRIBUTED BY HASH(order_id) BUCKETS 10
PROPERTIES(
    "replication_num" = "1",
    "enable_persistent_index" = "true"
);

五、Spring Boot 写入数据到 Kafka

5.1 定义实体类

java 复制代码 
public class OrderEvent {
    private Long orderId;
    private Long userId;
    private String productName;
    private String category;
    private BigDecimal price;
    private Integer quantity;
    private String province;
    private String city;
    // 构造函数、getter/setter 略...
}

5.2 控制器接收请求

java 复制代码 
@RestController
@RequestMapping("/api/orders")
public class OrderController {

    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, OrderEvent> kafkaTemplate;

    @PostMapping
    public ResponseEntity<String> create(@RequestBody OrderEvent event) {
        event.setCreateTime(LocalDateTime.now());
        kafkaTemplate.send("topic_doris_orders", event);
        return ResponseEntity.ok("Order sent to Kafka");
    }
}

六、Doris 配置 Routine Load 实现自动导入

sql 复制代码 
CREATE ROUTINE LOAD demo_db.order_load_job ON order_wide
COLUMNS TERMINATED BY ",",
COLUMNS (order_id, user_id, product_name, category, price, quantity, province, city, create_time),
WHERE create_time IS NOT NULL
PROPERTIES
(
    "desired_concurrent_number"="3",
    "max_batch_interval" = "15",
    "max_error_number" = "1000",
    "strict_mode" = "false"
)
FROM KAFKA
(
    "kafka_broker_list" = "localhost:9092",
    "kafka_topic" = "topic_doris_orders",
    "kafka_partitions" = "0,1,2",
    "property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
);

✅ 成功后可通过 SHOW ROUTINE LOAD 查看状态。

七、查询分析：Spring Boot 调用 Doris 执行 OLAP 查询

java 复制代码 
@Service
public class ReportService {

    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;

    public List<Map<String, Object>> getRevenueByCategory() {
        String sql = """
            SELECT category, SUM(total_amount) AS revenue 
            FROM order_wide 
            WHERE create_time >= ?
            GROUP BY category 
            ORDER BY revenue DESC
            """;
        return jdbcTemplate.queryForList(sql, LocalDateTime.now().minusDays(7));
    }

    public long getTotalOrders() {
        return jdbcTemplate.queryForObject("SELECT COUNT(*) FROM order_wide", Long.class);
    }
}

⚠️ 生产建议：高频查询使用缓存（Redis）或物化视图加速。

八、性能优化策略（图3：优化路径 PlantUML）

plantuml 复制代码 
@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam sequenceArrowThickness 2
skinparam sequenceMessageAlign center

actor Developer as dev
database "MySQL Source" as mysql #lightblue
rectangle "Flink CDC" as flink #orange
queue "Kafka" as kafka #yellow
cloud "Doris" as doris #green
component "BI Tool" as bi #purple

dev -> mysql : 启用 Binlog
mysql -> flink : 实时捕获变更
flink -> kafka : 输出 JSON
kafka -> doris : Routine Load
doris -> bi : 提供 API 查询
bi -> dev : 展示报表

note right of doris
    <<优化点>>
    - 物化视图
    - 分区剪枝
    - 前缀索引
end note

@enduml

📌 此图为高级优化路径，适用于从 MySQL 实时同步至 Doris 的场景。

九、监控与可观测性（图4：ASCII 架构 + 颜色标注）

复制代码 
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                 Grafana 监控大屏                    │
│   ┌────────────┐  ┌────────────┐  ┌────────────┐     │
│   │ QPS 曲线   │  │ 导入延迟   │  │ 磁盘使用率 │     │
│   │ ████░░░    │  │ ██░░░░░    │  │ ██████░░ │     │
│   └────────────┘  └────────────┘  └────────────┘     │
└────────────┬───────────────────────────────┬────────┘
             │                               │
             ▼                               ▼
    ┌─────────────────┐           ┌────────────────────┐
    │   Prometheus    │◄─────────┤       Doris        │
    │ (指标采集)      │           │ [FE]:9030, [BE]:*  │
    └─────────────────┘           └────────────────────┘
             ▲                               ▲
             └──────────────┬────────────────┘
                            ▼
                   ┌────────────────────┐
                   │     Spring Boot    │
                   │  /metrics 暴露端点 │
                   └────────────────────┘

🎨 ASCII 图颜色模拟：

  • 红色边框：监控面板
  • 蓝色块：Prometheus 数据采集
  • 绿色背景：Doris 集群
  • 黄色图表：趋势可视化（用字符模拟）

十、常见问题与解决方案

问题 原因 解决方案
Routine Load 显示 PAUSED Kafka offset 超出范围 设置 "property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_END"
查询超时 BE 资源不足 增加 BE 节点或调整 query_timeout
JDBC 连接失败 用户未授权 执行 GRANT SELECT ON TABLE xxx TO 'user'@'%'
数据未更新 物化视图未生效 检查 rollup 状态 SHOW ALTER TABLE ROLLUP

十一、总结

本文详细介绍了 Spring Boot 整合 Apache Doris 的全流程实践，涵盖：

✅ 架构设计

✅ 环境部署

✅ 数据建模

✅ 实时写入（Kafka + Routine Load）

✅ OLAP 查询

✅ 性能优化

✅ 可视化监控

并通过 Mermaid、PlantUML、ASCII 图形 提供了多张彩色原理图，帮助开发者快速掌握系统交互逻辑。

💡 建议进阶方向：

  • 结合 Flink CDC 实现 MySQL → Doris 实时入湖
  • 使用 Doris Manager 或 DevOps 脚本自动化运维
  • 引入 Kylin/Doris Bridge 支持多维分析

十二、参考资料

  1. Apache Doris 官网
  2. Spring for Apache Kafka
  3. Mermaid Live Editor: https://mermaid.live
  4. PlantUML Server: http://www.plantuml.com/plantuml
  5. GitHub 示例仓库：github.com/example/springboot-doris-demo
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