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%+

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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

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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

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综合方案

有些企业会结合这三者，比如：

1. Flink 作为实时数据计算引擎
2. ClickHouse 作为高并发查询的日志分析库
3. Doris 作为 OLAP 数据仓库，支撑报表查询