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本文由 Google Gemini 生成，仅供参考。 问题背景 本文是对近期数据仓库建设过程中，Doris 集群在高并发、混合负载下查询性能严重不稳定问题的深度复盘。集群的核心使命是同时承载后台批量的 ETL 任务与前台高并发的即席查询及报表任务。我们观察到，在 ETL 高峰期，查询服务的 Latency 和稳定性急剧下降，严重影响了数据消费端的体验。 ...

本文由 Google Gemini 生成，仅供参考。 背景与痛点分析 当前项目的数据 ETL 流程高度依赖于在 DolphinScheduler 上调度的一系列独立 SQL 脚本，主要痛点包括： 逻辑重复与不一致：相同的业务逻辑在多个脚本中被反复复制粘贴，导致维护成本高，且存在逻辑不一致的风险。 隐晦的依赖关系：表间依赖完全由 DolphinScheduler 的 DAG 图“人肉”维护，追溯困难且容易出错。 数据一致性风险：由多个 INSERT 语句构成的任务，不具备原子性，若中间步骤失败，目标表将处于数据被部分加载的“脏”状态。 性能瓶颈担忧：对于数据量大的 ETL，将多个数据源的处理逻辑合并到一个查询中，存在内存溢出或超时的巨大风险。 调度与回溯的复杂性：当前依赖于向脚本传递 ${...} 变量来执行特定品牌或时间范围的数据回溯，方式缺乏规范，易出错。 缺乏数据质量保障：没有系统性的数据测试机制，数据问题只能在下游应用或报表中被动发现，响应滞后。 DBT 解决方案 核心原则：从“过程式”到“声明式”的思维转变 ...