doris是我使用的数据的数据库中，真的是很优秀的数据库，对比使用的greenplum, clickhouse  在各方面都很优秀，特别是查询方面性能优异， 而且生态支持多，es spark mysql 各种引擎我觉得对未来发展具备重要潜力， 但是关于是否适合做实时数仓的问题有还是有几点疑问：

实时数仓最大的问题就是实时入库的问题：

1、insert  select  和  borker  我觉得都是针对离线的方案

2、routine load  + kafka  +(canal,maxwell)   这种方案虽然可以做到微批的方案，但是是一个任务持有一份完整的复制，这对性能影响也很大，一般的公司方也不可能对上万张表建立上万个topic， 所以认为这不是一个好的方案

3、我个人觉得最大的问题，是compacation  ： 若实时入库的任务多了， 系统太占资源，如果超多系统资源比较多的时候，不管设置什么参数，整个compacation  都没有用，系统一启动，直接将内存使用完，   导致系统瘫痪， 而且没有其他办法修复

4、flink 是通过stream load  的方式  我个人觉得也不是很适合，也需要做微批提交， 任务多了也会有compaction问题

基于以上实际使用的情况：  我自己认为不适合做实时数仓

所以想请问下，1、是否有比较完整的实时同步方案？  2、对于数据合并到资源达到瓶颈，是否可以通过参数控制呢？   3、关于数据合并是否有后续的优化计划呢？