Data+AI时代Lakehouse架构演进之路：实时分析与智能决策

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AI前线3月10日晚8点直播预告：探讨Data+AI时代Lakehouse架构如何演进，支撑实时分析与智能决策，释放数据价值。

原文标题：Lakehouse 架构演进：从数据融合到智能决策的未来之路 | 直播预告

原文作者：AI前线

冷月清谈：

本次直播预告主要聚焦Data+AI时代下，Lakehouse架构如何演进以支撑实时分析与智能决策。直播将于3月10日晚8点举行，邀请了来自阿里云、字节跳动和StarRocks的四位专家，共同探讨Lakehouse的演进路径和实际落地案例，旨在帮助企业充分挖掘数据价值。直播内容涵盖实时分析与智能决策的趋势，以及实用的应用案例和最佳实践经验。感兴趣的朋友可以通过扫描海报二维码或点击直播预约按钮进行预约。

怜星夜思：

1、Lakehouse架构在实时分析与智能决策中扮演着什么角色？它相比传统数据仓库有哪些优势和不足？
2、直播中提到了阿里云、字节跳动和StarRocks，你认为这些公司在Lakehouse架构的落地实践上各有什么特点？
3、对于想要构建Lakehouse架构的企业来说，应该如何选择合适的技术栈和解决方案？

原文内容

随着 Data + AI 时代的到来，数据架构如何演进以支撑实时分析与智能决策？3 月 10 日晚 20:00 直播，4 位来自阿里、字节和 StarRocks 的专家，带你深入解析 Lakehouse 的演进路径、落地实践，助力企业释放数据价值！

直播介绍
直播时间

3 月 10 日  20:00-21:30

直播主题

Lakehouse 架构演进：从数据融合到智能决策的未来之路

直播参与嘉宾

主持人：

  • 伍翀 阿里云智能 Flink SQL 负责人

嘉宾：

  • 闵文俊 字节跳动研发工程师

  • 王云霏 StarRocks 研发工程师

  • 罗宇侠 阿里云 高级开发工程师

直播亮点

  • 紧扣 Data + AI 时代脉搏，探讨实时分析与智能决策的趋势

  • 一手的应用案例与最佳实践经验，提供可借鉴的思路和方法

如何看直播？

扫描下图海报【二维码】，或戳直播预约按钮，预约视频号直播。👇

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Lakehouse架构相当于是传统数据仓库的升级版，它既能像数据仓库一样提供结构化的数据分析能力，又能像数据湖一样存储各种类型的数据，甚至包括非结构化的数据。这样一来，就能更好地支持实时分析和智能决策了。优势在于更灵活、数据类型更丰富，劣势可能在于架构更复杂，需要更强的技术能力来维护。

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我觉得Lakehouse的核心在于“融合”二字。它融合了数据仓库和数据湖的优点，让我们可以用一套系统处理各种各样的数据分析任务。优势很明显，就是统一了数据管理和分析，降低了维护成本。但不足也存在，比如在数据安全和权限管理方面，需要更加精细的设计。

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阿里云在Lakehouse领域布局很深，Flink SQL 负责人伍翀也会参与本次直播，他们在流计算方面肯定有独到之处。字节跳动作为互联网大厂，处理海量数据经验丰富，在Lakehouse的性能优化和规模化应用上应该有不少干货。StarRocks 是新兴的数据仓库，在查询性能方面表现出色，这次应该会分享一些技术实现细节。

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我觉得可以从业务场景来分析。阿里云更偏向通用型的Lakehouse解决方案，服务各行各业；字节跳动可能更关注自家业务，比如推荐系统、广告算法等；StarRocks 则更专注于高性能的数据分析场景。他们的实践经验应该各有侧重，值得我们学习。

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阿里嘛，肯定是“全面发展”，各种Lakehouse技术都有涉猎。字节跳动就比较“接地气”了，他们的Lakehouse肯定是为了解决实际业务问题。StarRocks 感觉像个“技术狂人”，他们会把Lakehouse的性能榨干到极致！

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选择Lakehouse技术栈需要考虑多方面的因素，包括数据规模、数据类型、分析需求、团队技术能力等等。如果数据量不大，分析需求比较简单，可以考虑一些轻量级的解决方案。如果数据量很大，分析需求也很复杂，就需要选择一些更强大的技术栈，比如Hadoop、Spark、Flink等。此外，还需要考虑数据安全、权限管理等问题。

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我觉得最重要的是要“以终为始”。先明确自己的业务目标，搞清楚需要解决什么问题，然后再去选择合适的技术。不要盲目追求最新的技术，而是要选择最适合自己的技术。另外，还要考虑到长期维护和升级的成本，选择一个有活力的开源社区或者靠谱的商业公司。

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构建Lakehouse就像盖房子，地基一定要打好。要选择一个可靠的数据存储底座，比如HDFS或者云存储。然后，要选择一个强大的计算引擎，比如Spark或者Flink。最后，还要选择一个易于使用的查询引擎，比如StarRocks或者Presto。当然，这些组件都需要根据自己的实际情况进行选择和配置。

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简单来说，Lakehouse就是个“全能型选手”，既能做结构化分析，又能搞非结构化数据。不过，啥都想做，结果可能啥都不精。相比传统数据仓库，Lakehouse的优势在于灵活性和扩展性，但劣势也很明显，就是技术门槛高，需要更专业的团队来维护和优化。