直播 | 数据仓库?数据湖?停止纠结,流批融合的极速 Lakehouse来了!
然而,数据湖架构在数据分析上仍面临着许多挑战,于是解决数据湖限制、结合了数据湖和数据仓库优势的新系统——Lakehouse 开始出现,直接在数据湖的低成本存储上实现与传统数据仓库中类似的数据结构和数据管理功能。
自 2.0 版本,StarRocks 就已积极投入新一代流批融合的极速 Lakehouse 的建设。如今,用户可通过 StarRocks 进行数据湖分析,享受存算分离、弹性伸缩等前沿技术带来的降本增效。同时,通过 localcache、外表物化视图等特性,用户无需数据导入即可享受到堪比数仓分析的极速性能体验,更加敏捷地从数据湖中获取灵感和洞见,驱动业务增长。
这个冬天,StarRocks 社区推出极速湖仓分析技术专场 StarRocks Lakehouse Meetup,旨在帮助开发者深入了解数据湖分析的前沿技术与最佳实践,和开发者共同探讨大数据领域的前沿技术。
12 月 8 日(周四)19:00 ,StarRocks Lakehouse Meetup 第一期将在线上开讲,届时,来自阿里云 EMR 团队、Apache Ozone 社区、腾讯实时湖仓团队、小红书数据引擎团队的技术大咖将现身直播,以 Apache Iceberg 为主线,并对 Apache Ozone 、流批统一存储等技术展开探讨。
关于 StarRocks
面世两年多来,StarRocks 一直专注打造世界顶级的新一代极速全场景 MPP 数据库,帮助企业建立“极速统一”的数据分析新范式,助力企业全面数字化经营。
2021 年 9 月,StarRocks 源代码开放,在 GitHub 上的星数已超过 3600 个。StarRocks 的全球社区飞速成长,至今已有超百位贡献者,社群用户突破 7000 人,吸引几十家国内外行业头部企业参与共建。
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