本文发表于： &{ new Date(1671120000000).toLocaleDateString() }

直播回放

万物皆数据的时代，各行各业对数据分析架构的要求日益拔高，打破传统的数据湖应需而生。企业得以用更低廉的成本、更完善的 ACID 支持、更实时的方式，导入并存储所有结构化、半结构化和非结构化数据。得益于数据湖良好的伸缩性和灵活性，企业还可适应数据的任何变化，无需对基础设施进行重大更改。

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。StarRocks Lakehouse Meetup 第一期将在线上开讲，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。