Lakehouse 白皮书 | 从理论到落地的现代数据架构升级指南

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AI 时代，企业正面临着数据量剧增、分析需求多样化、实时性要求提升等挑战。如何既保持数据湖的灵活性和开放性，又能获得数据仓库的高性能分析能力？Lakehouse 架构应运而生。同时，随着 StarRocks 产品不断向着湖仓架构演进和更新迭代， StarRocks 社区在与用户的交流过程中，梳理了企业在湖仓架构了解、选型、落地各个环节存在的挑战，例如：

• 数据湖应用复杂度高，怎样在不推倒既有架构的情况下实现平滑性能升级？
• Iceberg、Paimon...众多技术方案，如何结合自身行业和场景选型？

为帮助企业更好地理解和落地 Lakehouse 架构， 我们推出了这本《StarRocks Lakehouse 白皮书&案例合集》。

这份白皮书由 StarRocks 社区发起，镜舟科技出品和撰写。

白皮书研究了众多标杆企业数据架构的演进路线与实践经验，在编写过程中，镜舟科技作为主要贡献者与众多企业用户一起深入交流，共同探索和验证 StarRocks 在湖仓领域的最佳实践，也总结了行业内的数据专家的经验，旨在帮助用户更好地理解 StarRocks 的湖仓技术特性及其在实际场景中的应用价值，值得一看。

精彩内容抢先看：3 大维度详解湖仓

1. 深度解析

• Lakehouse 架构的演进与价值
• 数据湖与数据仓库的融合之道
• StarRocks 在 Lakehouse 中的关键作用

2. 最佳实践

• StarRocks Lakehouse 架构核心特性
• StarRocks X Iceberg 快速入门
• StarRocks X Paimon 快速入门

3. 实战案例

本次白皮书征集和收录多个行业头部企业的真实落地案例，涵盖：

• 架构升级痛点分析
• 解决方案
• 价值与成果
• 经验与建议

如何获取？