# 云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 #
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StarRocks x Iceberg：云原生湖仓分析技术揭秘与最佳实践
本文将深入探讨基于 StarRocks 和 Iceberg 构建的云原生湖仓分析技术，详细解析两者结合如何实现高效的查询性能优化。内容涵盖 StarRocks Lakehouse 架构、与 Iceberg 的性能协同、最佳实践应用以及未来的发展规划，为您提供全面的技术解读。
作者：杨关锁，北京镜舟科技研发工程师
数据中台架构解析：湖仓一体的实战设计
在数据量激增的数字化时代，企业面临数据分散、使用效率低等问题。数据中台作为统一管理与应用数据的核心平台，结合湖仓一体架构，打通数据壁垒，实现高效流转与分析。本文详解湖仓一体的设计与落地实践，助力企业构建统一、灵活的数据底座，驱动业务决策与创新。
饿了么基于Flink+Paimon+StarRocks的实时湖仓探索
饿了么的实时数仓经历了多个阶段的演进。初期通过实时ETL、报表应用、联动及监控构建基础架构，随后形成了涵盖数据采集、加工和服务的整体数据架构。1.0版本通过日志和Binlog采集数据，但在研发效率和数据一致性方面存在问题。2.0版本通过Dataphin构建流批一体化系统，提升了数据一致性和研发效率，但仍面临新业务适应性等问题。最终，饿了么选择Paimon和StarRocks作为实时湖仓方案，显著降低了存储成本并提高了系统稳定性。未来，将进一步优化带宽瓶颈、小文件问题及权限控制，实现更多场景的应用。
资料合集｜Flink Forward Asia 2024 上海站
Apache Flink 年度技术盛会聚焦“回顾过去，展望未来”，涵盖流式湖仓、流批一体、Data+AI 等八大核心议题，近百家厂商参与，深入探讨前沿技术发展。小松鼠为大家整理了 FFA 2024 演讲 PPT ，可在线阅读和下载。
Qwen3 + AnalyticDB+Dify on DMS 私有部署指导⽂档
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数据不用搬，AI直接炼！阿里云AnalyticDB AI数据湖仓一站式融合AI+BI
阿里云瑶池旗下的云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版（以下简称ADB）诞生于高性能实时数仓时代，实现了PB级结构化数据的高效处理和分析。在前几年，为拥抱大数据的浪潮，ADB从传统数仓拓展到数据湖仓，支持Paimon/Iceberg/Delta Lake/Hudi湖格式，为开放的数据湖提供数据库级别的性能、可靠性和管理能力，从而更好地服务以SQL为核心的大规模数据处理和BI分析，奠定了坚实的湖仓一体基础。
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