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实现数据实时与离线分析-流批一体湖仓-技术解决方案-阿里云

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企业面临数据孤岛、流批分离致运维复杂与口径不一。阿里云数据湖构建（DLF）提供统一元数据与存储管理，Paimon 实现湖上流批一体，通过 DLF + Paimon + 计算引擎集成，构建统一存储、口径一致、生态开放的云原生 Lakehouse，加速数据价值释放。

适用客户需要统一管理多源异构数据的企业需要构建开放 Lakehouse 架构的企业需要流批一体处理与实时分析效能的企业立即部署告别孤岛与重复开发：基于 DLF 的流批一体 Lakehouse 实践数据孤岛与治理碎片化

传统架构中元数据、存储、权限分散管理，跨引擎数据协同需复杂 ETL 搬运，导致数据一致性差、时效性低，企业分析决策滞后。

流批分离架构的运维重负

历史批处理与实时流处理采用不同技术栈，需维护两套计算逻辑和存储系统，开发成本高且结果口径不一致，严重制约数据驱动业务创新。

DLF + Paimon 构建统一数据基座

DLF 实现元数据、存储、权限三层统一，Paimon 提供流批一体数据湖格式，结合 Flink 或 Spark 引擎形成完整 Lakehouse 方案。

高效智能的数据治理与一体化处理解决方案统一元数据智能治理

DLF 全托管元数据服务自动同步 OSS、MaxCompute 等 30+ 数据源元信息，构建全局数据目录，智能推荐数据关联关系，治理效率大幅提升。

湖上流批一体处理

基于 Paimon 统一存储层，Flink 实现流式增量计算，Spark 支持批量历史分析，共享相同数据口径与事务一致性，避免重复开发，资源利用率提升。

开放 Lakehouse 架构

DLF 统一管理 Paimon/Iceberg/Hudi 多格式数据湖，支持 ACID 事务与时空查询优化，单集群承载 PB 级实时 + 历史数据，TPC-DS 性能达传统数仓数倍。

全生态无缝集成

原生对接实时计算 Flink版、EMR（Spark/StarRocks）、MaxCompute 等引擎，支持 Python/Java 多语言开发，提供 Serverless 按需计费模式，运维成本大幅降低。

基于实时计算 Flink 与 StarRocks 的高效数据湖分析

本方案基于 ECS 实例下载 GitHub Events 公开数据集，处理后写入 Kafka。通过实时计算 Flink 消费 Kafka 数据，流式写入 DLF 的 Paimon 表，形成实时 ODS 层。再使用 Flink 批处理对 ODS 层数据进行清洗、聚合与建模，构建离线 DWD 明细层。最后，利用 StarRocks 创建外部 Catalog 直连 DLF 中的 Paimon 表，实现对湖内数据的高效探查与分析，例如 GitHub 活跃项目、开发者及高星项目等场景的快速查询洞察。

部署时长：90 分钟预估费用：20 元（假设您配置的所有云产品资源与方案中的示例规格或配置一致。实际费用可能会因资源规格、版本及配置的不同而有所变化，请以控制台显示的费用为准。）相关云产品数据湖构建开源大数据平台 E-MapReduce实时计算 Flink版云消息队列 Kafka 版云服务器 ECS立即部署技术方案的广泛应用场景湖仓数据分析加速

DLF 与阿里云多计算引擎无缝对接，打破数据孤岛，助用户快速构建管理云原生数据湖及 OpenLake，简化运维，助力企业聚焦业务创新与数据洞察。

实时数仓分层构建

通过统一模型与简化架构，数据仓库链路基于阿里云实时计算 Flink 构建，ODS、DWD 和 DWS 层数据由 DLF 联合 Paimon 提供全托管存储，有效降低架构复杂度，提升数据处理效率。

湖上批流一体处理

Paimon 结合 Flink 提供完整的流处理能力，结合 Spark 提供完整的批处理能力。基于统一的数据湖存储，提供数据口径一致的批流一体处理，提高易用性并降低成本。

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