Paimon + StarRocks：从数据计算到数据决策只需毫秒

如今，海量的数据成为了企业数字化的核心资产，如何实时地从数据中提取有价值的信息，指导企业业务快速发展，成为了数据应用新的挑战。传统数仓分析往往会有明显的批处理和流式处理割裂的情况，面临的数据实时性差、数据一致性差、数仓建设和维护成本高等问题。

阿里云数据智能 Paimon 作为一站式实时数仓平台，打通了数据采集、数据处理、数据存储、数据服务等全链路，提供端到端实时数仓分析能力，可以帮助企业构建实时、一致、弹性的实时数仓，降低成本，简化运维，满足企业实时数据分析的需求。

StarRocks 是一款云原生实时分析型数据库，支持批流一体的引擎架构，融合MPP分布式计算和向量化执行引擎，实现了数据实时写入和毫秒级交互式查询。

Paimon + StarRocks 极速批流一体湖仓分析方案，可以帮助企业构建实时、一致、弹性的实时数仓，快速进行实时数据分析，降低成本，简化运维，满足企业实时数据分析的需求。

实时数仓的演进之路

随着企业对数据实时性的要求越来越高，实时数仓应运而生。实时数仓可以为企业提供实时的数据洞察，帮助企业快速应对市场变化，做出更明智的决策。

实时数仓的演进之路可以分为三个阶段：

1. 流式数仓阶段：

流式数仓是一种完全基于流处理引擎构建的实时数仓，其数据处理方式是流式的，数据一旦进入流式数仓，就会被立即处理和分析。流式数仓可以提供极高的实时性，但其灵活性相对较差，难以支持复杂的查询和分析。

2. 批流一体数仓阶段：

批流一体数仓是一种将批处理和流处理引擎结合在一起的实时数仓，其数据处理方式既可以是批式的，也可以是流式的。批流一体数仓可以提供较高的实时性，同时还支持复杂的查询和分析。

3. 湖仓一体数仓阶段：

湖仓一体数仓是一种将数据湖和数据仓库结合在一起的实时数仓，其数据存储方式既可以是结构化的，也可以是非结构化的。湖仓一体数仓可以提供较高的实时性，同时还支持复杂的查询和分析，以及更低的成本。

Paimon + StarRocks 极速批流一体湖仓分析方案

Paimon + StarRocks 极速批流一体湖仓分析方案，可以帮助企业构建实时、一致、弹性的实时数仓，快速进行实时数据分析，降低成本，简化运维，满足企业实时数据分析的需求。

该方案的架构如下：

该方案的特点如下：

• 统一的数据存储：

数据存储在 StarRocks 中，支持结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

• 统一的数据处理：

数据处理使用 Paimon 的统一数据处理引擎，支持批处理和流处理。

• 统一的数据服务：

数据服务使用 Paimon 的统一数据服务引擎，支持实时查询和分析。

该方案的优势如下：

• 实时性高：

数据写入 StarRocks 后，可以立即进行查询和分析。

• 一致性强：

数据在批处理和流处理过程中，保持一致性。

• 灵活性好：

支持批处理和流处理，可以根据业务需求灵活选择数据处理方式。

• 成本低：

StarRocks 是开源的分布式数据库，可以降低成本。

• 运维简单：

Paimon 提供了统一的数据管理平台，简化了运维工作。

Paimon 与 StarRocks 的详细实践应用

Paimon 与 StarRocks 的详细实践应用如下：

• 场景一：实时风控：

Paimon 与 StarRocks 可以用于构建实时风控系统，对用户交易行为进行实时监控和分析，及时发现并阻止欺诈交易。

• 场景二：实时推荐：

Paimon 与 StarRocks 可以用于构建实时推荐系统，根据用户行为数据，实时推荐用户可能感兴趣的产品或服务。

• 场景三：实时舆情分析：

Paimon 与 StarRocks 可以用于构建实时舆情分析系统，对社交媒体数据进行实时分析，及时发现并处理负面舆情。

结束语

Paimon + StarRocks 极速批流一体湖仓分析方案，可以帮助企业构建实时、一致、弹性的实时数仓，快速进行实时数据分析，降低成本，简化运维，满足企业实时数据分析的需求。

该方案已经得到了广泛的应用，并在许多行业取得了良好的效果。如果您有实时数据分析的需求，可以考虑使用该方案。