众所周知，湖仓一体架构 (Lakehouse)能提供更为统一和高效的数据处理与分析能力。
StarRocks 当前已打通多种数据湖 组件，如 Apache Iceberg、Apache Hudi、Delta Lake、Apache Paimon 等，实现了对数据湖的实时查询与分析。不仅能够作为查询引擎直接读取数据湖中的数据，还支持物化视图等高级功能，进一步提升查询性能，帮助企业“一键实现”湖仓架构。
1. StarRocks 与 ApacheIceberg 的集成
Apache Iceberg 是一个开源的表格式，用于在大数据平台上提供高效、可扩展的数据存储。目前，用户可以直接在 StarRocks 中查询存储在 Iceberg 中的大规模数据集，无需数据迁移或转换。
这一集成不仅简化了数据处理流程，还显著提升了查询效率。StarRocks 支持 Iceberg 表的 Snapshot 查询，能够获取数据的最新状态，满足用户对实时数据分析的需求。
应用实践：微信 基于 StarRocks 的湖仓一体实践
腾讯微信团队基于 StarRocks 和 Iceberg 构建了湖仓一体架构，满足海量数据的实时查询需求，数据分析团队实现了查询效率和数据时效性的显著提升，数据时效性从小时/天级提升至分钟级，查询效率也从分钟级提升至秒级/分钟级。
案例详情：微信基于 StarRocks 的湖仓一体实践
2. StarRocks 与 ApacheHudi的集成
Apache Hudi方面，StarRocks 提供对 Hudi 表的高效查询能力，通过全新 Connector 框架，实现了对 Hudi 表的 Snapshot 查询、Incremental 查询和 Read Optimized 查询的支持。特别是 StarRocks 2.4 及更高版本，通过简化配置过程，用户可以更便捷地查询数据库下所有 Hudi 表格式的数据。
3. StarRocks 与Delta Lake 集成与应用
Delta Lake 是另一种流行的数据湖格式，专注于提供 ACID 事务和可靠的批处理。StarRocks 支持查询 Delta Lake 中的 Parquet 格式数据，支持多种压缩格式(如 SNAPPY、LZ4、ZSTD、GZIP 和 NO_COMPRESSION)。
用户可以通过创建 Delta Lake Catalog 来访问 Delta Lake 中的数据。StarRocks 支持查询 Delta Lake 中的表。
4. StarRocks 与Paimon 的集成
Apache Paimon 是一种新一代的湖格式，支持高效实时更新和统一的批处理与流处理操作。StarRocks 通过 External Catalog 功能支持直接查询存储在 Paimon 数据湖中的数据，并执行 SQL 查询，实现数据的快速检索。StarRocks 支持多种查询优化策略，包括 Data Cache 和异步物化视图，可以显著提升查询性能。
StarRocks与Paimon的集成应用已经在多个生产环境中得到验证。在测试中，StarRocks查询Paimon数据的效率是Trino的4.3倍，开启Data Cache后，查询性能更是提升了35.4%。这表明StarRocks与Paimon的集成应用可以显著提升数据湖中的实时数据分析能力。
应用案例：
汽车之家在数据仓库建设中，面临实时与离线数据分别处理导致的技术栈复杂、数据新鲜度不一及查询效率低下等痛点。离线数仓使用Hive，数据延迟较高;实时数仓依赖Flink、Kafka等技术，但在处理复杂SQL时资源消耗大，开发周期长。尽管尝试使用Iceberg作为统一存储方案，但发现其在流式处理上的功能不足。
StarRocks+Paimon解决方案：
汽车之家选择Apache Paimon作为新的数据湖解决方案，结合Flink实现流批一体处理。Paimon的简洁健壮架构、增量且有序的数据读取、部分更新等能力，满足了流式湖仓的需求。通过Paimon存储实时与离线数据，降低了开发和维护难度，提高了数据新鲜度。同时，利用StarRocks的物化视图和Sort Compaction功能优化查询效率，减少资源消耗。
实施解决方案后，汽车之家在新用户转化分析、流量日志入湖及资源入湖等场景中取得了显著成效。新用户转化分析的宽表时效性从天级提升到分钟级，开发效率提升5倍以上，资源使用节省60%。流量日志清洗SLA提升1小时，查询效率显著提升。资源数据新鲜度提升至分钟级，下游业务方平滑过渡，无需大量开发调整。此外，Paimon的优化实践如支持代理用户、优化写入任务内存占用等，进一步提升了系统的稳定性和性能。
使用 Paimon + StarRocks 极速批流一体湖仓分析
StarRocks+Paimon的湖仓分析方案支持多种场景，包括Trino兼容、联邦分析、透明加速、数据建模和冷热融合。原有Trino作业无需修改即可在StarRocks上运行;联邦分析允许不同数据源之间的联合查询;透明加速通过物化视图优化查询性能;数据建模支持多层嵌套物化视图，便于数据体系构建;冷热融合则通过TTL机制优化存储成本和查询效率。JNI Connector作为关键技术，实现了C++与Java数据源之间的高效交互。
性能测试：
在EMR环境下，通过对比测试StarRocks与Trino在TPCH 100G数据集上的性能，结果显示StarRocks的查询性能是Trino的15倍，验证了StarRocks+Paimon方案的高效性。
镜舟科技作为基于 StarRocks 开源项目的商业化公司，深入参与 StarRocks 社区推广和技术贡献，致力于推动湖仓一体的最佳实践应用于各行各业。未来，镜舟科技将积极与数据湖领域的其他优秀厂商和开源项目开展合作，共同构建更加完善的湖仓一体生态。
