StarRocks：实时湖仓技术交流会圆满落幕

  12 月 10 日，由*佳实时数据处理系统 StarRocks 联合 Apache Paimon 共同举办的 Streaming Lakehouse Meetup・Online EP.2 实时湖仓技术交流会圆满落幕。本次线上活动聚焦实时湖仓技术落地与创新演进，吸引了众多企业技术负责人、数据架构师及行业专家参与，通过前沿技术分享与*案例拆解，为行业呈现了一场高质量的技术盛宴。

  作为实时湖仓领域的核心组合，StarRocks 与 Apache Paimon 的协同实践已在多个行业*场景中落地。活动现场，双方技术团队重点解读了 Lakehouse Native 实时数据引擎的构建方案，该方案通过打通全模态存储与高性能查询链路，实现了数据处理效率的大幅提升。Apache Paimon 团队还分享了围绕结构化、多模态与 AI 数据湖的能力升级方向，为企业数据底座迭代提供了新思路。

  本次交流会的核心亮点在于一线实践案例的深度剖析。淘天集团技术专家详解了双 11 大促背后的大规模 OLAP 极速查询架构，其采用 Flink+Paimon+StarRocks 架构重构决策数据链路后，核心场景数据回刷效率提升80%，年节省近1000w的成本，成功支撑了大促期间的高并发实时查询需求。高德地图团队则分享了复杂时空轨迹服务的实时支撑路径，揭秘了 StarRocks 如何为轨迹检索等核心场景提供稳定高效的技术支撑。

  值得关注的是，在湖仓典型场景中，StarRocks+Paimon 组合较 Trino+Paimon 实测性能提升高达 12 倍，充分验证了其技术架构的先进性。

  截至目前，StarRocks 已持续迭代至 4.0.2 版本，通过资源组内存池优化、ORC 文件并行扫描等功能升级，进一步强化了大规模数据处理能力。活动主办方表示，未来 StarRocks 将继续深耕实时湖仓技术创新，与 Apache Paimon 等生态伙伴深化合作，为企业提供更高效、更稳定的数据分析解决方案。