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业务挑战
数据体量过大
大数据时代下，数据体量从GB级到TB、PB级衍变，迫切需要引入更加灵活、低廉、便捷的数据存储技术
离线实时业务逻辑不统一
离线与实时业务逻辑在计算同一个指标时，因需求不同造成两种不同的计算逻辑，维护成本大
传统数据湖效率太低
基于传统的HDFS数据湖技术，在数据计算效率上无法满足业务需求，需要引入更加高效的计算框架
计算框架不统一
离线与实时的底层框架不同导致代码语言不同，业务变更时需要同时修改两种代码，导致维护成本高
方案特色
技术领先
引入时下最新的Iceberg技术，并结合数栈批流一体建设经验，提供完整的湖仓一体建设方法论，帮助企业构建数据分析底座
批流一体
基于Flink实现批流一体计算链路，解决离线实时多种分析链路并存烦恼，统一维护，加快数据分析效率
统一开发
统一的SQL语法实现批流场景，同时统一SQL计算口径，一次开发支撑两种业务场景，降低开发成本
统一管理
离线与实时数据表都在湖中统一管理，并实现批流表结构统一，降低额外的表管理成本，一份数据满足多种业务场景
架构图
方案价值
降低企业成本
引入湖仓一体技术后，数据存储只有一份，同时满足上层多种业务需求，降低企业运维成本和存储成本，同时提高企业数据利用率
简化开发链路
基于湖仓一体之上的批流一体，能够实现一套代码和一个框架满足离线与实时需求，大大简化开发链路，提高开发效率
统一数据管理
基于湖仓一体架构下的统一数据管理，实现一份元数据管理所有数据，屏蔽底层数据库差异，对外呈现统一的数据信息口径，更好地为上层业务提供服务
加快数据价值变现
新技术的引入带来更为高效的数据计算效率，让数据价值呈现周期大大缩短，带来更为直观的数据展示，帮助企业领导决策“抢先一步”
更多解决方案
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