姜伟华

实时湖仓实现了数据在多引擎之间的共享，并达到了分钟级的时效性，是未来数据架构的方向。但目前实时湖仓的建设还有非常多的挑战。比方说，OLAP查询的性能、如何构建实时的数据分层、实时和离线计算的口径对齐（lambda架构或者流批一体）、湖和仓的定位等。 本次分享通过Flink+Paimon+Hologres的产品组合帮助用户更好的构建面向未来的一体化实时湖仓，介绍Hologres Dynamic Table在实时数据分层方面的优势和在阿里集团核心业务场景的成功实践。