如何利用 StarRocks 实时分析数据湖中的数据？

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 Apache Iceberg 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。

了解更多：优化数据查询性能：StarRocks 与 Apache Iceberg 的强强联合

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 Apache Hudi 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。

了解更多：StarRocks 支持 Apache Hudi 原理解析

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。

更多详情与案例：

StarRocks Lakehouse 快速入门——Apache Paimon

汽车之家：StarRocks+Paimon 在汽车之家的业务实践

使用 Paimon + StarRocks 极速批流一体湖仓分析

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。