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打造新一代批流融合的湖仓系统
〇 分享简介 〇
湖仓系统是当前大数据的热点，它结合了数据湖和数仓两者的优势，既有数据湖的通用性，又不失数仓的高性能。本次分享将会以开源大数据组件为基础，分享如何使用这些基础的计算、存储、表格式、缓存组件构建一个高效的批流融合的湖仓系统，以及如何优化和落地，满足海量业务数据的需求。
〇 分享收益 〇
目标：
a.了解到一系列开源组件的架构和实现，以及如何使用这些开源组件搭建一套生产环境可用的湖仓系统，
b.如何优化数仓来满足海量数据的需求。
成功要点
a.深入了解并上手开源湖仓系统组件
b.能够利用这些组件搭建批流一体的湖仓系统
启示：
能够了解湖仓系统的最佳实践，助力生产环境落地
〇 分享亮点 〇
1. Iceberg数据湖格式的原理，架构
2. Alluxio数据湖缓存的原理，架构
3. Presto查询引擎的原理，架构
4. 利用Flink、Iceberg、Alluxio、Presto搭建批流融合的湖仓系统。
5. 调优和最佳实践
6. QA
Datastrato 联合创始人 及CTO，Apache member，Apache Spark PMC成员，Apache Gravitino创始人，专注于开源大数据基础软件的研发。曾负责腾讯大数据实时+离线+湖仓相关的产品研发，主导Iceberg在腾讯的落地，过往就职于腾讯、Hortonworks、Intel，在大数据、开源技术领域有着独到的见解与经历。
