vivo 基于 Paimon 的湖仓一体落地实践

摘要

vivo在构建现代化数据湖仓中,选择Flink作为计算引擎,Paimon为核心存储层,结合StarRocks加速联邦查询。通过离线加速、流批链路统一、消息组件替代等技术实践,显著提升数据处理时效性,降低成本。Paimon支持样本拼接、查询提速、元数据监控等功能,优化了系统性能和稳定性,未来将增强对AI场景中复杂数据的处理能力。

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