在大数据时代，湖仓一体架构（Lakehouse）因其统一且高效的数据处理与分析能力备受关注。

StarRocks 作为一款强大的查询引擎，当前已已无缝集成多种数据湖组件，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。

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。

实战案例：微信如何利用StarRocks实现湖仓一体，重塑数据平台

微信在数据平台建设过程中，面临数据体验割裂和存储冗余的痛点。其Hadoop架构存在查询慢、数据延迟高、架构臃肿等问题。尽管后续升级到基于ClickHouse的亚秒级实时数仓，解决了海量数据和极速查询的挑战，但尚未实现计算侧和存储侧的统一。此外，海量数据规模、极高的查询耗时要求以及数据时效性的需求，也对现有系统提出了严峻挑战。

基于 StarRocks 的解决方案：

微信通过引入StarRocks的湖仓一体方案，实现了数据平台的统一。采用湖上建仓和仓湖融合两种技术路线，分别应对离线分析和实时分析场景。

湖上建仓通过StarRocks替代Presto，提升查询效率并降低成本；仓湖融合则通过跨源融合联邦查询和冷存下沉，实现实时性和数据统一。同时，开发了实时增量物化视图技术，支持大规模数据的实时更新和高效查询。

实施湖仓一体方案后，微信在多个业务场景中取得了显著收益。以直播业务为例，运维任务数减半，存储成本降低65%以上，离线任务产出时间缩短两小时。整体上，集群规模扩大至数百台机器，数据接入量近千亿，显著提升了数据分析的效率和实时性。未来，微信将继续探索和完善湖仓一体架构，实现面向SQL的统一查询体验、接入/查询体验统一、存储统一及秒级/分钟级延迟架构体验统一，进一步提升数据分析的效能和价值。

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。

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。

行业标杆：汽车之家采用StarRocks+Paimon，打造极速批流一体湖仓分析

汽车之家在数据仓库建设中，面临实时与离线数据分别处理导致的技术栈复杂、数据新鲜度不一及查询效率低下等痛点。离线数仓使用Hive，数据延迟较高；实时数仓依赖Flink、Kafka等技术，但在处理复杂SQL时资源消耗大，开发周期长。尽管尝试使用Iceberg作为统一存储方案，但发现其在流式处理上的功能不足。

StarRocks+Paimon解决方案：汽车之家选择Apache Paimon作为新的数据湖解决方案，结合Flink实现流批一体处理。Paimon的简洁健壮架构、增量且有序的数据读取、部分更新等能力，满足了流式湖仓的需求。通过Paimon存储实时与离线数据，降低了开发和维护难度，提高了数据新鲜度。同时，利用StarRocks的物化视图和Sort Compaction功能优化查询效率，减少资源消耗。

实施解决方案后，汽车之家在新用户转化分析、流量日志入湖及资源入湖等场景中取得了显著成效。新用户转化分析的宽表时效性从天级提升到分钟级，开发效率提升5倍以上，资源使用节省60%。流量日志清洗SLA提升1小时，查询效率显著提升。资源数据新鲜度提升至分钟级，下游业务方平滑过渡，无需大量开发调整。此外，Paimon的优化实践如支持代理用户、优化写入任务内存占用等，进一步提升了系统的稳定性和性能。

使用 Paimon + StarRocks 极速批流一体湖仓分析

StarRocks+Paimon的湖仓分析方案支持多种场景，包括Trino兼容、联邦分析、透明加速、数据建模和冷热融合。

原有Trino作业无需修改即可在StarRocks上运行；联邦分析允许不同数据源之间的联合查询；透明加速通过物化视图优化查询性能；数据建模支持多层嵌套物化视图，便于数据体系构建；冷热融合则通过TTL机制优化存储成本和查询效率。JNI Connector作为关键技术，实现了C++与Java数据源之间的高效交互。

性能测试：在EMR环境下，通过对比测试StarRocks与Trino在TPCH 100G数据集上的性能，结果显示StarRocks的查询性能是Trino的15倍，验证了StarRocks+Paimon方案的高效性。

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。

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责任编辑：kj005