StarRocks Lakehouse 如何重构大数据架构？

随着数据分析需求的不断演进，企业对数据处理架构的期望也在不断提升。在这一背景下，StarRocks 凭借其高性能的实时分析能力，正引领数据分析进入湖仓一体的新时代。

4 月 18 日，镜舟科技高级技术专家单菁茹做客开源中国直播栏目《技术领航》，深入分享了如何基于 StarRocks 搭建高效的大数据底座，解决 BI 报表、实时分析与机器学习三大场景的数据处理需求。

一、数据技术架构演进

在大数据技术发展的历程中，数据分析架构经历了从单一走向融合的漫长旅程。这一演进过程可以清晰地分为三个阶段：

传统数仓时代（2000-2010）：以 Oracle/DB2 为代表的单体架构占据主导地位，这一时期的数据处理能力有限，主要服务于结构化数据的分析和报表生成。数据仓库承担着数据整合与分析的重任，但也面临着扩展性不足、成本高昂等问题。

大数据平台期（2011-2018）：随着业务复杂度提升和数据规模爆发，Hadoop+MPP 混搭架构应运而生。这一阶段引入了数据湖的概念，可以容纳更加多样的数据类型。

然而，这种架构也带来了新的挑战——数据孤岛问题、分析性能瓶颈以及数据一致性难题。