腾讯大数据实时湖仓智能优化实践
出处：
mp.weixin.qq.com
作者：
陈梁
数据湖计算部分，Spark 作为 ETL Batch 任务的主要批处理引擎，Flink 作为准实时计算的流处理引擎，StarRocks 和 Presto 作为即席查询的 OLAP 引擎。数据湖管理层以 Iceberg 为核心，同时开放了一些简单的 API，支持用户通过 SDK 的方式去调用。在 Iceberg 之上构建了一套 Auto Optimize Service 服务，帮助用户在使用 Iceberg 的过程中实现查询性能的提升和存储成本的降低。数据湖底层存储基于 HDFS 和 COS，COS 是腾讯云的云对象存储，可以满足云上用户的大规模结构化/非结构化存储需求，在上层计算框架和底层存储系统之间，也会引入 Alluxio 构建了一个统一的存储 Cache 层，进行数据缓存提速。本次分享的重点主要是围绕智能优化服务（Auto Optimize Service）展开。
