大数据之湖仓一体，未来如何发展

Question

你用过paimon和amoro

Paimon 整体的优势：

1、Paimon 基于 数据湖 + LSM，有很强的 Upsert 更新能力，有天然的 DataSkipping 能力。

2、Paimon 从 Flink 中孵化出来，支持 Flink SQL 所有特性，包括 Flink CDC，Spark 也是生态中必须的一环，所以 Paimon 从一开始就面向多计算引擎。

3、Paimon 原生面向实时数据湖场景进行设计，能够大幅提升数据湖全链路的数据新鲜度，快速迭代，快速发展。

4、Paimon 项目由国人发起和主导，具备更好的本地化支持 (请加钉钉讨论群)。

最大的好处其实还是没有包袱，从零设计的向前走，流式数据湖到今天依然有非常多的问题需要解决，如果是拉着大车往前走，走的很慢，走的很艰难，而 Paimon 的使命只有一个：流式数据湖。

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考ChatGPT-3.5

大数据湖仓一体的发展方向主要包括以下几个方面：

1. 增加数据湖的实时性和数据新鲜度：实时数据湖能够及时处理和分析新产生的数据，从而为企业提供及时的决策支持。为了实现实时数据湖，可以采用流式计算引擎如Flink、Spark等，结合数据湖架构进行设计，保证数据的及时性。

2. 提升数据湖的数据存储和访问效率：数据湖仓一体需要具备高效的数据存储和访问能力。可以采用基于数据湖建模的LSM存储引擎，通过Upsert更新能力和DataSkipping技术来提升数据的存储和访问效率。

3. 支持多计算引擎：为了适应不同的计算需求，数据湖仓一体需要支持多种计算引擎，如Flink SQL、Spark等。这样可以在不同的场景下使用合适的计算引擎，提供更好的计算能力。

4. 本地化支持和集成生态：数据湖仓一体项目由国人发起和主导，可以提供更好的本地化支持。同时，与大数据生态系统的其他组件如Hadoop、Hive、HBase等进行集成，实现数据的无缝交互和共享。

综上所述，数据湖仓一体的未来发展应该注重实时性、存储和访问效率的提升，支持多计算引擎，同时提供本地化支持和与生态系统的集成。