本文整理自京东物流高级数据开发工程师梁宝彬在Flink Forward Asia 2024的分享，聚焦实时湖仓的探索与建设、应用实践、问题思考及未来展望。内容涵盖京东物流通过Flink和Paimon等技术构建实时湖仓体系的过程，解决复杂业务场景下的数据分析挑战，如多维OLAP分析、大屏监控等。同时，文章详细介绍了基于StarRocks的湖仓一体方案，优化存储成本并提升查询效率，以及存算分离的应用实践。最后，对未来数据服务的发展方向进行了展望，计划推广长周期数据存储服务和原生数据湖建设，进一步提升数据分析能力。
本文基于哔哩哔哩资深开发工程师丁国涛在Flink Forward Asia 2024云原生专场的分享，围绕Flink On K8S的实践展开。内容涵盖五个部分：背景介绍、功能及稳定性优化、性能优化、运维优化和未来展望。文章详细分析了从YARN迁移到K8S的优势与挑战，包括资源池统一、环境一致性改进及隔离性提升，并针对镜像优化、Pod异常处理、启动速度优化等问题提出解决方案。此外，还探讨了多机房容灾、负载均衡及潮汐混部等未来发展方向，为Flink云原生化提供了全面的技术参考。
本文整理自抖音集团数据工程师陆魏与流式计算工程冯向宇在Flink Forward Asia 2024的分享，聚焦抖音生活服务业务中的实时数仓技术演变及Paimon湖仓实践。文章分为三部分：背景及现状、Paimon湖仓实践与技术优化。通过引入Paimon，解决了传统实时数仓开发效率低、资源浪费、稳定性差等问题，显著提升了开发运维效率、节省资源并增强了任务稳定性。同时，文中详细探讨了Paimon在维表实践、宽表建设、标签变更检测等场景的应用，并介绍了其核心技术优化与未来规划。
本文总结了阿里妈妈数据技术专家陈亮在Flink Forward Asia 2024大会上的分享，围绕广告业务背景、架构设计及湖仓方案演进展开。内容涵盖广告生态运作、实时数仓挑战与优化，以及基于Paimon的湖仓方案优势。通过分层设计与技术优化，实现业务交付周期缩短30%以上，资源开销降低40%，并大幅提升系统稳定性和运营效率。文章还介绍了阿里云实时计算Flink版的免费试用活动，助力企业探索实时计算与湖仓一体化解决方案。
本文整理自鹰角网络大数据开发工程师朱正军在Flink Forward Asia 2024上的分享，主要涵盖四个方面：鹰角数据平台架构、数据湖选型、湖仓一体建设及未来展望。文章详细介绍了鹰角如何构建基于Paimon的数据湖，解决了Hudi入湖的痛点，并通过Trino引擎和Ranger权限管理实现高效的数据查询与管控。此外，还探讨了湖仓一体平台的落地效果及未来技术发展方向，包括Trino与Paimon的集成增强、StarRocks的应用以及Paimon全面替换Hive的计划。
