在实时驱动业务决策的时代，高吞吐量数据湖仓库的架构设计已成为企业数字化转型的决战战场。面对传统批处理架构难以逾越的时效性瓶颈，我们基于 Flink CDC 3.0 + Apache Iceberg + Apache Amoro 构建了流式数据湖仓库系统，成功实现了单客户日均数百亿数据流的分钟级就绪和查询性能跨越。

本次分享将介绍三方面的实践经验： 基于 Flink CDC3.0，多业务表异构数据秒级入库，解决了历史数据漂移与增量同步的精准对接难题； Iceberg 性能调优设计，复杂查询性能相比 Hive 提升 400%； Apache Amoro 自优化框架的创新应用，在高效合并小文件和清洗数据的同时，提供高效的读取性能。

该系统已在电信运营商的生产实践中落地，支撑每日PB级数据处理的业务峰值，可为参与者提供可无缝迁移的实时湖仓架构范式。

讲师:

Congxian 是 StateCloud 研发专家，拥有多年大数据基础设施经验，参与并领导了大规模数据处理框架的开发。他是 Apache Committer 和 Apache（incubating）Amoro PMC 成员。