实时分析与流处理：合作共赢还是竞争对手？

所属专题：从 BI 到 BI+AI，新计算范式下的大数据平台

嘉宾 : 吴英骏 | RisingWave LabsCEO

会议室 : 首府 5

讲师介绍

专题演讲嘉宾：吴英骏

RisingWave LabsCEO

Yingjun Wu is the founder of RisingWave Labs (https://www.risingwave.com/), a database company developing RisingWave, a distributed SQL database for stream processing. Before running the company, Yingjun was a software engineer at the Redshift team, Amazon Web Services, and a researcher at the Database group, IBM Almaden Research Center. Yingjun received his PhD degree from National University of Singapore, and was a visiting PhD at Carnegie Mellon University. He has been working in the field of stream processing and database systems for over a decade.

议题介绍

地点：首府 5

所属专题：从 BI 到 BI+AI，新计算范式下的大数据平台

演讲：实时分析与流处理：合作共赢还是竞争对手？

在大数据时代，实时分析和流处理是两个重要而强大的数据分析技术。本次演讲将探讨这两种技术之间的关系，并聚焦于它们的整合以及潜在的协同效应。

实时 OLAP 系统如 Apache Doris、Apache Druid 和 ClickHouse 因其在实时分析中的可扩展性和低查询延迟而备受推崇。这些系统可以快速地对海量数据进行复杂分析，使用户可以实时地探索数据并做出即时决策。而流处理系统如 Apache Flink、RisingWave 和 KsqlDB 则以其处理连续数据流的能力而闻名。流处理允许在数据产生的同时进行实时处理和分析，因此特别适合需要即刻响应数据变化的场景。

在演讲中，我将探讨实时分析和流处理有效整合所需考虑的架构问题。这是一个重要的议题，因为在现实应用中，往往需要将两种技术结合起来以满足业务需求。这可能涉及数据传输、处理和存储的方方面面，以确保系统能够高效地处理实时数据。此外，我还将讨论整合的模式和最佳实践，帮助与会者在数据分析工作流程中充分发挥实时分析和流处理技术的优势。这些最佳实践可以指导使用者在实施整合时避免常见的错误，确保系统的稳定和性能。

演讲提纲：

1. 引言