主要观点总结
本次交流将聚焦ByteHouse湖仓一体主题，介绍ByteHouse简介、当代分析平台的挑战与ByteHouse一体化理念、ByteHouse湖仓一体的核心能力、最佳实践以及后续发展规划。分享嘉宾为火山引擎ByteHouse产品负责人李群，拥有15+年OLAP领域经验，曾服务于IBM、Teradata、华为等行业头部厂商。
关键观点总结
关键观点1: ByteHouse简介
作为新一代云原生数据仓库，ByteHouse属于数据仓库技术流派。它支持多种数据格式和表格式，并呈现出与Hadoop体系和其他数据仓库技术流派相融合的趋势。
关键观点2: 当代分析平台的挑战与ByteHouse一体化理念
当代分析平台面临着高并发、高吞吐的读写挑战，以及数据孤岛化、架构复杂度高等问题。ByteHouse的一体化理念旨在打破数据孤岛，实现数据的高效互通和协同工作。
关键观点3: ByteHouse湖仓一体的核心能力
ByteHouse具有快、通、全等核心能力。它加速了联邦分析的性能，简化了架构，并实现了全面的数据整合。此外，ByteHouse还支持多种数据湖实现方式，并提供了中间管道和Spark Connector等工具，实现了与Flink等实时数仓的紧密集成。
关键观点4: 最佳实践
分享了抖音集团内部BI平台的Zero ETL最佳实践案例，展示了ByteHouse在实战中的应用效果和阶段性成果。
关键观点5: 后续发展规划
ByteHouse的近期规划是实现智能化，包括查询加速和运维的智能化。中长期规划是增强作为AI底座的支撑能力，融入AI生态，降低开发者从编码开发向数据科学家开发转型的时间成本和学习成本。
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导读 本次交流将聚焦 ByteHouse 湖仓一体主题。 主要介绍： 1. ByteHouse 简介 2. 当代分析平台的挑战与 ByteHouse 一体化理念 3. ByteHouse 湖仓一体的核心能力 4. 最佳实践 5. 后续发展规划 分享嘉宾｜ 李群 火山引擎 ByteHouse产品负责人 编辑整理｜ 张俊光 内容校对｜李瑶 出品社区｜ DataFun 01 ByteHouse 简介 1. ByteHouse 是什么 ByteHouse 作为新一代云原生架构的数据仓库，属于数据仓库技术流派。 回顾分析生态的发展历程，自 2004 年 Google 发表 MapReduce 论文，以及 2006 年 Yahoo 推出 Hadoop 产品以来，分析生态领域就存在着多种技术流派。这些流派之间既有竞争，也有相互促进的良性互动。特别是随着 Hadoop 体系的成熟和开源生态的蓬勃发展，以 Hadoop 为代表的大数据技术流派越来越受到企业和开发者的青睐。 然而，与此同时，以 MPP 为代表的传统数据仓库
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