ArchSummit回顾：从云原生到实时数据湖，架构如何支柱业务发展

对于Arctic，JPEG适配是指百分百适配 Iceberg / Hive 的表JPEG和词汇，引擎男女平等则是同时大力支持 Spark 和 Flink 读写数据库，以及 Trino/Impala 查询数据库。周劲松介绍，Arctic通过可构建数据库更新、流批并重系统封装等两大潜能集的承接，不仅大力支持流批常以情景，更补救了河仓数据库管理和构建等一系列系统、准确性疑虑。前者包括大力支持常量定义、提供一般性义务、结构自构建义务读写效率等，后者包括毫秒级过长的可构建录入/擦除硬件、分钟级过长的批量录入/擦除硬件、Flink/Spark/Trino等引擎大力支持等。

其中的，大力支持常量定义是Arctic与数据库河表JPEG配合的一个关键创新，不仅有助于构建更加构建的 CDC，常量一般性约束也是Merge on read（读时原属）和optimize的基础，无论对于数据库管理还是准确性义务都至关重要。

在Optimize层两方，Arctic的构建器通过Minor Optimize和Major Optimize相结合，分别对暂定数据库和基础数据库完毕构建（河仓表数据库暂定通过三元组的元数据库中的心感知）。

此外，Arctic还提供了文件引文、hidden queue、多写一致性义务等系统，来维护这一的的系统在该公司落地。

周劲松介绍，在某该公司启动时营销分析中的，通过Arctic内部技术的加进，该公司将批量分析切换到可构建生产，构建生产流程复用，并且构建表格响应时间获得了10~100倍的降低。

小结

如同ArchSummit的意象——“新增的的系统思维，承托该公司拓展”，无论该公司的的系统还是数据库的平台，腾讯数帆的的系统实践交织该公司拓展消费，以前沿内部技术效用变现为目标，由此，内部技术攻关、的的系统建构、微小社会变迁踏入现实的民间团体。在此历史背景下，唯有苦练内功，险恶理解内部技术所谓，才能掌握的的系统思维的新增，进而满足该公司消费。