直播回放：
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PPT下载：
高德地图基于Paimon+StarRocks的轨迹服务实践案例-高德地图-赵宇.pdf (1.3 MB)
Paimon 多模态数据湖进展 -叶俊豪.pdf (1.4 MB)
Paimon+StarRocks在淘天集团大规模OLAP查询场景下的实践与优化-朱奥.pdf (1.1 MB)
StarRock+Paimon 构建 Lakehouse Native 数据引擎-庆玉.pdf (1.8 MB)
过去这一年里，实时湖仓正逐步成为越来越多企业的数据底座。无论是淘天集团双 11 大促背后的大规模实时查询，还是高德地图轨迹的复杂时空检索，Apache Paimon + StarRocks 这一组合都在持续落地，逐渐成为构建开放、实时 Lakehouse 架构的典型路径之一。
12 月 10 日 19:00，Streaming Lakehouse Meetup · Online EP.2 ｜Paimon × StarRocks 共话实时湖仓重磅回归。
这一次，我们将带来更多来自一线的一手实践：
- Paimon 的最新演进方向：围绕结构化、多模态与 AI 数据湖的能力升级。
- 用 StarRocks + Paimon 构建 Lakehouse Native 实时数据引擎：打通全模态存储与高性能查询。
- 淘天集团双 11 案例：大规模 OLAP 极速查询背后的架构设计与实践细节。
- 高德地图轨迹服务案例：复杂时空轨迹服务的实时支撑路径与演进思路。
欢迎走进直播间，与行业众多专家一起拆解 StarRocks + Paimon 在真实生产环境中的落地与演进思路。
详细议程见下方海报！
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