Spark换代升级解决方案
基于通用增量计算实现成本减半，10倍性能提升，全面兼容Spark实现平滑迁移
传统开源Spark体系带来的挑战
处理效率低，资源成本高
引擎基于JVM构建，复杂查询优化效果不佳导致资源利用率低，引擎性能不足
复杂度高、一致性差
依赖多组件集成支持多场景，集成复杂度高、开发链路长，结果数据一致性差
技术门槛高，运维投入大
需要专业人才调优、升级、修复问题，如大规模数据性能调优、海量小文件合并、高并发低延迟优化
二次开发投入大
基于开源Spark体系，企业需要额外配置自建开发调度体系，数据血缘体系治理体系等
云器Lakehouse的优势
云器Lakehouse是新一代云原生数据平台，通过存算分离架构和全托管服务，实现10倍性能提升和3倍成本优化。作为统一的数据分析引擎，支持从批处理到实时分析的全场景应用，配备完整的一站式数据工具链，让企业零运维即可轻松建设数据主仓。
10x效率提升、3x成本降低
存算分离湖仓架构，Serverless弹性资源
按量付费，自动升缩，自动启/停
增量计算，Native向量化引擎
对比Spark/Trino10x性能优势
全托管服务，0运维成本
免运维，自动升级，SLA保障
自动存储、数据建模优化(AutoMV)
仅用Single-Engine支持五大场景
批处理
流计算
即席查询
实时分析
日志检索
一体化产品方案，开箱即用
内建数据集成、开发、治理、运维、监控Web Ul工具
与引擎无缝集成，集成化用户体验
提供开放元数据、SDK，支持二次开发
方案架构
全托管企业级数据平台，基于下一代一体化引擎和架构设计，且无负载、零持有成本，无需运维团队。
1大于N：
1个平台替代10+个复杂的开源工具
增量计算：
实现引擎在批处理、流计算、交互分析等场景下都具备卓越性能
无缝衔接，低成本迁移 — 让Spark升级更简单
云器Lakehouse提供全方位的Spark迁移方案，从元数据、数据到任务的一站式迁移服务，让95%的Spark任务都能低成本转化为高性能SQL。基于插件式湖上加速架构，可在保留原有数据平台的情况下实现性能提升，快速解决性能瓶颈问题。
平滑迁移能力：Spark任务轻松转化
云器Lakehouse采用统一存储、统一元数据、统一计算资源的一体化架构，为企业提供全方位的Spark迁移解决方案。通过完善的迁移工具和兼容体系，帮助您轻松实现业务升级。
统一元数据管理：
支持Unified Catalog直接对接Hive Meta Store，轻松导入元数据
灵活数据接入：
通过External Schema/Table功能实现数据快速导入
托管Spark保障：
难以转换的任务可直接使用云器托管Spark服务，确保业务连续性
全面任务转换
支持Spark3标准语法并进行扩展
提供ZettaPark工具实现DataFrame到SQL的转换
使用sqlglot完成多平台SQL方言转换
通过多种方式将RDD转化为SQL
支持Spark Streaming转化为增量计算实时加工
原地加速能力：新引擎为Spark提速
云器Lakehouse创新性地提供插件式湖上加速方案，让您在不改变现有数据平台架构的前提下，即可体验卓越的查询性能。这种低成本、低风险的方案能够快速解决性能痛点。
保持架构稳定：
无需改变现有数据平台和业务架构
显著性能提升：
基于云器强大的引擎能力，直接获得查询加速效果
低成本高收益：
以最小的改造成本获得最大的性能提升
极简接入方式
通过外表联邦查询能力直接对接现有数据
插件式架构实现即插即用
快速部署启动，立即见效
应用场景
开源自建升级为企业化全托管平台
已有大数据平台轻量化原地加速
业务挑战
自建Spark平台面临性能瓶颈与运维困境
CDH/HDP停服后的平台升级需求
EMR等平台的降本增效诉求
解决方案
云器Lakehouse单一引擎支持批处理/即系查询/实时分析/实时加工/检索 等多场景
云器Lakehouse兼容Spark API，最小化Spark迁移成本
方案价值
整体成本降低一半以上
性能全面提升，查询性能优化，数据新鲜度大幅提升
减轻运维压力，平台具备线性增长能力，无需担心后续升级压力
