随着数据管理技术的不断发展，湖仓架构（Lakehouse）目前在业界已得到越来越多的使用。Lakehouse 是由 Data Warehouse（数仓）和 Data Lake（数据湖）这两种数据架构的融合，同时兼具二者的优势而形成自己独特的优点。基于 Lakehouse，我们不仅可以对结构化的数据，也可以对非结构化数据或半结构化数据进行统一存储。同时，基于 Lakehouse 开放的数据架构优势，使 Lakehouse 的数据湖存储可和业界主流的大数据计算范式（如流计算、批计算、OLAP 分析）进行较好的集成和融合，同时也能兼容常见的机器学习和 AI 的计算模型。
Apache Flink 诚邀您参加 7 月 27 日在杭州举办的阿里云开源大数据Workshop，了解流式湖仓、湖仓一体架构的最近演进方向，共探企业云上湖仓实践案例。本次 Workshop 将在 Apache Community Over Code 大会举办，CommunityOverCode是由 Apache（ASF）主办的一系列全球性会议，旨在促进开源技术的发展和社区参与。
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