Streamhouse на практике: данные за секунды, дашборды — нет

Привет, Хабр! Меня зовут Александр, я DevRel команды Selena Lakehouse. Пишу про СУБД StarRocks, архитектуры Lakehouse и Streamhouse в Telegram-канале @starrocks_selena ( https://t.me/starrocks_selena ). Полгода назад термин Streamhouse начал всплывать на конференциях и в блогах. При этом многие русскоязычные источники, которые я читал, сводят его к «замене Iceberg на Paimon и обновлению Flink» или путают с обычным Lakehouse. На самом деле за Streamhouse стоит интересная архитектурная логика. Конкретный набор компонентов, где каждый решает свою задачу: Apache Flink для вычислений, Apache Fluss как горячий потоковый слой, Apache Paimon как холодное хранилище. Вместе они дают потоковый Lakehouse с задержкой в секунды вместо минут. Мне стало интересно: можно ли на этом стеке построить полноценный аналитический конвейер? Не на слайдах, а руками в Docker Compose, с SQL и реальным сценарием. В этой статье:

https://habr.com/ru/articles/1005394/

#Streamhouse #Apache_Flink #Apache_Paimon #Fluss #StarRocks #Lakehouse #Realtime_analytics #SQL