现有大数据平台原地加速，不迁移
无需迁移数据、元数据和任务，以插件化方式嵌入现有 Hadoop / 湖仓架构——Spark 离线作业降本 50%+，即席查询提速 3 倍以上，业务全程零停机。
50%+
Spark 离线作业
计算资源降本幅度
3 – 10×
即席查询 / BI 报表
性能提升范围
<1%
迁移代码
改动量
3-5 天
即可验证效果
行业挑战
大数据平台升级，为什么这么难？
中大型企业的 Hadoop/湖仓架构在业务高速增长下，面临三重困境
迁移风险高，代价难以承受
现有平台支撑核心生产业务，大规模数据迁移意味着停机风险、元数据断裂、上下游任务全面改写——每一项都是高代价决策。
开源引擎性能触顶
随着数据量飙升，Spark 计算成本直线上涨，Presto/Trino 查询延迟加剧，ClickHouse 并发瓶颈显现——性能已成增长阻力。
多引擎烟囱架构，运维失控
Spark + Presto + Flink + ClickHouse 各自为政，格式、元数据、调度无法统一，运维团队疲于奔命，一个故障牵连全链路。
方案价值
无需迁移，插件式升级引擎，多场景降本增效
云器 Lakehouse 以嵌入式方式接入现有平台，实现四大核心价值
极致性能
Spark 离线场景作业直接降本 50% 以上；Presto/Trino 外表查询加速 3 倍，导入内表后通过向量化引擎提速 6–10 倍。
完善开放性
完整支持 HDFS/S3/OSS/COS/GCS；兼容 Hive、Iceberg、Delta、Hudi、Paimon 全部主流表格式；无缝对接 HMS/Catalog 及 JDBC/MySQL 协议。
单一引擎多场景
一套云器 Lakehouse 架构同时支持离线 ETL、近实时加工、实时分析、Ad-hoc 查询、高并发检索——彻底消除"烟囱式"架构复杂性。
嵌入式低成本切入
对现有系统"零入侵"，无需推倒重来。数据不搬、元数据不动、任务不搬，快速 POC 验证效果，最大化保护既有 IT 投资。
为什么选择我们
传统升级 vs 云器嵌入式方案
不再为数据迁移付出沉重代价——直接在原地加速
传统大数据升级方式
数据全量迁移，业务停摆数周
历史数据搬迁涉及 PB 级规模，任何错误都是灾难性的
元数据重建，历史链路全部断裂
Hive/Iceberg 表结构需要重新梳理，血缘关系从零恢复
SQL 全量改写，研发成本高
数百乃至数千条 SQL 任务逐条适配，不确定性极大
新旧系统长期并行，运维翻倍
过渡期两套系统同时维护，成本高、风险多
效果难验证，项目风险极大
需要大量资源才能证明价值，ROI 周期漫长
LH 嵌入式方案数据原地读写，业务全程零停机
直接挂载现有 HDFS/S3 存储，数据一行不搬
元数据不动，直接复用 Hive/Iceberg
HMS/Databricks Catalog 全兼容，历史血缘完整保留
SQL 完整兼容，上下游无需任何改动
Spark SQL、Hive-SQL、GP-SQL 兼容度 95%+
插件式接入，单引擎替代多套系统
通过 SDK/OpenAPI 接入，存量任务可逐步切换
快速 POC，数天验证降本 50% 效果
最小化风险，最大化信心，ROI 从第一个任务就可计算
技术架构
四个"不动"：最低风险的升级路径
嵌入式架构的核心承诺——每一项都经过生产验证
数据不动
直接在现有存储上读写，无需数据搬迁。支持所有主流文件格式。
元数据不动
复用现有 Hive Metastore 或 Databricks Catalog，历史血缘一行不丢。
任务不搬
通过 SDK 对接自研平台，通过 OpenAPI 打通调度系统，存量任务按需逐步迁移。
SQL 不改
完整兼容 Spark SQL、Hive-SQL；GP-SQL/Presto-SQL 兼容度 95%+，提供 sql-glot 自动转化工具。
典型场景
三大核心场景，一套引擎全覆盖
根据你的现有架构选择起步场景，按需逐步扩展
离线 ETL 计算加速
SQL 完整兼容，Spark SQL / Hive-SQL 无需改写
上下游零改动，调度系统、开发平台照常运行
向量化引擎加速，计算成本直接降低 50%+
存储兼容，支持 HDFS/S3/COS，Hive/Iceberg 表格式直接读写
Ad-hoc 即席查询加速
协议兼容，JDBC / MySQL 协议兼容，无需改动查询工具
性能提升，外表直接查询，性能提升 3 倍以上，或降本 50%
数据零迁移，数据无需挪动，Hive/Iceberg 外表直接查询
内表加速，导入内表后向量化加速 6–10 倍（一条 SQL 完成）
BI 高并发低延迟查询
资源管理，更好的资源管理，资源隔离及灵活复用，大作业自动路由
性能超越，宽表查询 + 多表关联查询性能全面超越 ClickHouse
SQL 兼容，SQL 完整兼容，BI 工具无需改造
单引擎覆盖，单引擎同时处理 BI + ETL + 实时，彻底告别烟囱架构
客户案例
生产环境验证，不只是 Benchmark
三个真实客户从接入到上线的完整历程
在线教育
火花思维的大数据平台基于腾讯云 Spark + HMS + COS 对象存储构建。通过 Python SDK 将开发平台对接至云器 Lakehouse，利用外表读写实现 ETL 原地加速。Spark SQL 全程兼容，上下游任务无需任何改动，最终实现生产任务性能 3–10 倍提升，计算资源降本 60% 以上。
60%+
综合成本降本
3×
性能提升
0
业务中断时间
在线教育
高途教育基于云器Lakehouse的湖上原地加速方案，通过Presto/Spark湖上计算加速实现P90查询性能提升5倍，同时借助增量计算以一半的成本将数据新鲜度从1小时提升至5分钟。
60%+
综合成本降本
5×
性能提升
1h→5min
数据新鲜度
东南亚物流
NinjaVan 从谷歌云（Spark + Presto + GCS）迁移至华为云，通过云器 Zettapark + sql-glot 工具实现 Spark SQL 兼容，代码改动不足 1%。开发调度系统从 Airflow 迁移至云器 Studio，BI 工具直连云器，最终实现 ETL 性能 6 倍提升，BI 报表性能 2–10 倍提升，SLA 达到 99.9%。
65%
综合成本降本
6×
ETL性能提升
<1%
代码改动量
