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
DPT德扑之星Lakehouse的优势
DPT德扑之星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
DPT德扑之星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
DPT德扑之星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DPT德扑之星托管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