众所周知，LakeHouse 架构是当前大数据领域领先的技术架构之一。LakeHouse 由海外知名大数据公司 Databricks 提出，旨在融合数据湖的灵活性及成本效益与传统数据仓库的强大事务支持、高性能分析能力于一体，并且能够无缝集成机器学习等多种应用场景，为企业提供了更加全面的数据管理和分析平台。

Apache Spark 作为近十几年来大数据领域最优秀的开源项目之一，提供了强大统一的大数据处理和分析能力，涵盖了实时离线数据处理、SQL、图计算、机器学习及深度学习等多个维度，作为 LakeHouse 的核心组件，Spark 在大数据和AI方向持续发力。

Apache Paimon 作为新兴的数据湖存储技术，最初在Flink社区中以 Flink Table Store项目孵化。2023 年，Paimon独立出来成为一个 Apache Incubator项目，2024 年 4 月完成孵化成为了一个Apache顶级项目。Apache Paimon 采用开放的数据格式和技术理念，提供高吞吐、低延迟的数据摄入、更新及查询能力，且与诸多业界主流计算对接，是 LakeHouse 架构中不可或缺的一部分。

为了助力 LakeHouse 架构在企业中的实践与落地，阿里云 EMR 技术团队联合 Apache Paimon 社区，联合举办“ Apache Spark & Paimon, 助力 LakeHouse 架构生产落地”线下 meetup，邀请阿里云、VIVO、美团等众多业内大咖分享 LakeHouse 架构的核心技术和最佳实践经验，为大数据从业者提供一个开放的分享与交流平台。