随着车联网、IoT和AI应用的普及，多模数据处理需求日益增长，企业面临的挑战不仅仅在于数据的收集和存储，更在于如何高效进行数据的计算和治理，从而实现数据价值最大化。以车联网数据为例，这一场景在数据链路和数据处理上的需求都十分复杂：首先，数据类型多样，包含车机状态、地理位置信息、运行日志等多种具备明显时序特点的数据，在业务视角上又需要建模成超级大宽表。其次，在数据处理链路上，既有实时链路，也有离线链