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打造 CarbonData 生态：深度扩展以支持新数据源与计算引擎的实战指南

用户问题原文：“如何扩展 CarbonData 以支持新的数据源或计算引擎？”

解析范围：本文将基于Apache CarbonData 2.3.x，系统性地阐述其架构设计中的扩展点，并通过两个完整案例——为 Flink 批处理作业提供 CarbonData Source/Sink和为 Presto 查询引擎开发 CarbonData Connector——手把手指导你完成从接口定义、核心逻辑实现到集成测试的全过程。我们将深入core模块的存储抽象层和integration模块的适配器模式，并以一个物联网设备指标监控场景为例，展示如何构建一个统一的湖仓分析平台。

在构建一个物联网设备指标监控平台时，我们面临着典型的混合负载挑战：上游有Flink 实时管道持续不断地从 Kafka 消费设备心跳、温度、电量等指标，并需要低延迟地写入存储；下游则有Presto 交互式查询和Spark 批处理作业对海量历史数据进行复杂的多维分析和机器学习。

作为架构师，你希望选择一种统一的存储格式来简化架构。Apache