2020年终大会-数据仓库：7-3.pdf

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1、贝壳基于Apache Druid的 OLAP引擎应用实践王啸现贝壳基础平台中心大数据平台部工程组-资深研发工程师，负责OLAP平台查询引擎相关技术曾经供职于中国电信、百度，负责大数据平台的架构设计与研发，有着丰富的实践经验个人介绍 1. 贝壳OLAP平台介绍 2. OLAP技术选型策略 3. Druid在贝壳的应用实践 4. Druid结合贝壳业务场景的改进 5. 未来规划分享大纲 1. 贝壳OLAP平台介绍平台架构一站式指标平台 QueryEngine 奥丁图灵CA运营使用对象路由层引擎层指标层数据建模例行任务指标定义与加工指标API 元数据平台查询转换查询缓存查

2、询降级引擎切换 KylinDruidClickhouse 监控平台经纪人运营人员房产分析师应用层数仓人员客户数据源构建时间长，不能完全满足业务方及时查询要求数据源底层存储占用巨大查询灵活性较差，可能需要构建多个cube适配相较源数据膨胀率巨大，产生可怕的维度爆炸调优门槛相对较高使用Kylin存在的问题： 2. OLAP技术选型策略我们需要什么样OLAP引擎要求亚秒级响应支持较高的并发灵活易用查询接口快捷的数据导入 PB级别的数据量能满足五项要求的开源OLAP数据库，做全面的对比种类大数量支持查询性能高并发实时数据摄入实时数据更新 Jo

3、in支持灵活性成熟程度重要特性运维要求备注 druid 高高高支持不支持直接 update，但支持Last Aggregator 语义差SQL支持有限支持Online Schema变更高精确去重（官方支持有限）但社区提供了离线精确去重解决方案支持多值维度中仅支持时序数据 kylin 高高高3.0版本支持，老版本不支持不支持差支持SQL(非标准) 适合固化维度分析高支持精确去重中 doris 高高中支持中中SQL支持好支持Online Schema变更支持数据 Update操作中支持精确去重中 clickhouse 高高中支持弱差支持SQL(非标准) 高支持精确去重支持Array等类型高 220 73 143 166 60 55 110 22 20 110 45 15 18 20 0 50 100 150 200 250 数据源1数据源2数

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