百度资深研发工程师,负责 ApacheDoris 以及百度数据仓库Palo(Doris商业版本)的设计研发工作。同时维护 Palo 数仓在百度内部超过千台的部署规模,为超过200个业务线提供稳定可靠的数据分析服务。7年分布式系统研发经验,一直专注于分布式可扩展分析型数据库领域,主导参与了 ApacheDoris 从百度开源到进入 Apache 孵化器的全过程,同时也是 ApacheDoris 的 PPMC 成员。

百度资深研发工程师,负责 ApacheDoris 以及百度数据仓库Palo(Doris商业版本)的设计研发工作。同时维护 Palo 数仓在百度内部超过千台的部署规模,为超过200个业务线提供稳定可靠的数据分析服务。7年分布式系统研发经验,一直专注于分布式可扩展分析型数据库领域,主导参与了 ApacheDoris 从百度开源到进入 Apache 孵化器的全过程,同时也是 ApacheDoris 的 PPMC 成员。
Apache Doris 是一款基于 MPP 的交互式分析型数据库。能够提供在海量数据场景下的低延迟高并发查询服务以及高吞吐的即席分析服务。同时 Doris 拥有非常优秀的易用和易运维特性,能够帮助企业在短时间内快速搭建一套高性能分布式 OLAP 集群。
本次分享将从 Doris 架构设计出发,依次通过元数据管理、查询层、存储层等主要模块的功能介绍,向大家展示 Doris 作为一款简单易用的分布式数据库的功能特点和设计原理。同时还会介绍在云原生时代,Doris 如何适应新的云上环境,以及如何通过架构的改变帮助用户在云基础架构下带来更好的使用体验和更低的使用成本。
演讲提纲:
1. Apache Doris 的发展历程
2. OLAP 数据分析场景需求和 MPP 数据库设计原则
3. Apache Doris 核心功能介绍及案例解析
4. 云原生背景下 Apache Doris 的架构变革
你将获得:



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