在数据应用交互层面，由于时效性的要求，数据最终的展现查询还是需要通过DBMS（MySQL） 、MOLAP（Kylin）引擎来进行支撑。如下图所示： 如果想及时了 解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：iteblog_hadoop 汇总数据的交互 业务团队日常经营分析最典型的场景就是各种维度下的自定义查询，面对如此灵活可变、所见即 不同业务线需求差异大，指标需要良好扩展性。 由于业务上的复杂性，实时流计算中，需要考虑诸多业务口径的对齐，业务ER模型在合流处理中 开发成本较高，资源占用较大，通过设计基于Doris的准实时生产数仓，可以灵活地实现业务微批 处理，且开发生产成本都比较低。以下为基于Doris的准实时数仓架构设计，是典型的实时Lambd a生产架构： 实现准实时计算方案，需要以下能力的支撑： 实时的写入能力：目前支持Kafka To 活支撑应用。 高效的OLAP交互 ：支撑业务的灵活查询访问，业务层通过视图进行逻辑封装直接复用汇总层多维模型，提高了开 发效率，减少了运维成本。 相比Storm、Flink中的窗口计算，准实时DB微批的优势： Doris引擎在美团的重要改进 Join 谓词下推的传递性优化 如上图所示，对于下面的 SQL： select * from t1 join t2 on t1.id = t2.id

Doris官方网站：https://doris.apache.org/master/zh-CN/ • GitHub：https://github.com/apache/incubator-doris 欢迎关注Doris微信公众号 更多技术趋势、实践案例、社区活动 欢迎登陆百度智能云官网，体验企业级托管版本Palo 全新UI支持，更有新用户0元三个月优惠活动 Thank You