Apache Doris (Incubating)  是百度自研分析型数据库 Palo 的开源版本，由 2018 年贡献给 Apache 基金会孵化。目前已在百余家互联网、垂类和传统企业中落地应用。Doris 旨在提供 PB 级数据中的低延迟、交互式数据探索，同时也能够支持高并发在线报表类场景。

本次分享会介绍 Doris 的系统架构和核心功能特点，并结合具体案例为大家介绍 Doris 实践应用。同时介绍 Doris 在接入实时流数据，以及数据更新场景下的最新研发进展，使得 Doris 能够更好的服务于在线实时数据场景。

内容大纲

1. 演化之路

•     从百度 Palo 到 Apache Doris的发展历程
•     介绍 Palo/Doris 的设计初衷，迭代过程

2.系统架构

• 介绍 Doris 的系统架构和重点特性，包括 MPP 查询引擎、物化视图、分布式管理等亮点功能，帮助听众对 Doris 有一个直观的认识

3.面向更新场景的解决方案

• 介绍 OLAP 系统在数据实时同步、CDC 场景下的需求和痛点
• 讲解 Doris 针对这些问题所给出的解决方案和技术实现，以及最终如何实现同步 MySQL Binlog 进行实时数据洞察的能力

适合人群

1. 对 OLAP 数据库感兴趣的开发者和从业人员
2. 正在进行离线、实时数仓架构选型的架构人员