百度数据仓库 Palo for Apache Doris
百度数据仓库 Palo 是基于业内领先的 OLAP 数据库 Apache Doris 构建的 MPP 架构云数据仓库，支持海量数据高效导入、实时更新，能够同时满足企业对报表与 OLAP 分析两类不同需求，帮助企业快速且低成本地构建极速易用的云上数据分析平台。
33%的用户同时购买了MapReduce
产品概述
百度数据仓库 Palo for Apache Doris 是一款支撑在线报表和多维分析应用的高性能并行数据库，分布式架构简洁且易用运维，助力企业快速且低成本的构建云上数据分析平台。支持海量数据高效导入，用户可以从 RDS、对象存储 BOS、百度 MapReduce 等导入数据，进行大数据的多维分析。 Palo 兼容主流BI工具，数据分析师可以通过可视化的方式分析和展示数据，快速获取洞察以辅助决策，加速企业“数智化”进程。 注：Apache、Apache Doris以及相关的开源产品的名称都归属于Apache 软件基金会。
产品优势
数仓查询加速
- PB级别数据毫秒/秒级延时 - 海量数据无缝应用 - 极大幅度提升查询效率
多源联邦查询
- 跨多数据源，统一查询入口 - 过滤条件，显著提升查询性能 - 满足业务人员多元化查询需求
交互式数据分析
- 结合BI构建交互式数据分析应用 - 海量数据自助探查和多维度分析 - 对业务的深层探索和快速决策
实时数仓构建
- 流式数据高效导入 - 实时业务数据洞察 - 统一大数据平台架构和数据流
产品功能
高效查询
- 业界领先的MPP查询引擎、列式存储、智能索引、向量执行 - 高度兼容SQL标准，并提供库内分析、窗口函数等高级分析功能
数据导入
- 支持批量数据的原子性导入 - 支持流数据的低延迟导入
在线数据管理
- 无须停服务即可建立物化视图、更改表结构 - 支持灵活高效的数据恢复
物化视图
- 物化视图随原始表自动更新 - 自动选择最合适的物化视图完成查询
应用场景
用户行为实时洞察
经营分析决策
实时数据仓库
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实践案例
百度统计作为国内最大的中文网站分析平台，为用户提供精细化数据分析的SaaS服务，需要搭建稳定、高并发的数仓。采用百度数据仓库Palo,实现用户行为的多为分析与实时报表输出。
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场景优势
- 准实时数据洞察 - 超大规模数据量 - 高并发稳定运行 - 低延时高效查询
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实际案例
某传统企业需要构建数字中台以处理海量的生产数据，以达到分析决策的作用。通过数据仓库Palo可以进行数百维度的查询分析，深入挖掘数据之间的关系。
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场景优势
- 支持数十个业务线，整体响应ms - 满足业务各种实时数据分析需求 - 千万级大表关联秒级响应 - 高可靠、高可用、良好拓展性
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实践案例
随着流量红利逐步消失、拉新成本飞速上升等问题，某电商急需升级数仓，实现实时精准营销。通过百度数据仓库Palo，大量降低了计算资源，实现实时推荐与精准营销的功能。
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场景优势
- 提高了开发效率，更适应维度变化 - 大量降低计算资源 - 接口服务得到统一 - 保证数据的一致性和安全性
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