DataFunSummit：2022年多維分析峰會嘉賓演講PPT合集（共38套打包）

1、StarRocks在360的應用實踐秦夢娜 資深研發工程師|01背景背景02多場景應用探索多場景應用探索03主要應用場景主要應用場景04總結展望總結展望目錄目錄CONTENT|背景01|DruidHiveSparkMysql支持 PB 級數據、大數據量能夠秒級查詢，支持讀寫分離；真正做到數據攝入實時、查詢結果實時；完善的SQL支持，極低的學習成本，自定義數據格式，極高的擴展性可輕松擴展到幾千個節。

2、基于數據湖技術的近實時場景實踐馬汶園 抖音電商實時數倉 大數據工程師01數據湖技術特性02近實時技術架構03電商數倉實踐04未來挑戰與規劃目錄 CONTENT數據湖技術特性01Hudi 的基本特性Hudi不是 數據湖的一種存儲，或Table Format。而是提供了Streaming 流式原語的、具備數據庫、數據倉庫核心功能（高效upsert/deletes、索引、壓縮優化）的數據湖平臺。Hud。

3、多維分析平臺在37手游的技術演進閆 鐵|0137手游業務背景手游業務背景0237手游多維分析手游多維分析實踐實踐0304多維分析平臺服務保障多維分析平臺服務保障目錄目錄CONTENT|多維分析技術產品化與多維分析技術產品化與業務化業務化37手游業務背景01|37手游簡介|37手游數據分析場景特點|37手游多維分析實踐02|OLAP在37手游的演進|2019202020212022ImpalaAD。

4、貨拉拉基于DORIS的OLAP體系演進及建設方法楊秋吉 大數據引擎負責人張斌 大數據工程師|0101背景介紹背景介紹0303OLAP體系演進（下）體系演進（下）0202OLAP體系演進（上）體系演進（上）0404總結思考與后續規劃總結思考與后續規劃目錄目錄 CONTENT|背景介紹01|貨拉拉介紹貨拉拉介紹|352352國內城市5858萬萬月活司機760760萬萬月活用戶3+3+IDC1000+。

5、SPARK讀寫ICEBERG在騰訊的實踐和優化劉獻楊 騰訊 高級工程師|01Apache Iceberg 介紹介紹02Spark讀寫讀寫Iceberg03Iceberg 生產實踐生產實踐04數據治理服務數據治理服務目錄目錄CONTENT|ApacheIceberg介紹01|Apache Iceberg 表格式(Table Format)|Iceberg table format that is 。

6、基于寬表建模的自助分析平臺馬皓百度資深研發工程師目錄CONTENTS 01業務背景02面臨的問題03寬表建設04自助可視化平臺01 業務背景日志數倉分層ADST+1查詢報表DWSDWDODS主要基于維度建模查詢性能大部分報表和查詢使用上層小表，提升查詢性能傳統數據業務：采用經典數倉架構，重點支持BI分析生產成本逐級生產數倉表，建模難度低，代碼易于理解維護成本運維工具成熟，自助化運維主要面向數據研。

7、DataTalk-DataTalk-開放的通開放的通用用BIBI可視化平臺可視化平臺金家興 騰訊大數據平臺部應用開發負責人|個人介紹|金家興，超過十年的開發經驗，折騰過后端、現在主要在前端領域之前在百度進行LBS方向的toC的研發目前在騰訊主要負責大數據相關的應用開發和架構設計等工作0101DataTalk的誕生的誕生DataTalk平臺的的背景介紹 0202架構設計架構設計產品核心能力和技術架。

8、探索構建商業地產多維分析王賢才01精細化運營精細化運營02多業態運營多業態運營03差異化運營差異化運營04數據運營整體架構數據運營整體架構目錄目錄 CONTENT商業地產精細化運營01分析模型數據域模型貨值模型回款專題簽約專題運營高效率專題成本模型運營活動專題xx專題項目(資產)產品合約賬務營銷活動客戶合作伙伴組織渠道訂單/交易公共xx專題指標體系-經營指標-運營指標X1板塊指標數據應用(產品)。

9、KYLIGENCE CLOUD云上數據湖分析的競爭優勢分析馬洪賓 技術合伙人、首席布道師|技術撐競爭優勢業務問題About KyligenceFounded in 2016 by creators of Apache KylinLeading Open Source OLAP for Big Data1500+Global Open-source AdoptionsSuccess Enterpr。

10、|多維分析懷謙在云音樂社交創新業務的應用資深數據開發工程師APPLICATION OF MULTIDIMENSIONAL ANALYSIS IN NETEASE CLOUDMUSIC SOCIAL INNOVATION BUSINESS2022/06/11|目錄目錄 CONTENT業務背景介紹業務背景介紹01自助多維分析意義自助多維分析意義03多維分析應用場景多維分析應用場景02多維分析的數據底。

11、!#$%&(!#$%&()*+,(-./)*+,(-./0123456701234567!Email:#$%&()*+,-./01234567258395:https:/ VIS Design Process0202/0123456/0123456Multi-dimensional Ranking and Projection0303789:%;789:%;Warehou。

12、B B站基于緩存優化站基于緩存優化PRESTOPRESTO集群查詢性能集群查詢性能楊洋 大數據開發工程師|個人簡介|楊洋楊洋bilibili大數據開發工程師2021年6月份加入b站工作至今在團隊中主要負責Presto與Alluxio的研發對分布式計算、存儲與調度方面有濃厚興趣0101集群架構集群架構0202Presto簡介簡介0404Presto on Alluxio0606后續工作后續工作目錄。

13、網易ARCTIC基 于 A PA C H E I C E B E R G 構 建 的 實時 湖 倉 一 體 系 統張永翔網易數帆 資深大數據平臺開發|01業務當前的挑戰Lambda 架構下流與批割裂帶來的問題02基于 iceberg 構建的湖倉一體系統03業務實踐Arctic 在網易內外的實踐04未來規劃目錄 CONTENT|網易Arctic業務當前的挑戰Lambda 架構下流與批割裂帶來的問題。

14、流批一體的實時多維分析流批一體的實時多維分析鄭德來 百度資深研發工程師0101大數據架構演進大數據架構演進0202流批一體方案流批一體方案0303關鍵問題突破關鍵問題突破0404總結和規劃總結和規劃目錄目錄 CONTENT大數據架構演進01經典離線數倉架構介紹ODSDWDDWSADS操作數據層（Operational Data Store），存儲基礎數據，做簡單數據清洗明細數據層（Data Wa。

15、字節基于DORIS的數據湖倉探索杜軍令 字節跳動數據平臺大數據工程師01當前的湖倉一體實踐03基于基于Doris的解決方案的解決方案02存在的問題與挑戰存在的問題與挑戰04未來規劃未來規劃目錄目錄CONTENT字節當前的湖倉一體實踐01當前的湖倉實踐業務線較多，實踐的數據模型也比較多純數據倉庫Lambda,Kappa架構湖上建倉當前的湖倉實踐典型Lambda架構兩套代碼，兩套架構當前的湖倉實踐典。

16、百信銀行用戶標簽建設與應用 王明軍|01 百信銀行介紹百信銀行介紹 02 用戶標簽建設方案用戶標簽建設方案 目錄目錄 CONTENT|03 用戶標簽在百信應用用戶標簽在百信應用 百信銀行介紹 01|百信銀行 首家國有控股的互聯網直銷銀行|百信銀行，全稱為“中信百信銀行股份有限公司”，是由國務院特批，銀保監會主導成立的全國首家獨立法人直銷銀行，也是首家國有控股的互聯網銀行。依托智能科技，鏈接場景生。

17、ClickHouse向量化執行與Pipeline設計馮呂 ClickHouse社區貢獻者About Me ClickHouse Top 50 Contributor,100+merged PRs https:/ MS student at Institute of Computing Technology,CAS Internship at Tencent WeChat Working on C。

18、騰訊燈塔融合分析引擎設計與實踐馮國敬 后臺開發工程師|!背景介紹騰訊燈塔、融合分析引擎!#挑戰與融合分析引擎的解法!$實踐總結!%未來演進方向目錄 CONTENT|融合、內核優化、加速背景介紹騰訊燈塔、融合分析引擎!|幫助產品、研發、運營和數據科學團隊30分鐘內:做出更可信及時的決策，促進用戶增長和留存。騰訊燈塔介紹|海量、實時、自定義三角難題三者兼顧需滿足條件|騰訊燈塔-融合分析引擎介紹|!#。

19、王星 同程數科 大數據高級工程師|Apache DorisApache Doris在同程數科數倉建設中的實踐在同程數科數倉建設中的實踐0101目錄目錄CONTENT|業務場景業務場景架構演變架構演變收益現狀收益現狀未來展望未來展望030302020404 業務場景01|業務場景-企業介紹|同程數科同程數科 同程集團旗下的旅游產業金融科技服務平臺。前身為同程金服，成立于2015年11月。愿景是，以。

20、SPARK ON K8S在阿里云上的實踐范佚倫（子灼），阿里云 開源大數據部技術專家|01Spark on K8s介紹介紹02Spark on K8s在阿里云在阿里云EMR的優化和最佳實踐的優化和最佳實踐目錄目錄CONTENT|Spark on k8s介紹部署架構社區進展重點特性01|Spark的集群部署模式|Hadoop YARN生產環境里最常用的部署方式源于Hadoop，具有良好的社區生態S。

21、基于基于EMR OLAP的開源實時數倉解的開源實時數倉解決方案之決方案之ClickHouse事務實現事務實現吳雪揚高級開發工程師|01現狀現狀02整體方案整體方案03測試結果測試結果04Sharding Key優化優化目錄目錄CONTENT|05未來規劃未來規劃現狀01|為什么需要 ClickHouse 寫事務|許多用戶通過 Flink+ClickHouse 構建“用戶畫像”、“實時 BI 報表。

22、Flink Table Store v0.2應用場景和核心功能李勁松 阿里巴巴 應應用用場場景景 核心功能 未來展望 項目信息目目錄錄DFS/Cloud Storage01010101010101Lake Store:Manifest-LSM FilesFlink Streaming InsertFlink Batch InsertLog System(Kafka)Flink Table Sto。

23、BI平臺在的實踐翁曉萍 級產品經理|01的BI平臺發展演變03BI平臺前的產品架構02BI平臺建設的探索和實踐04未來規劃和演進向錄 CONTENT|的BI平臺發展演變01|的BI平臺發展演變|集團內以各個業務的主題式BI建設為主 整合多維分析產品，打點統計、戶為分析、BI可視化等 深度集成采集和集團數倉能 匯集集團量的看板可視化需求 強移動化，和IM強集成 重點打造管駕駛艙場景 重塑底層架構和。

24、基于 DORIS 的知乎DMP 系統的架構與實踐侯容 知乎用戶理解&數據賦能研發 Leader|01背景背景DMP 業務DMP 業務流程DMP 畫像特征DMP 功能梳理02架構與實現架構與實現DMP 架構DMP 平臺功能盤點 業務向DMP 平臺功能盤點 基礎向特征數據鏈路及存儲人群定向流程03難點及解決方案難點及解決方案人群定向性能優化-第一階段人群定向性能優化-第二階段04未來展望未來。

25、字節數據湖平臺在實時數倉中的實踐張友軍 字節跳動數據平臺數據程師01實時數倉場景介紹02數據湖在實時數倉場景初探03數據湖在實時數倉典型場景實踐04未來規劃錄 CONTENT實時數倉場景介紹01實時數倉場景介紹實時數倉場景介紹實時數倉場景初探02數據湖在實時數倉場景初探場景探索是否可以解決實際痛點問題？是否可以穩定持線上業務？數據湖優勢相對離線數倉：時效性+效更新相對實時數倉：份存儲批流兩，效數。

26、翼支付大數據BI分析平臺建設實踐演講人：吳曉兵、唐曄2翼支付在金融大數據分析的應用翼支付在金融大數據分析的應用翼支付大數據翼支付大數據 BI 分析平臺架構分析平臺架構一一二二OLAP引擎技術引擎技術實踐實踐三三未來規劃未來規劃四四3業務場景業務場景 業務場景 數據探查 數據可視化 實時數據快速查詢 離線數據快速查詢 存在問題：煙囪式架構 查詢性能及穩定性差 自助式數據獲取門檻過高 數據權限管控混。

27、StarRocks構建實時數倉的新探索2022-03-24 王天宜|StarRocks 實時數倉戶案例錄|01020304實時數倉經典架構與特點StarRocks 實時數倉產品定位StarRocks 實時數倉建模式實時數倉經典架構與特點|實時數倉 1.0-Storm 架構SpoutBoltBoltBoltSpouttuplestuplestuplestuples|實時數倉 2.0-Lambda&。

28、數據湖ICEBERG在小米的落地與實踐小米-李培殿|目錄目錄CONTENT|01Iceberg 技術簡介02Iceberg在小米的應用實踐03基于 Iceberg 的流批一體的探索04未來規劃Iceberg技術簡介01|Iceberg 簡介|Apache Iceberg is an open table format for huge analytic datasets.Iceberg adds。

29、|StarRocks的實時更新StarRocks的實時更新常冰琳|Outline Real-time update use cases Common approaches Updates in StarRocks Ongoing&future works|實時更新需求01|Why?Traditional OLAPT+1 batch ETL,high latencyIncremental 。

30、基于歷史查詢的IMPALA集群性能優化實踐溫正湖 網易數帆-數倉技術負責人|01高性能數倉建設高性能數倉建設介紹網易大數據及高性能數倉建設方案03HBO優化實踐優化實踐介紹HBO在網易云音樂等業務場景使用實踐02HBO實現方案實現方案介紹管理服務器實現和基于歷史查詢的集群優化04未來發展計劃未來發展計劃介紹未來一段時間Impala和產品化的開發計劃目錄目錄 CONTENT|關于網易數帆 網易數帆。

31、劉成彬 資深大數據開發|StarRocks在游族的多維分析場景01歷史背景歷史背景02StarRocks優勢優勢03應用場景應用場景04未來規劃未來規劃目錄目錄 CONTENT|歷史背景01|歷史背景|痛點1.維護多套組件，運維成本高2.各組件SQL語法存在差異，開發維護任務成本高3.同指標數據下，需要保證不同組件計算的結果與口徑都一致的成本比較高4.結果數據比較大時，MySQL性能比較差訴求|。

32、多維分析在云產品計量計費場景中的應用李叢|01云產品計量計費介紹云產品計量計費介紹02多維分析應用多維分析應用03相關問題解決方案相關問題解決方案04后續系統迭代演進后續系統迭代演進目錄目錄CONTENT|云產品計費計量介紹01|計量計費模型-計費模型#1|打折用戶采購數據詢價支付發貨云產品線上商城發貨云產品代金券資源包（用量賬戶）其他使用權（直播/點播應用類產品）采購線上選購線下錄入支付信用賬。

33、T3出行湖倉一體架構下的統一指標平臺鄭平賀|040102CONTENTS目 錄為什么需要統一指標湖倉一體下的統一指標平臺架構未來展望03統一指標平臺的實現|01為什么需要統一指標|什么是指標指標 用來量化事物的一個工具，用數字來幫助我們用來量化事物的一個工具，用數字來幫助我們描述一些抽象的事件描述一些抽象的事件 一組能反映某一業務在單位時間內的規模、程一組能反映某一業務在單位時間內的規模、程度、。

34、MatrixDB：數字汽和腦實踐姚 延 棟創 始&C E O北 京 四 維 縱 橫 數 據 技 術 有 限 公 司Confidential 2021 四維縱橫姚延棟MatrixDB 創始Greenplum 北京研發中負責（2010-2020）Greenplum 中社區創始PostgreSQL 中社區常委清華學產教融合課程分布式數據系統基礎及應產業負責著有Greenplum：從數據戰略到實。

35、HOLOGRES:阿里建設高吞吐、多負載的實時數倉平臺劉一鳴 阿里云 MaxCompute&Hologres產品組|01實時數倉需求解析實時數倉需求解析02Hologres技術原理技術原理03推薦架構場景推薦架構場景04典型案例實踐參考典型案例實踐參考目錄目錄CONTENT|實時數倉需求解析01|業務在線化、運營精細化驅動數據實時化|領導駕駛艙實時大屏洞察業務變化實時精細化運營數據分析民。

36、字節跳動數據湖索引演進耿筱喻 字節跳動數據平臺大數據工程師01HUDI索引介紹索引介紹02問題與挑戰問題與挑戰03字節數據湖索引演進字節數據湖索引演進04未來規劃未來規劃目錄目錄CONTENTHUDI 索引介紹01傳統數倉數據更新在傳統 Hive 數倉的場景下，數據更新方式為:增量 Join 全量-覆蓋歷史分區讀全部文件更新全部文件JoinHudi 索引作用更新數據可以快速被定位到對應的 Fil。

37、Next generation of Tencent OLAP EngineTencent TEG LongYueCONTENTS01Background02Storage:Various Columns and Indexes04Benchmark and Applications03Computation:Integrated with PrestoBackgroundMercsDBlDat。

38、DORIS在蔚來的應用唐懷東 數據團隊負責人|01OLAP在蔚來的發展在蔚來的發展02Doris作為統一作為統一OLAP數倉數倉03Doris在運營平臺上的實踐在運營平臺上的實踐04經驗總結經驗總結目錄目錄CONTENT|OLAP在蔚來的發展在蔚來的發展01|OLAP在蔚來的發展|2017年引入Druid2019年引入TiDB2021年引入Doris為什么選擇Doris|Doris作為統一作為統。