助。 本文侧重于以Doris引擎为“发动机”的数仓生产架构的改进与思考。在开源的大环境下，各种数据 引擎百花齐放，但由于业务的复杂性与多样性，目前并没有哪个引擎能够适配所有业务场景，因 此希望通过我们的业务实践与思考为大家提供一些经验参考。美团外卖数仓技术团队致力于将数 据应用效率最大化，同时兼顾研发、生产与运维成本的最小化，建设持续进步的数仓能力，也欢 迎大家多给我们提出建议。 数仓交互层引擎的应用现状 并发性能受限于集群的性能。一般原则是并发 较高的业务，需要严格控制查询时效（基本在毫秒级），对于并发不高的业务，允许进行 较大的查询，但也要考虑集群的承受能力。 通过一年来的应用以及Doris的不断改进升级，Doris的高可靠、高可用、高可扩展性也得 到进一步验证，服务稳定可靠。 准实时场景下的应用 离线业务分析大多基于T+1的离线数据，但在营销活动场景下，外卖团队往往需要当日的实时数 据进行 实时的写入能力：目前支持Kafka To Doris秒级延迟。在可靠性、稳定性建设方面仍需进一步提升。 引擎建设 ：短平快的计算+高效的存储性能。目前Doris引擎性能仍有进步空间，2020年将有较大改进提升 5 / 8 Apache Doris在美团外卖数仓中的应用实践 Spark大数据博客 - https://www

音乐、酷狗音乐、酷我音乐和全民 K 歌，总月活用 户数超过 8 亿。 业务需求 腾讯音乐娱乐拥有海量的内容曲库，包括录制音乐、现场音乐、音频和视频等多种形式。通 过技术和数据的赋能，腾讯音乐娱乐持续创新产品，为用户带来更好的产品体验，提高用户 参与度，也为音乐人和合作伙伴在音乐的制作、发行和销售方面提供更大的支持。 在业务运营过程中我们需要对包括歌曲、词曲、专辑、艺人在内的内容对象进行全方位分析，

最佳实践 1. 观察导入作业进度。 可以通过返回结果中的如下字段来观察导入作业的消费进度。 1. 观察 Statistic 中 和 两个数值的变化。如果 在持续增长， 说明作业在正常消费。如果 在持续增长，则说明可能 Kafka 中已经没有需要消费的数据；或者无 法消费到 Kafka 的数据；或者遇到其他错误。 2. 观察每个 Kafka Partition 的 offset