语法，支持标准 SQL，极大降低开发人员接入使用成本；  支持多种联邦查询方式，支持对 Hive、MySQL、Elasticsearch 、Iceberg 等组件的 联邦查询分析，降低多数据源查询复杂度。 通过以上的方式，使得存储成本降低 42%，开发与时间成本降低了 40% ，成功实现降本提 效，后续我们将继续探索！ 未来规划 未来我们还将继续进行迭代和优化，我们计划在以下几个方向进行探索：

架构上通过MOLAP+ROLAP双引擎模式来适配不同应用场景，如下图所示： 技术权衡 MOLAP ：通过预计算，提供稳定的切片数据，实现多次查询一次计算，减轻了查询时的计算压力，保证 了查询的稳定性，是“空间换时间”的最佳路径。实现了基于Bitmap的去重算法，支持在不同维度 下去重指标的实时统计，效率较高。 ROLAP ：基于实时的大规模并行计算，对集群的要求较高。MPP引擎的核心是通过将数据分散，以实现 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 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 的灵活应用、准实时的批处理等场景。而以Kylin为基础的MOLAP模式在处理增量业务分析，固化 维度场景，通过预计算以空间换时间方面依然重要。 业务方面，通过外卖数仓Doris的成功实践以及跨BG的交流，美团已经有更多的团队了解并尝试 使用Doris方案。而且在平台同学的共同努力下，引擎性能还有较大提升空间，相信以Doris引擎 为驱动的ROLAP模式会为美团的业务团队带来更大的收益。从目前实践效果看，其完全有替代Kyl

对于用户填写的导出路径不会做合法性检查。如果 Doris 的进程用户对该路径无写权限，或路径不存在，则会报错。 同时处于安全性考虑，如果该路径已存在同名的文件，则也会导出失败。 Doris 不会管理导出到本地的文件，也不会检查磁盘空间等。这些文件需要用户自行管理，如清理等。 4. 结果完整性保证 该命令是一个同步命令，因此有可能在执行过程中任务连接断开了，从而无法活着导出的数据是否正常结束，或是否完整。 此时可以使用