由于外卖业务特点带来 的数据生产成本较高和查询效率偏低的问题，他们通过引入Apache Doris引擎优化生产方案，实 现了低成本生产与高效查询的平衡。并以此分析不同业务场景下，基于Kylin的MOLAP模式与基于 Doris引擎的ROLAP模式的适用性问题。希望能对大家有所启发或者帮助。 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 do op/Spark分布式大数据技术生态来构建数据仓库，然后对数据进行适当的分层、加工、管理。而 在数据应用交互层面，由于时效性的要求，数据最终的展现查询还是需要通过DBMS（MySQL） 、MOLAP（Kylin）引擎来进行支撑。如下图所示： 如果想及时了 解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：iteblog_hadoop 汇总数据的交互 业务团队日常 com 所得的应用场景，美团平台使用Kylin作为公司的主要MOLAP引擎。MOLAP是预计算生产，在增 量业务，预设维度分析场景下表现良好，但在变化维的场景下生产成本巨大。例如，如果使用最 新商家类型回溯商家近三个月的表现，需要重新计算三个月的Cube，需花费几个小时，来计算近 TB的历史数据。另外，应对非预设维度分析，MOLAP模型需要重新进行适配计算，也需要一定的 迭代工作。 明细数据的交互