构建单个分析数仓需要维护5-6个组件；

明细数据查询和聚合查询只能二者选一；

高并发场景和大吞吐即席查询不能兼得；

每个组件都需要单人独立负责，运维成本居高不下；

单表查询性能稳定性欠佳，复杂查询场景下计算引擎性能差；

个别节点宕机，缺失的数据不会自动补齐，面临丢失的风险；

单个集群计算压力激增时，无法弹性伸缩，扩容压力大；

依靠缓冲层批量导入数据，无法支持数据实时写入；

……

数据仓库平台搭建、数据仓库运维过程中的这些问题你都遇到过吗？

数据仓库已经成为大数据体系建设过程中尤为重要的部分，你却还在为这些问题而苦恼？快来试试百度云数据仓库 Palo！

什么是 百度云数据仓库 Palo？

百度云数据仓库 Palo 是基于 Apache Doris 的，MPP 架构、面向 OLAP 的数据仓库产品。

▲ 专门应对高并发、低延时的 PB 级实时数据仓库使用场景，全面兼容 MySQL 协议，可以毫秒级、针对亿万级数据进行及时的多维分析透视和业务探查。

▲ 使用 Palo 时，可以从本地、RDS、BOS、百度云 MapReduce 等导入海量数据，进行大数据的多维分析。

▲ Palo 还兼容主流 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。

为什么选择 百度云数据仓库 Palo？

不仅外部用户在使用，在百度内部超多重要的业务都选择 Palo 作为数据仓库。被这么多人 pick 的百度云数据仓库 Palo，到底有哪些优势？

百度云数据仓库 Palo 还提供了全新 UI 支持，5分钟上手，建库建表、数据导入、数据查询！

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