百度 PALO：一款云原生数仓的诞生和发展

主要观点总结

文章介绍了百度数据仓库Palo的发展历程、当前数据仓库的发展趋势以及百度Palo 2.0版本的关键能力和未来展望。Palo是基于Apache Doris构建的云数据仓库，随着企业数据分析需求的变化，数据仓库技术也在不断发展，出现了多元化场景的高级特性和技术趋势。百度Palo 2.0版本在性能和云原生方面进行了关键更新，提供了更强大的查询能力、更智能的查询优化器、更节省资源的执行模型等。未来，Palo将继续优化产品能力，坚持稳定性优先的产品策略，加强与百度智能云的生态结合，向着云原生和与AI结合的方向演进。

关键观点总结

关键观点1: 百度数据仓库Palo的发展历程

包括从简单的查询分析加速到支持湖仓加速、冷热分层、日志分析等多元化场景的高级特性的发展脉络。

关键观点2: 数据仓库的发展趋势

随着企业数据规模的扩大和分析场景的复杂化，数据仓库技术正在向统一架构、降低运维和使用成本的方向发展，出现了如在线离线一体、流批一体等趋势。

关键观点3: 百度Palo 2.0版本的关键能力

包括性能提升、支持复杂数据类型、云原生能力等。其中性能提升体现在标准Benchmark数据集上盲测查询性能提升超过10倍，引入全新行列混合存储等优化。

关键观点4: 未来展望

Palo将坚持稳定性优先的产品策略，推出基于内核引擎的LTS版本，支持更友好的数据备份和恢复。同时，将加强与百度智能云的生态结合，向着云原生化、与AI结合的方向演进。

文章预览

百度数据仓库 Palo 是基于业内领先的 OLAP 数据库 Apache Doris 构建的 MPP 架构云数据仓库。 数据仓库诞生之初是为了解决企业在信息化过程中面临的数据量激增、数据格式多样化以及决策需求提升等问题。 从 20 世纪 70 年代由麻省理工学院的研究员提出将业务处理系统和分析系统分开的架构思路以来，数据仓库经历了几十年的发展，并在1991年被正式定义和广泛认可。 进入 2000 年以后，随着数据规模的增长， 数据仓库在各大互联网企业中得到了广泛应用。 亚马逊、谷歌、微软和 IBM 都推出了各自的数据仓库， 如大家耳熟能详的 Amazon Redshift、Google BigQuery、Microsoft Azure SQL Data Warehouse等 。 同样在这个时期，由于业务规模的发展，百度作为互联网企业也需要解决数据分析过程中数据量增长、性能要求提升带来的各种问题，因此研发了自家的数据仓库技术 PA ………………………………