【美团软件架构案例分析】美团、ApacheKylin在拥有数十亿数据的OLAP场景中的实践美团各业务线存在大量的OLAP场景分析场景，这些场景需要基于数十亿的Hadoop数据- 。直接响应分析 division、city BD等数千人的交互访问请求 ， 对OLAP服务的可扩展性、稳定性、数据准确性和性能要求很高 。
1、ApacheKylin在 美团数十亿数据OLAP场景下的实践 美团各业务线存在大量的OLAP 分析场景 ， 需要基于数十亿的Hadoop数据分析，直接响应分析事业部、城市BD等千人交互访问请求 。本文主要介绍美团的具体OLAP要求，如何将Kylin应用到实际场景中 ， 以及目前的使用情况和现状 。同时将麒麟与其他系统(如Presto、德鲁伊等)进行对比 。)，并阐述了其独特的优势 。
首先，一个开源项目在公司真正落地时会遇到很多障碍，这主要是由各业务线不同的数据特性和业务特性决定的，所以本文将介绍美团的数据场景特性；其次，根据这些数据的特点 ， 尤其是不符合麒麟设计初衷的部分 ， 有什么样的解决方案？第三 ， 目前OLAP领域没有事实上的标准，很多发动机都可以做类似的事情，比如普通的MPP，麒麟，或者es 。
2、目前各大互联网公司如阿里,腾讯,滴滴, 美团,今日头条这些公司的大数据分...阿里 ， 腾讯hbase实力很强，估计是自己开发或者重新开发的 。其他公司估计都是用开源或者商业产品，但本质是一样的 。例如，它无非是一个分布式集群(hadoop)，带有一些部署组件(docker，zookeeper)，分布式MQ(kafka)，以及处理与计算(spark，hive，MR) 。Mongo)，可视化有很多选择，比如vue，react，angular ， 画图可以选择highchart和echarts 。
3、互联网产品|一篇文章,教你落地竞品 分析记得之前写过一篇关于如何输出交互文档的文章 ， 有个小伙伴在后台回复了“禁售品分析” 。出乎我意料，他的意思应该是“竞品分析” 。其实大家应该都做过竞品分析，只是关注点或者目的不同 。比如有一天，大老板给PM提了一个需求:用户觉得登录/注册步骤太繁琐，太没特色 。产品经理可能会根据目标用户或产品定位，选择几款app供交互/视觉设计师参考 ， 并把需求解释清楚 。
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