2019年12月22日，Doris本年度最后一场线下沙龙在百度大厦顺利举办。本次邀请了来自美团、京东、百度的技术大牛来分享实战经验，快来跟随小编一起回顾吧！

获取嘉宾ppt请关注Apache Doris(incubating) 官方公众号，并回复1222， 现场视频会在近日放出，敬请期待。

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Apache Doris (incubating) 0.12.0

此次沙龙由Doris主创团队的黄康平带来了Doris 0.12.0的新版本预览。

在新的版本中，Doris实现了基于page的列式数据存储，引入行号索引、词典压缩、page cache机制。 存储效率和读写性能又双叒叕提升啦，期待不期待！
不仅如此，一直备受关注的Spark on Doris功能也将在这个版本中和大家见面。打通Doris和Spark/Hadoop社区生态，势在必行！

美团点评 · 基于Bitmap的精确去重和用户分析

来自 美团点评 的 Doris Committer康凯森 带来了Doris基于Bitmap的精确去重和用户行为分析。

凯森提到，随着数据规模及实时性的提升，我们应该优先考虑近似算法，但与财务、业绩等相关的业务必须要求精确。而基于Bitmap，可以使精确去重更加高效。
同时，凯森也带来了基于Bitmap计算交集，以高效支撑用户行为中的留存、画像及漏斗分析的相关分享。

京东 · Apache Doris在京东11.11的实践

来自 京东 的 Doris Contributor 刘航源 带来了双11的捷报。此次Doris在京东双11大促阶段服务非常稳定。 双11当天24小时内支撑了平时100倍以上的原始数据导入，均可做到秒级延迟。

同时，京东仅仅使用了 40台16核的Docker ，支撑了 每天8000万以上的查询 。TP99达到58ms，TP999达到164ms。
不仅如此，京东研发了WebServer的功能，并准备贡献给社区，大家一起来期待一下～

百度 · 百度商业大规模服务全链路监控

来自 百度 的 李奇原 带来了Doris在百度商业大规模微服务全链路监控系统——凤睛项目中的应用。

凤睛是百度凤巢的监控系统。凤巢的产品线繁多，关系复杂，而凤睛需要通过7*24小时的工作，来自动化完成所有的监控分析任务。稳定，高效，是凤睛最重要的要求。
基于Doris设计的倒入和存储方案，凤睛在2019年的数据倒入量达到150亿/天，峰值流量 300万条/s，峰值流量50M/s，存储总量300T。且大大降低了人力运维成本。

Spark on Doris · 基于百度数据工厂Pingo

来自百度数据工厂Pingo团队的 张文歆带来了Sp ark on Doris的技术方案，他同时也是Doris的 Contributor 。

Pingo是基于Spark的数据工厂，秉承着数据湖的概念，在百度内提供离线的计算服务，同时在公有云及私有化场景下服务了众多外部客户。解决组件繁多、运维复杂、对接困难、认证鉴权等问题，是Pingo的初衷。
为了更好的对接更多数据源，同时也为了Doris能够更好地和Spark生态融合，Spark on Doris势在必行，文歆详细介绍了技术方案的实现。

新一代的数据科学 · Jarvis

最后，给所有来宾带来了一个小彩蛋。由百度数据科学团队的资深专家杨嘉义，分享了数据科学领域最新的探索。当云计算越来越普及，当单机计算存储不再是瓶颈，数据科学领域是否会有新的方向？

嘉义提到，预置的解决方案、易用的开发环境、高性能的计算引擎是新一代数据科学平台的核心。基于这些核心打造的数据科学平台Jarvis，致力于在单机引擎上带给数据科学家极致的开发体验。

最后，全家福

祝愿Doris社区越来越繁荣，有更多新伙伴加入我们！

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