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。

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