业务量增加，数据量翻番，需要面对百TB ~ PB级别的数据量，且是结构化数据，同时需要达到毫秒/秒级分析。在这种情况下寻求新的解决方案选型：mpp（Impala）+ mesa的工程实现。这种选型在技术特性上可以支持MySQL、高并发小查询、大查询高吞吐、高容错、列式存储、物化视图、在线表结构修改等特征需求。实施后效果很明显，在演讲中会介绍百度内部使用情况，目前开源的使用情况，并会和GP、Impala+kudu的性能做些对比。

演讲提纲：

• Palo背景介绍
• 适用场景&案例介绍
• Palo整体架构
• Palo关键技术
• Palo对外开放

听众受益：搭建OLAP系统及数据仓库的利器；了解Palo设计原理及内部技术实现。