FreeWheel是一家主要服务于北美和欧洲客户的视频广告技术公司，为大型电视媒体和优质内容供应商提供企业级的视频广告解决方案，每天完成近10亿次视频广告投放，积累了大量的视频观看和广告投放数据。

在公司的大数据平台之上，我们构建以Presto为核心的OLAP，满足实时查询的要求。随着业务对于Presto的增长，效率、延迟以及数据管理成为制约Presto OLAP应用的重要问题。

在实践中，我们需要解决下面几个问题：

1. 数据发布的原子性。原始的业务日志分为2部分：实时部分和近实时部分，这两部分数据数据边界的切分需要保证原子性。
2. 数据索引的开销。近实时部份使用parquet格式存储，针对业务特点做了分区/bucket，内建索引不能充分利用这些特点；而且由于文件数量大，查询时扫描索引开销很大，效率比较低。
3. Presto资源和业务需求之间的矛盾。

基于此，我们实现了Metadata Service和CacheLayer Service，以及实现Presto为核心的OLAP服务在AWS上弹性部署：

• Metadata services - 用来处理数据发布的原子性，支持index online和offline的混合部署。
• Cache Layer services - 切分查询，按时间汇总，只计算增量部分。
• Presto on AWS 混合云部署架构 - 根据业务需求弹性扩展。

通过这些工作，极大地提升了SQL执行效率，全面支撑数据产品服务。

演讲提纲

• FreeWheel OLAP查询的特点
• 遇到问题和挑战。
• 针对问题提出的三个解决方案： 
  • Metadata Service 
  • cache layer 
  • Presto 混合云弹性部署
• 总结

听众受益

• 了解如何通过metadata service优化OLAP查询。 
• 了解如何在OLAP之上构建缓存服务。 
• 了解OLAP公有云部署架构。