各位伙伴好，欢迎关注「美团技术团队」微信公众号。在这里，已经有30万小伙伴与大家一起学习成长。本文系数据系列文章汇总，我们也会不断更新这里的内容，点击下面的各个标题就可以查看原文了，Enjoy！实时数仓以端到端低延迟、SQL标准化、快速响应变化、数据统一为目标。美团外卖数据智能组总结的最佳实践是：一个通用的实时生产平台跟一个通用交互式实时分析引擎相互配合，同时满足实时和准实时业务场景。两者合理分工，互相补充，形成易开发、易维护且效率高的流水线，兼顾开发效率与生产成本，以较好的投入产出比满足业务的多样性需求。从2016年开始，美团到店餐饮技术团队就开始使用Apache Kylin作为OLAP引擎，但是随着业务的高速发展，在构建和查询层面都出现了效率问题。于是，技术团队从原理解读开始，然后对过程进行层层拆解，并制定了由点及面的实施路线。本文总结了一些经验和心得，希望能够帮助业界更多的技术团队提高数据的产出效率。
美团外卖数据仓库通过MOLAP+ROLAP双引擎模式来适配不同应用场景。MOLAP引擎使用了Apache Kylin。ROLAP我们经过综合考虑，选择了Apache Doris。本文将介绍Doris在美团外卖数仓的实践。
数据资产日益成为企业的核心竞争力。但如果企业在走向数字化过程中遗忘了数据治理，可能再多的投入都会变成一种“徒劳”。美团配送数据治理团队从数据治理的概念、达成的目标、何时启动数据治理以及如何开展数据治理等几个维度进行阐述，全面、系统地介绍了美团配送技术团队在数据治理过程中所进行的一些探索和实践。
在现有大数据平台的基础上，借鉴业界成熟OneData方法论，构建合理的数据体系架构、数据规范、模型标准和开发模式，以保障数据快速支撑不断变化的业务并驱动业务的发展，最终形成我们自己的OneData理论体系与实践体系。
互联网格局复杂多变，大规模的企业合并重组不时发生。原来完全独立甚至相互竞争的两家公司，有着独立的技术体系、平台和团队，如何整合，技术和管理上的难度都很大。2015年10月，美团与大众点评合并为今天的“美团”，成为全球规模最大的生活服务平台。主要分布在北京和上海两地的两支技术团队和两套技术平台，为业界提供了一个很好的整合案例。本文将重点讲述数据平台融合项目的实践思路和经验，并深入地讨论Hadoop多机房架构的一种实现方案，以及大面积SQL任务重构的一种平滑化方法。最后介绍这种复杂的平台系统如何保证平稳平滑地融合。---------- END ----------