「线上私享会」如何构建企业级大数据Ad-hoc查询引擎?

从过去的Hadoop、Spark、Hive技术，到如今的Finlk、Clickhouse、Presto以及Impala，大数据技术迎来日新月异的发展。

据相关机构推测，现代企业所拥有的数据容量将以每2～3年扩增一倍的速度快速增长。而这其中，被企业所关注的数据仅占总量的2%～4%左右。由此可见，企业仍然蕴藏着大量蕴含巨大商业价值的数据，尚未得到有效的开发和利用。

如何在海量数据中分析、挖掘更多可用数据的价值，成为了很多企业及其数据、研发部门的巨大挑战。但仅凭定制开发的普通应用查询、ETL脚本已无法满足这些随机、随时的数据查询需求。

因此，数据部门的工作核心也由过去“天天跑ETL脚本”，演变成“自建内部数据中台、建立实时自定义查询引擎、梳理数据逻辑存入引擎”，最终让业务人员无需深入了解数据库架构，也能够按照自己的业务口径与需求，灵活建立特定、自定义的查询条件，获得自己所需的相关数据。

和ETL脚本提数说再见

那么，具体该如何构建企业级大数据自定义查询引擎？

在选型过程中需要注意哪些方面？

有哪些坑？是我们可以避免的？

2月25日晚上19:30，易观 CTO郭炜上线「易观线上私享会Vol.2」，凭借多年大数据平台建设经验，郭炜将通过线上直播的方式，为大家分享易观在大数据实时查询引擎建设过程所获经验与挑战。

帮助大数据人员快速建立自己的大数据查询引擎套件，让自己的数据人员不再是“表哥表妹”，而业务人员也可以按照自己的业务口径可以实时获得自己想要分析的数据。