许鹏

携程 大数据技术总监

个人介绍：专注于分布式计算和存储，对 Spark 和 PostgreSQL 有深入研究。

演讲题目：StarRocks 助力携程报表查询极速化改造

演讲提纲：

1. 报表服务整体架构

2. 存在问题

3. StarRocks 特点

4. 整合 StarRocks 后的收益

5. 迁移中的问题及解决

听众收益：

1. StarRocks 加速报表查询

2. 如何快速迁移 Presto 查询到 StarRocks

3. 如何调优 StarRocks 查询

王智博

哔哩哔哩 OLAP平台 资深开发工程师

个人介绍：目前在哔哩哔哩OLAP平台，担任资深开发工程师，主要从事ClickHouse内核改造、性能调优等相关工作。在此之前，曾先后就职于宜信、好未来，深度参与或负责大数据平台组件的研发工作，具有五年大数据领域的开发和设计经验。

演讲题目：One size fits all: ClickHouse 在 B 站多种 OLAP 分析场景实践

演讲提纲：

主要分享B站如何使用ClickHouse支持多种OLAP分析场景的数据服务，把之前多个OLAP引擎统一收敛到ClickHouse，以及基于不同场景增强开源ClickHouse的实践经验。具体包括：

1.基于ClickHouse引擎，搭建新一代日志分析平台。

2.基于ClickHouse引擎，增强用户行为分析能力。

3.改造ClickHouse引擎，支持实时UPSERT分析场景。

听众收益：

1.日志迁移(Elasticsearch->ClickHouse)实践经验。

2.如何使用ClickHouse引擎，支持各种用户行为分析。

3.查询下推优化，复制表相关调度参数调优。

刘雨飞

滴滴出行 资深软件开发工程师

个人介绍：Flink/StarRocks Contributor，毕业后入职滴滴，先后参与滴滴实时计算引擎Flink、数据集成服务的建设，目前主要负责 OLAP引擎StarRocks的开发工作。

演讲题目：StarRocks物化视图在滴滴的实践

演讲提纲：

1. 背景介绍

· StarRocks在滴滴的发展历程· StarRocks物化视图的概念及优势

2. 物化视图在滴滴OLAP场景中的实践

· 同步物化视图的实践· 异步物化视图的实践

3. 总结与规划

· 物化视图的优势和局限

· 物化视图在数据分析中的重要性

· 未来发展方向与思考

听众收益：

1. 通过同步物化视图提升多维分析的查询性能2. 通过异步物化视图提升高基数精确去重实时看板性能

王涛

火山引擎 ByteHouse 资深研发工程师

个人介绍：目前就职于字节跳动 ByteHouse 团队，负责混合负载相关工作。曾工作于华为、蚂蚁集团等，深耕大数据与云计算方向，对 Spark、Flink、Ray 等计算系统有深入研究。

演讲题目：ELT in ByteHouse: 实践与展望

演讲提纲：

当前 ByteHouse 在字节跳动有哪些使用场景和挑战？ByteHouse 在面临 ELT 负载时有何不足？我们做了哪些架构改进来提升 ByteHouse 的离线能力？未来的规划是怎么样的？将与你一起分享和探讨。

听众收益：

1. 了解 ByteHouse 在 ELT 方面的设计和实践

2. 了解为何使用 ByteHouse ELT 能力给业务带来的收益

3. 了解 ByeteHouse 未来的 ELT 规划