Apache Pinot（孵化中）是一个分布式列式OLAP引擎，可以实时摄取数据，并以低延迟和高吞吐量提供分析查询。自从Pinot进入Apache孵化期以来，在过去的几年里，它已经发展和成熟了。LinkedIn和Uber拥有最大的Pinot生产装置，我们利用Pinot作为离线（批处理）和实时数据的高速分析查询的事实解决方案。在这个联合演讲中，我们将深入探讨由LinkedIn和Uber贡献的一些主要功能。具体来说，我们将介绍以下功能，简要讨论设计和实现，遇到的挑战，以及它们如何在LinkedIn和Uber内部被大规模使用。

• 支持Pinot中的文本索引，以便对任意文本数据进行有效查询。
• 使用基于theta sketch的近似独立计数解决受众覆盖率估计问题
• Upsert允许对具有主键的现有记录进行更新
• 通过基于H3的地理索引，支持与地理相关的高性能查询的地理空间
• 即使在第三方云存储不可用的情况下，深层存储旁路支持7x24实时摄取

讲师:

Siddharth Teotia: Siddharth在LinkedIn的Pinot团队工作，该团队隶属于系统和基础设施组。在加入LinkedIn之前，他在Oracle的数据库内核组工作了3年半，负责存储、索引和内存列式查询处理。在Oracle之前，Siddharth在Dremio工作了2年，是建立分布式数据湖查询引擎的早期工程师之一。他也是Apache Pinot和Apache Arrow的PMC成员。

Yupeng Fu: Yupeng是Uber的员工工程师，他负责Uber的实时平台和基础设施，包括多个由Kafka/Flink/Pinot等开源技术驱动的关键任务服务。Yupeng是Apache Pinot的 committer.。