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数据导入是掂量 OLAP 引擎性能及易用性的重要规范之一，高效的数据导入能力可能减速数据实时处理和剖析的效率。
作为一款 OLAP 引擎，火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 源于开源 ClickHouse，在字节跳动多年打磨下，提供更丰盛的能力和更强性能，能为用户带来极速剖析体验，撑持实时数据分析和海量离线数据分析，具备便捷的弹性扩缩容能力，极致的剖析性能和丰盛的企业级个性。
随着 ByteHouse 内外部用户规模不断扩大，越来越多用户对数据导入提出更高的要求，这也为 ByteHouse 的数据导入能力带来了更大的挑战。
从字节跳动外部来看，ByteHouse 次要还是以 Kafka 为实时导入的次要数据源。对于大部分外部用户而言，其数据体量偏大，用户更看重数据导入的性能、服务的稳定性以及导入能力的可扩展性。
在数据延时性方面，用户的需要个别为秒级左右。基于以上场景和需要，ByteHouse 也进行了一系列定制性优化，次要包含两个方面，第一为 MaterializedMySQL 加强；第二个是 HaKafka 引擎。
社区版 ClickHouse 推出了 MaterializedMySQL 数据库引擎，用于将 MySQL 中的表映射到 ClickHouse 中。ClickHouse 服务作为 MySQL 正本，读取 Binlog 并执行 DDL 和 DML 申请，实现了基于 MySQL Binlog 机制的业务数据库实时同步性能。这样不依赖其余数据同步工具，就能将 MySQL 整库数据实时同步到 ClickHouse，从而能基于 ClickHouse 构建实时数据仓库。
而 HaKafka 引擎则是 ByteHouse 推出的一种非凡的表引擎，次要基于 ClickHouse 社区的 Kafka engine 进行了优化。用户能够通过一个 Kafka 生产表、分布式存储表、物化视图表，三元组实现数据生产、数据转换、数据写入性能。
9 月 16 日 14:00，火山引擎开发者社区与超话数据联结举办的线下沙龙，将邀请到火山引擎 ByteHouse 产品专家围绕《基于 ByteHouse 引擎的增强型数据导入技术实际》开展分享，为大家揭秘 MaterializedMySQL 和 HaKafka 的设计原理和技术实现，教你如何更好在 OLAP 引擎中实现高性能、高易用性的数据导入。
演讲主题：《基于 ByteHouse 引擎的增强型数据导入技术实际》
次要内容：
- ByteHouse 数据库架构演进
- 加强 HaKafka 引擎实现计划
- 加强 MaterializedMySQL 实现计划
- 案例实际与将来瞻望
听众受害：理解 Bytehouse 基于引擎层数据导入能力 MaterializedMySQL 和 HaKafka 在业务中的实际
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