ClickHouse在B站海量数据场景的落地实践

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/ClickHouse

摘要

文档探讨了ClickHouse在B站海量数据场景中的应用与实践。B站使用ClickHouse构建了用户行为数据分析平台，处理日均千亿级的埋点事件数据，并支持多维度分析场景。ClickHouse集群容器化提升了资源使用率，同时通过倒排索引优化和存算分离降低了延迟和成本。应用场景包括日志与Trace分析、用户行为分析、圈人定投、广告DMP、电商交易分析、OGV内容分析及APM。

AI总结

《ClickHouse在B站海量数据场景的落地实践》总结：

1. **ClickHouse在B站的应用概况**：
- 近400个节点，30个集群。
- 日均处理1.5+万亿条数据接入，800+万次Select请求。
- 应用场景包括：日志&Trace分析、用户行为分析（事件分析、漏洞分析、路径分析等）、圈人定投、广告DMP、电商交易分析、OGV内容分析、APM等。

2. **ClickHouse核心实现与优化**：
- **集群与容器化**：ClickHouse集群容器化部署，提升物理资源使用率。
- **倒排索引优化**：调研与改造ClickHouse倒排索引，提升日志检索性能。
- **编码类型拓展**：丰富编码类型，拓展zorder应用场景，提升圈选计算性能。
- **存算分离**：探索ClickHouse存算分离，降低集群扩容成本。

3. **关键功能模块实现**：
- **事件分析**：
- 支持海量埋点事件数据（日增千亿级）。
- 提供用户行为的多维度分析场景。
- 支持动态选择过滤维度和聚合维度，满足交互式分析需求，延迟要求在5秒内。
- **路径分析**：
- 通过选定核心事件，按时间窗口确定上下游事件。
- 采用离线Spark计算事件路径及用户ID的RBM，结果导入ClickHouse进行交互式分析。

4. **基于ClickHouse的技术架构**：
- 构建交互式OLAP技术架构，支持多种接入方式（如Kafka、HDFS、Flink等）。
- 定制开发ClickHouse-JDBC和兼容HTTP接口。
- 搭建监控管理平台，支持元数据管理、库表管理、权限管理等功能。
- 集成埋点分析、报表平台等应用场景，实现多业务线数据分析需求。

5. **未来工作方向**：
- 持续优化ClickHouse在海量数据场景下的性能与稳定性。
- 扩展更多数据分析场景，提升数据处理效率与用户体验。

通过ClickHouse的高效数据处理能力和灵活的架构，B站在用户行为分析、广告投放、内容分析等领域实现了高效的数据管理与应用。