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

本文档详细介绍了ClickHouse在B站的落地实践，包括其在用户行为分析、日志分析、广告DMP等场景中的应用。B站目前拥有近400个节点，30个集群，日均处理1.5+万亿条数据和800+万次Select请求。ClickHouse在B站的应用涵盖了事件分析、漏斗分析、路径分析、SQL自定义查询、用户分群等功能。文档还探讨了ClickHouse的存算分离方案，以降低集群扩容成本，并介绍了其在实时数据处理和交互式OLAP技术架构上的优化措施。

AI总结

《ClickHouse在B站海量数据场景的落地实践》总结如下：

1. **ClickHouse在B站的应用概况**
- B站基于ClickHouse构建了大规模分布式计算平台，目前拥有近400个节点、30个集群，日均处理1.5+万亿条数据，支持800+万次Select请求。
- 应用场景涵盖：
- 日志与Trace分析
- 用户行为分析（事件分析、漏斗分析、路径分析等）
- 圈人定投
- 广告DMP（统计分析、人群预估）
- 电商交易分析
- OGV内容分析
- APM（Application Performance Management）

2. **用户行为数据分析**
- 基于ClickHouse构建了用户行为数据分析产品“北极星”，支持以下功能模块：
- 事件分析：查看埋点基础PV、UV、点击率等
- 页面分析：批量查找埋点基础数据
- 留存分析：分析用户在产品内的留存情况
- 漏斗分析：分析多个步骤间的转化效果
- 路径分析：分析用户行为的前向来源与后续行为分布
- SQL自定义查询：支持用户通过SQL直接分析埋点数据
- 用户分群：根据用户行为和属性创建人群并进行分析

3. **ClickHouse在B站的落地实践**
- 通过ClickHouse的交互式OLAP技术架构，支持实时与离线数据接入，结合查询缓存、分发器、权限管理等功能，提升查询效率和系统稳定性。
- 在海量数据场景下，ClickHouse的应用重点包括：
- 提升圈选计算性能
- 探索存算分离方案，降低集群扩容成本
- 优化数据写入方式（如基于中间存储的Bulkload方案），减少对ClickHouse Server的压力

4. **未来工作方向**
- 进一步优化ClickHouse性能，提升大规模数据场景下的计算效率。
- 持续扩展ClickHouse的功能，支持更多业务场景。
- 提升ClickHouse的稳定性和易用性，优化运维效率。

总结：B站通过ClickHouse构建了高效、灵活的OLAP平台，支持了海量数据场景下的多种业务需求，并在用户行为分析、实时交互查询等领域取得了显著成果。未来将继续优化ClickHouse的应用，以满足业务快速发展的需求。