int)，两者之间是Key-Value的 关系。高16位存到short[] keys，通过高16位（Key）找到所对应Container，然后把剩余的低 16位（Value）放入该Container中，RoaringBitmap有三类Container：  Array Container  Run Container  Bitmap Container 10 RoaringBitmap原理介绍 ClickHouse集成Bitmap 用户画像场景实践 17 用户画像原有的流程及痛点 Hive表 商品数据 ElasticSearch 用户数据 交易数据 HBase Redis 第三方… Spark 用户画像平台 现有的流程：  ES中定义标签的大宽表  通过Spark关联各种业务数据，插入到ES大 宽表。  高频查询的画像数据通过后台任务保存到加 返回结果 场景描述 场景：限量发放10万张家电类优惠券，先预估出符合条件的用户数。 操作：用户指定标签及标签间的逡辑关系，统计出符合标签逡辑的人数。 标签表达式，包含标签、算术运算符、逡辑运算符、括号。 整形值，表示符合标签表达式的用户人数 例如： 23 user_number 100000 用户画像场景1—预估人数—示例 画像条件 查询SQL 24

084s 0.001s 27 ClickHouse 百亿数据性能测试与优化 • 性能瓶颈在硬盘io，实验验证 • 数据分布在三台服务器上 • 执行涉及到全表数据的查询（cold data，从硬盘读取），处理速度为~24.28million rows/s • 只用到三块硬盘的io：3*140=420mb/s • 数据分布在六台服务器上 • 执行涉及到全表数据的查询（cold data，从硬盘读取），处理速度为~43

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