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  • pdf文档 8. Continue to use ClickHouse as TSDB

    choose it 不断的汇总日成交量从 而制定商业规划 Why we choose it 不断收集市场变化信 息预测股价涨跌 不断的汇总日成交量从 而制定商业规划 Why we choose it 不断收集CPU、 Memory等系统指标预 测系统未来趋势 不断收集市场变化信 息预测股价涨跌 不断的汇总日成交量从 而制定商业规划 Why we choose it 不断收集CPU、 不断收集CPU、 Memory等系统指标预 测系统未来趋势 不断收集市场变化信 息预测股价涨跌 不断的汇总日成交量从 而制定商业规划 不断收集温度,坐标,方向 ,速度等指标,优化路线和 驾驶方式 ► 上述业务数据特点: ► (1) 数据多 ► (2) 旧数据趋于不变 ► (3) 新数据更有价值 ► (4) 数据总是随时间变化而不断变化 Why we choose it ► 解决方案 高性能并发读写 • 千万数据点并发实时写入 • 引入辅助索引,加快数据检索 速度 低成本存储 • 列式存储结合高效的编码 • Delta、XOR 等适合时序场景的压缩算法 • 通过 Rollup 功能,对历史数据做聚合,减少数据量 稳定可扩展 • 分布式架构 • 数据多副本存储 • 服务高可用 Thanks For You
    0 码力 | 42 页 | 911.10 KB | 1 年前
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  • pdf文档 蔡岳毅-基于ClickHouse+StarRocks构建支撑千亿级数据量的高可用查询引擎

    减少数据中文本信息的冗余存储; • 特别适用于数据量大,查询频次可控的场景,如数据分析,埋点日志系统; 全球敏捷运维峰会 广州站 StarRocks应用小结 • 发挥分布式的优势,要提前做好分区字段规划; • 支持各种join,语法会相对clickhouse简单很多; • 一个sql可以多处用; • 建立好守护进程以及节点监控; 全球敏捷运维峰会 广州站 THANK YOU!
    0 码力 | 15 页 | 1.33 MB | 1 年前
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  • pdf文档 2. Clickhouse玩转每天千亿数据-趣头条

    1:zookeeper机器的snapshot文件和log文件最好分盘存储(推荐SSD)提高ZK的响应 2:zookeeper的snapshot文件存储盘不低于1T 3:做好zookeeper集群和clickhouse集群的规划,可以多套zookeeper集群服务一套clickhouse集群 3.1:zookeeper集群的znode最好能在400w以下(这个时候snapshot文件到达2G+) 3.2:注意监控zookeeper的指标(排队请求
    0 码力 | 14 页 | 1.10 MB | 1 年前
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  • pdf文档 ClickHouse在B站海量数据场景的落地实践

    ClickHouse中采⽤分表,统⼀schema的设计 v ⽇志查询采⽤类似ES语法,降低⽤户迁移成本 用户行为数据分析 概述 v 基于ClickHouse构建B站⽤户⾏为数据分析产品:北极星 v 行为数据分析平台主要以下功能模块: 事件分析 v 海量埋点事件数据,⽇增数据千亿级。 v ⽤户⾏为事件的多维度分析场景。 v 事件包含公共属性和私有属性,均可作过滤和聚合维度。 v 不同事件有不同的私有属性字段。 v
    0 码力 | 26 页 | 2.15 MB | 1 年前
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  • pdf文档 2. 腾讯 clickhouse实践 _2019丁晓坤&熊峰

    用户画像 DataMore 月光宝盒 DataMore 任务系统 iData 数据可视化 游 谱 游戏说 神秘 商店 iData 多维提取 … 游戏数据 驱动场景 潘多拉 社交与功能 用户增长 服务场景 游戏 社区 微信手Q 渠道投放 直播 电竞 … 大数据基础PaaS平台 n 标准化、海量数据接入能力 n 实时化、低延时对接数据应用 n 异构化兼容能力 大数据应用PaaS服务
    0 码力 | 26 页 | 3.58 MB | 1 年前
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  • pdf文档 4. ClickHouse在苏宁用户画像场景的实践

    标签表达式和查询SQL对用户来说比较友好。  相对亍ElasticSearch的配置,可以节约一半硬件资源。 速度快 友好 省钱 实时 29 社区贡献  Bitmap功能 https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/4207 Add some bitmap functions by yuzhichang and
    0 码力 | 32 页 | 1.47 MB | 1 年前
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