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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
    0 码力 | 42 页 | 911.10 KB | 1 年前
    3
  • 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
    3
  • pdf文档 ClickHouse在B站海量数据场景的落地实践

    Service v Berserker数据源管理: Ø 建表 Ø 修改表元数据 Ø 表元数据管理 v Yuuni: Ø 屏蔽集群信息 Ø 原⽣JDBC,HTTP接⼜ Ø 读写分离 Ø 动态查询缓存 Ø 流量控制 v 监控管理平台: Ø 统计⼤盘 Ø 回归测试 Ø 接⼊评估 Ø 数据迁移 Ø 数据重平衡 v 交互式分析查询:Superset提供即时查询能⼒ v 离线写⼊服务 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 动态选择的过滤维度和聚合维度。 v 交互式分析延迟要求 (5秒内)。 路径分析 v 选定中⼼事件。 v 按时间窗⼜确定上下游事件。 v 离线Spark与计算出事件路径及相关⽤户id的RBM。
    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

    Block 2 Block … DataNode-3 DataNode-1 指标计算平台 Ø 分布式计算 • 并行计算 Ø 列式存储 • 按需加载减少IO • 可支持大量列 Ø 动态位图索引 • 缓存上次结果 • 成本低、命中率高 核心特点 Bitmap Filter Builder Dynamic Bitmap Index Cache Bitmap Index
    0 码力 | 26 页 | 3.58 MB | 1 年前
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