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  • pdf文档 4. ClickHouse在苏宁用户画像场景的实践

    , 非精确去重函数:uniq、uniqHLL12、uniqCombined 精确去重函数:uniqExact、groupBitmap 函数 时长(秒) 去重后个数 误差个数 误差率 uniq(id) 1.554 63195280 155973 0.25% uniqHLL12(id) 1.341 63331662 292355 0.46% uniqCombined(id) 0.25 0.46 0.29 0 0 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5 误差率 精确去重计数性能测试 6 ClickHouse在苏宁使用场景  OLAP平台存储引擎 -- 存储时序数据、cube加速数据,应用亍高基数查询、精确去重场景。  运维监控
    0 码力 | 32 页 | 1.47 MB | 1 年前
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  • pdf文档 3. 数仓ClickHouse多维分析应用实践-朱元

    clickhouse数仓应用实践 演讲人:朱元 日期: 2019-10-20 所遇问题 目录 CONTENTS 现状背景 应用实践 01 数据链路长 现状 即席查询性能差 数据压缩率低 需求响应慢 02 数据架构 数据同步ck 01 1,基于公司对数据要求为T+1 2. 基于现有开发人员水平及成本 因此采用可视化同步工具kettle. 先将oracle数据平台维度
    0 码力 | 14 页 | 3.03 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

    ⽀持各个事件单独设置过滤条件 v 查询时间跨度最⼤⼀个⽉ v 数据按user id做Sharding,查询下推 Future Work Future Work v ClickHouse集群容器化,提升物理集群资源使⽤率 v ClickHouse倒排索引调研与改造,提升⽇志检索性能 v 丰富ClickHouse编码类型,拓展zorder应⽤场景,提升圈选计算性能 v ClickHouse存算分离探索,降低集群扩容成本
    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

    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 Generator Execute Engine
    0 码力 | 26 页 | 3.58 MB | 1 年前
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