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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

    StarRocks的特点 优点: 1. 支持标准的SQL语法,兼容MySql协议; 2. MPP架构,扩缩容非常简单方便; 3. 支持高并发查询; 4. 跨机房部署,实现最低成本的DR 缺点: 1. 不支持大规模的批处理; 2. 支持insert into,但最理想的是消费Kafka; 全球敏捷运维峰会 广州站 ClickHouse/StarRocks在酒店数据智能平台的架构 全球敏捷运维峰会
    0 码力 | 15 页 | 1.33 MB | 1 年前
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  • pdf文档 6. ClickHouse在众安的实践

    大数据、流数据统一建模管理 • 垂直方向行业模板,简化开发过程 • 多语言多runtime支持,Bring your own model • 数据流转、建模、机器学习任务的全生命周 期管理 • 大规模在线任务监控、自动模型性能监测、 重训练与发布 • 追溯数据血缘,数据、算法模型版本管理 • 支持算法模型结果的可重现、可审计 • 缓解AI/机器学习带来的潜在伦理与法律担忧 全生命周期管理
    0 码力 | 28 页 | 4.00 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 4. ClickHouse在苏宁用户画像场景的实践

    苏宁科技集团.大数据中心.杨兆辉 1 关亍我  苏宁科技集团大数据中心架构师  曾就职亍中兴通讯10+years ,从事大规模分布式系统研发  10+years C++、Java、Go编程经验,熟悉大数据架构、解决方案  ClickHouse Contributor  Github: https://github
    0 码力 | 32 页 | 1.47 MB | 1 年前
    3
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蔡岳毅基于ClickHouseStarRocks构建支撑千亿数据数据量可用查询引擎众安实践苏宁用户画像场景
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