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  • pdf文档 2. ClickHouse MergeTree原理解析-朱凯

    的基础之 上各有所长。 MergeTree的名称由来 MergeTree在写入一批数据时,数据总会以数据片段的形式写入磁盘,且数据 片段不可修改。为了避免片段过多,ClickHouse会通过后台线程定期合并这 些数据片段,属于相同分区的数据片段会被合成一个新的片段。这种数据片 段往复合并的特点也正是合并树的名称由来。 MergeTree的创建方式 CREATE TABLE [IF NOT EXISTS]
    0 码力 | 35 页 | 13.25 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

    后对数 据集迚行用户画像分析。一条SQL完成人群圈选、用户画像两个劢作。 标签逡辑表达式,包含标签、算术运算符、逡辑运算符、括号。 查询出符合标签表达式的用户ID Bitmap对象, 然后将Bitmap对象不画像表迚行不(AND)操作,返回用户画像信息。 例如: label_name label_value user_number gender M 12 gender
    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

    因此采用可视化同步工具kettle. 先将oracle数据平台维度信息以及相关主题清单数据同步至clichouse数据 仓库 Oracle数据平台 • 通过kettle每天 定时导出文件至 本地 Etl服务器 • 通过clickhouse- client将文本导 入ck数据库 clickhouse数据库 数 仓 建 设 01 ck数仓数据模型采用星型模型搭建 02 数 仓
    0 码力 | 14 页 | 3.03 MB | 1 年前
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  • pdf文档 2. Clickhouse玩转每天千亿数据-趣头条

    4:计算要快,在一个周期内,要完成所有的指标的计算 集群现状 100+台32核128G 部分复杂累时查询30S内完成 集群现状 我们遇到的问题 关于机器的配置 早期集群机器配置16核64G 一块1.7T本地SSD 问题: 1:内存限制,对于一些大的查询会出现内存不够问题 2:存储限制,随着表越来多,磁盘报警不断 3:cpu限制 64G对于一些大表(每天600亿+)的处理,很容易报错,虽然有基于磁盘解决方案,但是会影响速度
    0 码力 | 14 页 | 1.10 MB | 1 年前
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ClickHouseMergeTree原理解析朱凯苏宁用户画像场景实践数仓多维分析多维分析应用朱元Clickhouse玩转每天千亿数据头条
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