materialize('xxxxxxxxxxxxxxxxxx') AS s, concat(s, s, s, s, s, s, s, s, s, s) AS t, concat(t, t, t, t, t, t, t, t, t, t) AS u); Условия останова: 3000 BuildFarm This software is written in Perl. If you’re not comfortable with Perl then you possibly don’t want to run this ... — PostgreSQL Buildfarm Howto Понравилось: ± Тестирование и сборка на хостах мейнтейнеров

����������������� ���������� SELECT user, groupArray(timestamp) as unsortedTimestamps, arraySort((p,t)->t, groupArray(page), unsortedTimestamps) as sortedPages, // Left-shift sorted pages by one element

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 zookeeper上面有个节点与之对应以及表的元数据信息等等. 解决： 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+)

requests.get(url, data=query) string_io = io.StringIO(resp.text) table = pd.read_csv(string_io, sep="\t") 5 / 62 Table (part) 6 / 62 How to sample data You already know it! › LIMIT N › WHERE condition 07878654160131655,5.910850376181039] total_amount = trip_distance * 3.05 + (year - 2009) * 0.08 + 5.91 Year doesn’t seem to matter a lot for trained model 25 / 62 Stochastic model with default parameters 26 / 62

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ClickHouse сегодня! Вопросы? Можно сюда: › clickhouse-feedback@yandex-team.ru › Telegram: https://t.me/clickhouse_ru › GitHub: https://github.com/yandex/ClickHouse/ › Google group: https://groups.google

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

Chanllenges Frequent Updates Chanllenges Possible Solutions 1. Replay binlog/oplog CRUD directly Can’t update/delete table frequently in Clickhouse Possible Solutions 2. MySQL Engine Not suitable for

к степени двойки. Медленное деление даже с constant switch, libdivide но есть ещё fastrange size_t place = hash & (size - 1) Выбор load factor 18 18 0.5 хороший вариант для линейных проб с шагом 1

Доклад «как организовать живое сообщество вокруг open-source продукта» youtube.com/watch?v=xddKLojmkus&t=4165s ClickHouse — плохая* система 11 Это не оптимально * — не идеальная. Репликация требует ZooKeeper