12月6日-7日,由InfoQ 中国主办的综合性技术盛会QCon全球软件开发大会深圳站召开。QCon 内容源于实践并面向社区,演讲嘉宾依据热点话题,面向资深的技术团队负责人、架构师、工程总监、开发人员分享技术创新和实践。 在 QCon 盛会上,腾讯云大数据专家工程师陈龙为大家带来了题为《看云上 ClickHouse 如何做计算存储分离》的分享,以下是分享整理全文。 各位朋友大家好,我是陈龙,我今天给大家分享的内容是:看云上 ClickHouse 如何做计算存储分离。 首先介绍下我自己,我来自腾讯云
12月6日-7日,由InfoQ 中国主办的综合性技术盛会QCon全球软件开发大会深圳站召开。QCon 内容源于实践并面向社区,演讲嘉宾依据热点话题,面向资深的技术团队负责人、架构师、工程总监、开发人员分享技术创新和实践。
导语 | 微信作为一款国民级应用,已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态,对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求,微信WeOLAP团队联手腾讯云,共建千台规模、数据PB级、批流一体的ClickHouse数据仓库,实现了10倍以上的性能提升。本文将由浅入深,为大家揭晓微信在ClickHouse实时数仓实践中积累的经验及方法。 (作者:微信WeOLAP团队&腾讯云数据仓库Clickhouse团队) 一、微信遇到的挑战 一般来说,微信主要的数据分析场景包含以下几
微信作为一款国民级应用,已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态,对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求,微信 WeOLAP 团队联手腾讯云,共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库,实现了 10 倍以上的性能提升。下文将由浅入深,为大家揭晓微信在 ClickHouse 实时数仓实践中积累的经验及方法。
作者:微信WeOLAP团队&腾讯云数据仓库 Clickhouse 团队 微信作为一款国民级应用,已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态,对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求,微信 WeOLAP 团队联手腾讯云,共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库,实现了 10 倍以上的性能提升。下文将由浅入深,为大家揭晓微信在 ClickHouse 实时数仓实践中积累的经验及方法。 一、微信遇到的挑战 一般来说,微信主要的数据分析场景包含
作者:微信WeOLAP团队&腾讯云数据仓库 Clickhouse 团队 微信作为一款国民级应用,已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态,对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求,微信 WeOLAP 团队联手腾讯云,共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库,实现了 10 倍以上的性能提升。下文将由浅入深,为大家揭晓微信在 ClickHouse 实时数仓实践中积累的经验及方法。 一、微信遇到的挑战 一般来说,微信主要的数据分析场景
腾讯云升级发布新一代云数仓产品 CDW ClickHouse,万亿规模数据分析毫秒级响应 6月28日,腾讯云重磅发布了全新升级的全托管数仓产品CDW-ClickHouse,该版本首次填补了原生ClickHouse后续扩容的技术空白,相较Hadoop生态体系有高达10倍乃至100倍的性能提升,支持万亿规模数据毫秒级响应,可为用户提供在海量数据实时分析场景下的极速体验。 腾讯云 CDW ClickHouse 升级发布 现阶段,千行百业都在积极利用大数据能力进行数字化升级,这也对大数据技术提出了更高要求。但目
ClickHouse 最近发表了一篇精彩的文章,描述了 Snowflake 和 Redshift 等云数据仓库已经不能满足新的客户需求,并且指出许多企业已经发现他们的云数据仓库成本是不可持续的。
ClickHouse 素以社区火爆著称,无论是谁只要在社区里提交了有价值的想法或代码,管理者都会以最快的速度将它实现、上线。这种做法在激励着 ClickHouse 社区贡献的同时也给 ClickHouse 本身带来了无尽的活力,保证了 ClickHouse 在数据查询速度和稳定性方面的远超同行的霸主地位。几乎每一个月就更新一次的 ClickHouse,在过去的 2021 年实现了哪些优秀的功能呢?现在的 ClickHouse 适合在哪些场景下使用呢?未来 ClickHouse 发展的重点又在哪里呢?从 2019 年突然火爆起来的 ClickHouse 作为一匹黑马,在云原生场景下,是一匹能跑长途的黑马,还是仅仅是明日黄花呢?
OLAP 是一个很卷的赛道,创业公司也众多。在本文中,笔者基于 10+ 年的大数据与数据仓库的工作经验,就目前的主流趋势:离在线一体化、引擎一体化、云原生化等写一些思考,抛砖引玉,希望能与各位共同探讨。
大数据领域对ClickHouse可谓非常的熟悉了。这个最初由俄罗斯的Yandex公司开发并开源的数据仓库,以单表查询快闻名于世,一改传统Hadoop技术栈“笨,重,慢”的特点。很多时候,ClickHouse的性能相对于Hadoop技术栈,性能有百倍的提升。 ClickHouse的查询性能快,不仅仅在老东家Yandex得到了证实,更是征服了世界各地大量的互联网公司,成为了它们数据分析的不二选择。 然而开源版的ClickHouse要想用好并不是很容易。很多企业用ClickHouse不但没有见到它传说中的极速
在 2016 年正式开源后,ClickHouse 这个大数据计算引擎里的后起之秀开始在一众“前辈”面前崭露头角。近两年来,ClickHouse 的关注度、采用度得到了显著提升,这归功于其强大的性能优势和细粒度的分析能力。 字节跳动是国内最大规模的 ClickHouse 使用者之一:节点总数超过 18000个;最大内部集群 2400 余台;管理数据量超 700 PB。然而正如《人月神话》所言,软件开发没有银弹,开源版的 ClickHouse 也无法解决字节跳动复杂的业务场景所带来的个性化挑战。为了解决实际业务
“智能座舱、网联、OTA技术将助力车厂形成长期竞争力,实现未来数字化服务的营收。”近日,在标普全球(S&P Global)举行的2022汽车解决方案网络研讨会上,标普全球汽车预测,到2028年,车联网将成为新车标配。整车联网率与OTA搭载率的不断上升,为整车智能化的提升奠定了基础。在此背景下,探索车内个性化服务的商业空间,拓展智能服务创新模式将成为未来车企竞争的关键。
说到数据库相信很多人都知道,对于很多的公司来说,公司的品种越多,成立的时间越久,对于储存数据的电脑就会要求越高,而且后期还有可能会出现数据丢失的情况。为了防止此种情况的发生,并有效地储存数据资料,就有了云数据仓库。那么什么是云数据仓库?云数据仓库世界排名的厂商有哪些?
“产品使用攻略”、“上云技术实践” 有奖征集啦~ 图片案例名称案例简介使用流计算 Oceanus 和 ES 构建日志分析系统介绍从 mysql 数据库采集数据到流计算服务 Oceanus 进行分析,最后输出到 ElasticSearch 服务的实践。可作为日志搜索场景解决方案使用。使用 MySQL 关联 HBase 维表数据到 ClickHouse介绍结合 MySQL 数据库、流计算 Oceanus、HBase 以及云数据仓库 ClickHouse 来构建实时数仓,并通过流计算 Oceanus 读取 MyS
ClickHouse是一款开源的分布式列式存储数据库管理系统,广泛用于大型数据分析和数据仓库场景。作为一种列式存储数据库,ClickHouse采用了一些高效的数据结构来实现主键索引,并通过一系列优化技术来提升查询性能。本文将介绍ClickHouse主键索引的存储结构以及一些查询性能优化方法。
QQ音乐是腾讯音乐旗下一款领先的音乐流媒体产品,平台打造了“听、看、玩”的立体泛音乐娱乐生态圈,为累计注册数在8亿以上的用户提供多元化音乐生活体验,畅享平台上超过3000万首歌曲的海量曲库。优质服务的背后,是每天万亿级新增音乐内容和行为数据,PB数据量级的数据计算服务。
实时即未来,最近在腾讯云流计算 Oceanus(Flink) 进行实时计算服务分享给大家~
大数据平台是一个发展非常迅速的方向。本周Apache撤回了13个和Hadoop相关的项目,也给还在鼔吹Hadoop大数据生态的可以说是当头一棒。这几年社区里开始出现很多公司使用ClickHouse替换Hadoop生态的现象,让ClickHouse成为大数据的新宠。这一块我也对ClickHouse这个方向及大数据存储方向做一个反思,给大家一些参考。
6 月 21 日,OpenAI 官方宣布完成对实时分析数据库 Rockset 的收购,表示将整合 Rockset 产品至 OpenAI 所有产品线。
作者简介:6年大数据开发经验,从毕业一直从事大数据开发工作,渣渣二本,凭借自己努力进入一线互联网企业,目前负责实时计算开发工作。最近看到大家对互联网词汇特别迷,我就写一篇文章来给大家讲讲,好久没有写原创了,主要是平时太忙了,没时间写。
本文为您介绍通过控制台进行 ClickHouse 集群数据重分布的能力。目前云数据仓库 ClickHouse 已经支持通过水平扩容增加集群节点,提高集群的计算和存储能力,但是 ClickHouse 集群上的数据集无法自动均衡分布,需要人工干预才能确保数据均衡,这一直是 ClickHouse 使用和运维上的一大痛点。云数据仓库 ClickHouse 的数据重分布功能提供了白屏化的方式,支持 Part 或 Resharding 的模式对数据进行集群均衡。
随着大数据数仓技术的发展,业务或商业决策对快速、准确数据支持的依赖日益加深,对数据仓库的数据实时更新技术提出了更高要求。当前,社区版 ClickHouse 不支持唯一索引,通常使用 ReplacingMergeTree 或者 CollapsingMergeTree 等表引擎进行数据的去重和更新操作,针对新写入数据通过后台异步任务合并 Part 或者查询时实时合并 Part 来实现精确去重。但是,这种数据聚合方式的实时性和查询性能不佳,难以满足业务场景。
回顾数据仓库的发展历程,大致可以将其分为几个阶段:萌芽探索到全企业集成时代、企业数据集成时代、混乱时代--"数据仓库之父"间的论战、理论模型确认时代以及数据仓库产品百家争鸣时代。查看原文
作者 | 蔡芳芳 采访嘉宾 | 陈龙 2020 年 9 月,主打云数据仓库产品的硅谷独角兽 Snowflake 正式登陆纳斯达克,首日 IPO 筹资高达 33.6 亿美元,是有记录以来金额最大的软件 IPO,突破了 Uber 2019 年 5 月上市创下的最大规模纪录。 如今,大数据技术早已进入普及期,数据仓库 / 分析领域更是巨头林立,既有传统厂商 Oracle、Teradata,也有开源软件 Hadoop,还有云厂商 AWS Redshift、Google Bigquery,在这样一个竞争环境下
2020 年 9 月,主打云数据仓库产品的硅谷独角兽 Snowflake 正式登陆纳斯达克,首日 IPO 筹资高达 33.6 亿美元,是有记录以来金额最大的软件 IPO,突破了 Uber 2019 年 5 月上市创下的最大规模纪录。 如今,大数据技术早已进入普及期,数据仓库 / 分析领域更是巨头林立,既有传统厂商 Oracle、Teradata,也有开源软件 Hadoop,还有云厂商 AWS Redshift、Google Bigquery,在这样一个竞争环境下,成立于 2012 年的 Snowflake 能脱颖而出实属不易。那么,Snowflake 在数仓技术方面有哪些独到之处?其成功的背后又有哪些技术原因和趋势值得关注?
分析型系统进行联机数据分析,一般的数据来源是数据仓库,而数据仓库的数据来源为可操作型系统,可操作型 系统的数据来源于业务数据库中,那么我们常用的数据仓库的组成和架构一般如下图所示
21世纪,是数字经济的时代。数据已成为企业和社会最宝贵的资产。在这片前景广阔的领域里,数据发展的历史长河埋藏了怎样的机遇?在未来,数据技术将往哪些方向演进?数据开发者又该如何在新时代中,找到自己的职业发展的最佳锚点? 2021年4月24日,由腾讯云 TVP 主办的首届 Techo TVP 开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海量数据分析技术」在深圳深铁皇冠假日酒店成功举办。峰会囊括数据库、大数据两大专题,汇聚十二位深耕数据技术领域的顶尖大咖,带来了全天候、全方位、沉浸式的技术分享与交流
大家好呀!这里是爱学习的 Guide!今天给大家科普一个速度快到飞起的数据库——ClickHouse。
ByConity 是字节跳动面向现代数据栈的一款开源数仓系统,应用了大量数据库成熟技术,如列存引擎,MPP 执行,智能查询优化,向量化执行,Codegen,indexing,数据压缩,适合用于 Online Analytical Processing(OLAP) 场景和轻载数仓的场景,包括但不限于交互式分析、实时 APP 监控、流数据处理和分析等。
1.腾讯云BI:提供从数据接入到模型分析、数据可视化呈现全流程 BI 能力,帮助经营者快速获取决策数据依据。
在 Oceanus 控制台的【集群管理】->【新建集群】页面创建集群,选择地域、可用区、VPC、日志、存储,设置初始密码等。
DB-Engines最近发布了2020年10月份的数据库排名。该网站根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名,实时统计了359种数据库的排名指数。前10名的排行情况详见下图:
ByteHouse是火山引擎上的一款云原生数据仓库,为用户带来极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析。便捷的弹性扩缩容能力,极致分析性能和丰富的企业级特性,助力客户数字化转型。
新一轮“618”大促火热进行中。此前,各大电商平台纷纷宣布,今年将取消往年的预售模式,改为直接开售配合官方补贴的策略。外部多将这一变化解读为行业顺应市场呼唤、积极创新的结果。
这样就算你可以入门了,我相信在不断的探索中你会有更多的心得的。在此也要提醒一点,KETTLE的性能可能会有不稳定的情况出现,所以注意保存你已经做过的东西。
为了提升广大用户的文档的使用体验,现推出【大数据】产品文档定向捉虫活动。邀请大家对指定产品文档进行体验,反馈文档问题就有机会获得腾讯云电子代金券、京东储值卡和神秘好礼!发现和反馈的文档问题价值越高,奖品越丰厚。
ClickHouse是一个面向大数据分析和数据仓库的分布式列式存储数据库。它通过数据分片和分布式查询来实现高性能和可扩展性。
从大数据发展的历史长河来看,谷歌的“三驾马车”—— 《GFS》、《MapReduce》和《BigTable》,加上亚马逊的一篇关于 Dynamo 系统的论文奠定了大数据时代发展的基础。从“大数据之父”道格·卡丁创造了 Hadoop 到现在许多厂商开始单独造轮子、做开源,大数据的发展首先是获得了大规模数据的处理能力,然后再解决了数据的分析与挖掘问题,到如今又开始解决“如何实时查询数据”的问题,从近 20 年的发展中基本可以看出,这些演进的背后都是由企业需求和业务发展驱动的。 英特尔院士、大数据技术全球 CTO
作者 | 易点天下数据平台团队 近年来数字化搞得如火如荼,越来越多的人意识到数据的重要性。面对爆发式增长的数据,如何让数据有序的存储,快速的查询产生价值是数据仓库考虑的问题,也是 OLAP 引擎主要解决的问题。因此也产生了一批优秀的开源 OLAP 引擎,例如 Kylin、Druid、ClickHouse、StarRocks 等。 易点天下作为一家技术驱动发展的企业国际化智能营销服务公司,公司积极采用大数据和人工智能技术来落地和推动业务的发展。随着公司业务的扩展,数据处理需求日益增多,业务快速迭代和发展的情
最近在了解国外Firebolt这家公司,对于Firebolt 最初的架构选型和思路是非常认可的。Firebolt 这篇 Paper 核心围绕着这样一个主题:在云数仓领域,对于一家初创公司,如何在人力和资源有限的情况下,怎么能够快速的切入这个这个市场?虽然 FireBolt 本身就有很多技术大牛(比如 Mosha Pasumansky),但是针对数据库所有组件(查询优化器、计算引擎、存储、事务管理器等等)完全从零做,对于初创公司而言,根本不现实。
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS),支持PB级数据量的交互式分析,ClickHouse最初是为YandexMetrica 世界第二大Web分析平台而开发的。多年来一直作为该系统的核心组件被该系统持续使用着。目前为止,该系统在ClickHouse中有超过13万亿条记录,并且每天超过200多亿个事件被处理。它允许直接从原始数据中动态查询并生成报告。自2016 年开源以来,ClickHouse 凭借其数倍于业界顶尖分析型数据库的极致性能,成为交互式分析领域的后起之秀,发展速度非常快。
用户从 Lambda 架构入手,将数据管道拆分为批处理链路和流处理链路。对于实时数据流,他们应用 Flink CDC ;对于批量导入,他们结合了 Sqoop、Python 和 DataX 来构建自己的数据集成工具,名为 Hisen。
本文是“2021 InfoQ 年度技术盘点与展望”系列文章之一,由 InfoQ 编辑部制作呈现,重点聚焦大数据领域在 2021 年的重要进展、动态,希望能帮助你准确把握 2021 年大数据领域的核心发展脉络,在行业内始终保持足够的技术敏锐度。 “InfoQ 年度技术盘点与展望”是 InfoQ 全年最重要的内容选题之一,将涵盖架构、AI、大数据、大前端、云计算、数据库、中间件、操作系统、开源、编程语言十大领域,后续将聚合延展成专题、迷你书、直播周、合集页面,在 InfoQ 媒体矩阵陆续放出,欢迎大家持续关注。
数据应用,是真正体现数仓价值的部分,包括且又不局限于 数据可视化、BI、OLAP、即席查询,实时大屏,用户画像,推荐系统,数据分析,数据挖掘,人脸识别,风控反欺诈等等。
导语 | ClickHouse 在近几年是大数据分析引擎界的一匹黑马,从默默无闻到一路起飞,在 DB engine Rank 上进入前50名,成为全球数据引擎界耀眼的一颗明星。在全球范围内,ClickHouse 单表查询比其他引擎要快数倍以上,在过去的4年以来未曾有对手。ClickHouse 为什么会这么快?在实际使用当中如何应用这样一个引擎?还有哪些让人振奋和欣喜的feature将会发布?本文由易观CTO、腾讯云TVP 郭炜在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海
ClickHouse 优秀的读写处理性能,丰富强大的函数支持,以及灵活的 SQL 查询,支撑了微博广告监控系统的百亿流量请求和复杂业务需求。
在数据安全管理体系的背后,离不开对安全日志数据的存储与分析。以终端设备为例,中国联通每天会产生百亿级别的日志数据,对于保障网络安全、提高系统稳定性和可靠性具有至关重要的作用。目前,Apache Doris 在联通体系的落地已支持了 30 多条业务线和数百个实时作业,不仅帮助联通实现了万亿级安全日志的高效分析和低成本,也为其他运营商提供了成功的参考案例和学习经验,对推动运营商的数字化转型进程具有重要意义。
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