在过去的这几年时间里,以 Storm、Spark、Flink 为代表的实时计算技术接踵而至。2019 年阿里巴巴内部 Flink 正式开源。整个实时计算领域风起云涌,一些普通的开发者因为业务需要或者个人兴趣开始接触Flink。
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。
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
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
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
“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。
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?
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:
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
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。
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
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。
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
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?
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
双十一余韵未歇,刚处理完一波售后及退件等“剁手后遗症”的各方人马也已经为再战双十二做好了准备。截至 12 日零点,天猫双十一成交额达 2135 亿元。与此同时,据国家邮政局监测数据显示,主要电商企业 11 日全天共产生快递物流订单 13.52 亿件,各邮政、快递企业共处理 4.16 亿件,再创历史新高——这一系列庞大的数字背后,是否也包含了你的战绩?随手滑开购物界面,是否曾被“猜你喜欢”中的某样单品达成取向狙击,看穿你的心意?
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。
产品经理要不要懂技术的问题一直有很多的观点和讨论,一般来讲产品懂技术是有一定的优势,但不是充分必要条件。而数据产品是B端更偏底层的工种,有一定技术基础后,开展工作更顺利。找工作的经历里面,有被问到过你
“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。
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。
最近开始上手一个大数据离线数仓项目。本篇博客先为大家进行一个总体的介绍,包括各个阶段的任务以及项目的简介,环境,需求等等…
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。
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。
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。
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
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。
☞ 03.OLAP引擎 [ Kylin Druid Presto Impala Kudu ADB ES .. ]
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?
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
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
ClickHouse是由俄罗斯Yandex公司开发的一款开源列存数据库系统,旨在处理大规模数据分析场景下的实时查询。以下是ClickHouse的发展历程,包括最初的设计目标、技术架构的演进等方面。
9月11日,在腾讯全球数字生态大会大数据专场上,腾讯云大数据产品副总经理雷小平重磅发布了全链路数据开发平台WeData,同时发布和升级了流计算服务、云数据仓库、ES、企业画像等6款核心产品,进一步优化和提升了腾讯云大数据的全托管能力,助力企业从基础设施层、场景开发层以及行业应用层快速构建一站式大数据平台能力。 「 借助WeData,企业数据开发门槛降低60%」 雷小平表示:“构建大数据开发平台是企业数字化转型的关键步骤,然而从数据集成到开发调度等涉及的模块众多,导致整个平台的维护和升级成本非常高
2020年9月11日,在腾讯全球数字生态大会大数据专场上,腾讯云大数据产品副总经理雷小平重磅发布了全链路数据开发平台WeData,同时发布和升级了流计算服务、云数据仓库、ES、企业画像等6款核心产品,进一步优化和提升了腾讯云大数据的全托管能力,助力企业从基础设施层、场景开发层以及行业应用层快速构建一站式大数据平台能力。
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。
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。
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。
当下,海量数据结合前沿技术架构正在为保险业带来根本性的变革。本文以某知名保险机构为例,结合偶数行业实践经验,介绍保险企业如何利用湖仓一体技术推动数据战略转型升级。背景介绍在对该客户需求进行深度挖掘并横向比较行业现状后,我们发现:(1) 包括该客户在内的多数保险企业的数据分析场景较为单一,直接产生业务价值的数据挖掘不够丰富;(2) 该客户现有数据分析场景的效率、性能、用户体验都亟待提升。下文我们详细展开分析。业务场景分析客户现有的数据分析应用集中在经营分析、监管报送和风险管控等几个传统场景,其实不止该客户,目前大多数保险企业的大数据业务应用价值挖掘都还不够丰富。1.风险管控仅以目前多数保险企业都非常关注的风控环节为例,该客户仍以风险部门固定报表分析为主,而通过风险数据建模,应用在投保前风险排查、承保中风险管控及理赔时风险识别和反欺诈等全业务链条还非常有限。在投保环节,可以利用数据搭建风险评估模型,筛查高风险客户,对大概率产生负价值的客户采用拒保或者提高保费的方式以减少损失。以互联网场景下的意外险和健康险为例,由于投保手续较为简单,很多产品免体检,只需要填写投保人基本信息即可,这些业务中,很容易出现投保人隐瞒病情、造假家庭收入的情况,逆向选择甚至欺诈的可能性非常大。因此在投保场景下可以利用数据进行多维分析,及时发现高风险投保客户,避免欺诈行为的发生。在承保运营环节,相比较传统风控,大数据风控让保险机构对保险用户的动态跟踪反馈,定期对承保中用户信息进行维护,更新用户风险指数。此外,在加强用户信息安全管理和隐私方面,保险公司借助大数据和人工智能(如设备指纹、IP 画像、机器行为识别等工具)加以防范,在回访环节,根据用户情况及其手机在网状态选择拨打方式及话术,更有利于提高回访效率,提升客户体验。在理赔环节,大数据风控先通过构建模型的方式筛查出疑似欺诈的高风险案件,然后再人工重点审核和调查,减少现场查勘误差,提高查勘效率。除了风险管控,通过数据赋能业务还可以落地在其他几个重点保险场景中,包括产品创新、风险定价、精准获客。接下来我们展开说明下数据赋能这些场景的形式和实现逻辑。
特步集团有限公司是中国领先的体育用品企业之一,主要从事运动鞋、服装及配饰的设计、开发、制造和销售。为了提高特步零售 BI 主题数据分析的准确性和时效性,降低对 SAP HANA 平台的依赖,2020 年 11 月特步集团首次引入了 Apache Doris 进行数据仓库搭建试点。在经历实时日报(移动端)和《特步全网零售战绩》大屏两个小项目的成功后,于 2021 年 3 月开始逐步启动特步儿童 BI、特步电商 BI、双十一大屏、特步新品牌 BI 等多个项目,经过一年的努力,初步完成了基于 Apache Doris 的零售数据仓库搭建和上线运行。
阿里江湖中,很多资源和技术,如神龙服务器、OceanBase、POLARDB等等,在开源、自研、云这三架马车上形成协同效应,既是内功也是武器。
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。
一、开源OLAP综述 二、开源数仓解决方案 三、ClickHouse介绍 四、StarRocks介绍 五、Trino介绍 六、客户案例
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
在B站,每天都有PB级的数据注入到大数据平台,经过离线或实时的ETL建模后,提供给下游的分析、推荐及预测等场景使用。面对如此大规模的数据,如何高效低成本地满足下游数据的分析需求,一直是我们重点的工作方向。
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