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Sentry 监控 - Snuba 数据台架构(编写和测试 Snuba 查询)

api 在这个模块。它负责缓存、重试并允许批量查询。 这是通过设置为 in_order 的负载平衡 Clickhouse 属性实现的。 Snuba 设置定义的查询设置采样率。 sql 元素是 Clickhouse 查询。 stats 字典包含以下 key clickhouse_table 是 snuba 查询处理过程中选取的表。 type 字段将显示 clickhouse,该消息将包含有关异常的详细信息。与查询验证错误相反, Clickhouse 错误的情况下,实际执行了查询,因此存在为成功查询描述的所有时间和统计信息。

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4万字长文 | ClickHouse基础&实践&调优全视角解析

4.log 表示主日志文件路径,该日志文件包含所有 level 级别以上的事件日志。 5.errorlog 表示错误日志文件路径,该日志文件仅包含错误日志,便于问题排查。 每次添加新的集群配置后,无需重启 ClickHouse 服务,该配置会即时生效。 05字典配置 1.字典就是一种键->值映射关系,一般在数据查询使用。 相比于多表 JOIN 的查询操作,使用字典查询会更加高效。 2.字典文件的位置需要由 config.xml 文件的 dictionaries_config 配置项设置。 另外需要注意,default profile 必须存在,它会在 ClickHouse 启动作为默认的设置使用。 MergeTree,可以为某个列字段或整张表设置TTL。当时间到达,如果是列字段级别的TTL,则会删除这一列的数据;如果是表级别的TTL,则会删除整张表的数据。可选。

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    案例-ClickHouse头条的技术演进

    综合来说,我们希望头条内部把 ClickHouse 打造成为支持数据台的查询引擎,满足交互式行为的需求分析,能够支持多种数据源,整个数据链路对业务做到透明。工作过程,我们也碰到了很多的问题。 问题与解决方案 接下来我会详细介绍我们使用 ClickHouse 的过程碰到过什么问题,希望对大家有一些借鉴意义。 为什么没有做全局集群内部做一个字典? 如果压缩的 column 会出现在输出的列表,会显式地加一个 Decompress Stream 这样可选的算子,然后后续执行就不太需要改动,而是可以直接支持。 3.5 特定场景内存 OOM 有时候做一个系统,内存使用的问题也会比较严重。尤其当做数据量大的系统,经常发生内存受限的问题,或者说 OOM 最后被系统杀掉。

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    BIGO 使用 Flink 做 OLAP 分析及实时数仓的实践和优化

    按照以上方案建设实时数据仓库的过程,遇到了一些问题: 将离线任务转为实时计算任务后,计算逻辑较为复杂 (多流 JOIN,去重),导致作业状态太大,作业出现 OOM (内存溢出) 异常或者作业算子背压太大 ; 维表 Join 过程,明细流表与大维表 Join,维表数据过多,加载到内存后 OOM,作业失败无法运行; Flink 将流维表 Join 产生的多维明细数据写入到 ClickHouse 在此过程,一旦出现作业 Failover,数据就会重复写入到 ClickHouse。 针对这个问题,BIGO ClickHouse 实现了一个二阶段提交事务机制:当需要写入数据到 ClickHouse ,可以先设置写入的模式为 temporary,表明现在写入的数据是临时数据;当数据执行插入完成后 针对这些 insert id 进行重试提交;针对那些数据已经写入 ClickHouse 之后,但是 insert id 并没有记录到 Opeator State 的数据,由于是临时数据, ClickHouse

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    大数据ClickHouse进阶(十八):数据字典类型

    ​数据字典类型创建字典表语句中使用“layout”来指定字典的类型,目前扩展字典支持7种类型,分别为flat、hashed、range_hashed、cache、complex_key_hashed、 四、cachecache字典只能够使用UInt64数值类型的key,该字典数据在内存通过固定长度的向量数组保存,定长的向量数组又称cells,创建cache字典需要指定向量数组长度,长度必须是2 cache字典的取数并不是一次性将所有数据加载到内存,当从cache字典获取数据,首先在cells查询有没有该数据缓存,没有就会从源头加载数据并缓存到cells,所以cache性能最不稳定,性能好坏完全取决于缓存的命中率 key,格式为tuple,tuple到底传入几个参数,需要与创建该字典指定的primary key顺序一样。 ,但是比较特殊,因为查询只能在tuple中指定单个字段,用于指代IP前缀,ip_trie字典的数据在内存中使用trie树结构保存,此字典专门用于IP前缀查询的场景,例如通过IP前缀查询对应的ASN信息

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    大数据ClickHouse进阶(十六):数据字典创建

    ​数据字典创建一、简单介绍数据字典ClickHouse提供一种非常简单、实用的存储媒介,他以键值和属性映射的形式定义数据。字典的数据会主动或者被动加载到内存并支持动态更新。 使用ClickHouse 字典,外部扩展字典才是更加常用的功能。正常情况下,字典的数据只能通过字典函数访问,ClickHouse设置了一类字典函数,专门用于字典数据的取用。 我们也可以通过字典表将字典数据挂载到一张代理的数据表下,从而访问字典的数据,也可以实现数据表与字典数据的join查询。 二、字典创建在ClickHouse20版本之前创建外部数据字典需要创建大量的xml文件来实现,ClickHouse20.1版本之后引入了“Create dictionary”语句创建数据字典,创建字典表举例操作如下 :此字典表映射的表名,字典的列名与映射表列名一致。

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    CLICKHOUSE 迈出第一步 安装与基本配置

    安装也是有相关顺序的, 如果安装顺序错误会报错误参见下图 1 clickhouse-server-common 2 clickhouse-common-static 3 clickhouse-server config.xml文件,包含两类设置 1 服务器参数设置 2 常规配置参数设置 ? 这里配置文件必须是XML 格式,同时,文件的开头结尾必须是 <yandex> </yandex> , 以下是一些常用的重要的配置参数 文件max_connections 为设置最大的连接数 <max_connections </timezone> 设置MergeTree 表引擎使用的标记缓存的近似大小,单位字节 <mark_cache_size>5368709120</mark_cache_size> clickhouse >9000</tcp_port> 通过那个端口来访问CLICKHOUSE <tmp_path>/var/lib/clickhouse/tmp/</tmp_path> 处理大量数据,临时文件所存放的地点

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    一文入门 | 性能凶悍的开源分析数据库ClickHouse

    linux下每一个tcp连接都要占一个文件描述符,如果达到上限,就会出现错误:“Socket/File:Can’t open so many files”。 如果一个字典包含少于10000个不同的值,那么ClickHouse可以进行更高效的数据存储和处理。反之如果字典多于10000,效率会表现的更差。 写入数据,需要调用State函数。而在查询数据,则需要调用相应的Merge函数。 DROP TABLE,不删除任何数据,数据库Atomic只是通过将元数据移动到/clickhouse_path/metadata_dropped/将表标记为已删除,并通知后台线程。 ,一个集群可以用多个节点组成,当某集群节点出现故障后不影响整个集群的正常使用 什么是分区 clickhouse 对于一张表做分区,则是对数据的纵向切分,数据以目录的形式存在,写入时创建,相同分区的数据最终合并到同一个分区目录

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    微信 ClickHouse 实时数仓的最佳实践

    下文将由浅入深,为大家揭晓微信 ClickHouse 实时数仓实践积累的经验及方法。 所以,微信一直寻求更轻量、简单敏捷的方案来解决这些问题。经过一番调研,百花齐放的 OLAP 产品,最终选定了 ClickHouse 作为微信 OLAP 的主要核心引擎。 但是,使用原生的 ClickHouse真正放量阶段出现了很多问题: 1.稳定性:ClickHouse 的原始稳定性并不好,比如说:高频写入的场景下经常会出现 too many part 等问题,整个集群被一个慢查询拖死 ,节点 OOM、DDL 请求卡死都比较常见。 三、共建 ClickHouse OLAP 的生态 要想比较好地解决 ClickHouse 易用性和稳定性,需要生态支撑,整体的生态方案有以下几个重要的部分: 1.QueryServer:数据网关,负责智能缓存

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    指标存储: 我们如何从Graphite + Whisper迁移到Graphite + ClickHouse

    占用整个预先分配的空间,我们的情况下约为2 Mb。随着时间的推移,出现了多种类型的文件,并且在生成报告扫描空数据点需要大量的时间和资源,这进一步加剧了这个问题。 Graphite+ClickHouse的期望 浏览了几个Yandex聚会后,阅读了Habr.com上的几篇文章后,研究了文档并在GraphiteClickHouse设置找到了相应的组件之后,我们决定采取行动 例如,ClickHouse配置描述zookeeper群集 - 直到clickhouse-server重新启动才会应用它。 kubernetes动态创建的容器发送大量具有短期和随机生命周期的度量。这些指标的数据点很少,并且没有观察到存储空间的问题。但是构建查询ClickHouse会从“指标”表中选择大量这些指标。 90%的情况下,每个插槽(24小)没有数据。但是,表'data'搜索数据需要时间,最终导致超时。为了解决这个问题,我们应用了一个单独的视图,其中包含24小内遇到的指标信息。

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    替代ELK:ClickHouse+Kafka+FlieBeat

    ES 中比较常见的写 Rejected 导致数据丢失、写入延迟等问题, ClickHouse 不容易发生。 ②查询速度快 网页缓存的快速数据,页面缓存的快速查询单 2-30GB/查询速度;没有的情况下,查询查询结果的查询速度和数据查询速度比 ES ClickHouse 5-30倍以上。 paths:     - /root/logs/xxx/inner/*.log   json:   如果不设置该索性,所有的数据都存储message里面,这样设置以后数据会平铺。         DB::Exception:[10.74.244.57:9000] 上出现错误:代码:62.DB::Exception:处理“/clickhouse/tables/default/”的替换,配置没有宏 DB::Exception:出现错误:代码:253。

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    微信ClickHouse实时数仓的最佳实践

    本文将由浅入深,为大家揭晓微信ClickHouse实时数仓实践积累的经验及方法。 所以,微信一直寻求更轻量、简单敏捷的方案来解决这些问题。经过一番调研,百花齐放的OLAP产品,最终选定了ClickHouse作为微信OLAP的主要核心引擎。 但是,使用原生的ClickHouse真正放量阶段出现了很多问题: 稳定性:ClickHouse的原始稳定性并不好,比如说:高频写入的场景下经常会出现too many part等问题,整个集群被一个慢查询拖死 ,节点OOM、DDL请求卡死都比较常见。 实时特征计算 虽然大家普遍认为ClickHouse不太擅长解决实时相关的问题,但最终通过优化,可以做到扫描量数十亿,全链路延<3秒,P95响应近1秒。

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    微信 ClickHouse 实时数仓的最佳实践

    下文将由浅入深,为大家揭晓微信 ClickHouse 实时数仓实践积累的经验及方法。 所以,微信一直寻求更轻量、简单敏捷的方案来解决这些问题。经过一番调研,百花齐放的 OLAP 产品,最终选定了 ClickHouse 作为微信 OLAP 的主要核心引擎。 但是,使用原生的 ClickHouse真正放量阶段出现了很多问题: 1.稳定性:ClickHouse 的原始稳定性并不好,比如说:高频写入的场景下经常会出现 too many part 等问题,整个集群被一个慢查询拖死 ,节点 OOM、DDL 请求卡死都比较常见。 三、共建 ClickHouse OLAP 的生态 要想比较好地解决 ClickHouse 易用性和稳定性,需要生态支撑,整体的生态方案有以下几个重要的部分: 1.QueryServer:数据网关,负责智能缓存

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    微信 ClickHouse 实时数仓的实践经验

    下文将由浅入深,为大家揭晓微信 ClickHouse 实时数仓实践积累的经验及方法。 所以,微信一直寻求更轻量、简单敏捷的方案来解决这些问题。经过一番调研,百花齐放的 OLAP 产品,最终选定了 ClickHouse 作为微信 OLAP 的主要核心引擎。 但是,使用原生的 ClickHouse真正放量阶段出现了很多问题: 1.稳定性:ClickHouse 的原始稳定性并不好,比如说:高频写入的场景下经常会出现 too many part 等问题,整个集群被一个慢查询拖死 ,节点 OOM、DDL 请求卡死都比较常见。 三、共建 ClickHouse OLAP 的生态 要想比较好地解决 ClickHouse 易用性和稳定性,需要生态支撑,整体的生态方案有以下几个重要的部分: 1.QueryServer:数据网关,负责智能缓存

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    替代ELK:ClickHouse+Kafka+FlieBeat才是最绝的

    ES 中比较常见的写 Rejected 导致数据丢失、写入延迟等问题, ClickHouse 不容易发生。 ②查询速度快 网页缓存的快速数据,页面缓存的快速查询单 2-30GB/查询速度;没有的情况下,查询查询结果的查询速度和数据查询速度比 ES ClickHouse 5-30倍以上。 paths:     - /root/logs/xxx/inner/*.log   json:   如果不设置该索性,所有的数据都存储message里面,这样设置以后数据会平铺。         DB::Exception:[10.74.244.57:9000] 上出现错误:代码:62.DB::Exception:处理“/clickhouse/tables/default/”的替换,配置没有宏 DB::Exception:出现错误:代码:253。

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    ClickHouse原理解析与应用实践

    IDataType接口定义了许多正反序列化的方法,它们成对出现,例如serializeBinary和deserializeBinary DataType的实现类,聚合了相应数据类型的Column对象和 传统观念,或者说我的观念,自然是自顶向下的设计,通常我们都被教导要做好顶层设计。而ClickHouse的设计则采用了自下而上的方式。 与此同时,他们非常在意CPUL3级别的缓存,因为一次L3的缓存失效会带来70~100ns的延迟。 而MATERIALIZED和ALIAS类型的字段不会出现在SELECT查询的返回结果集中 数据存储:在数据存储,只有DEFAULT和MATERIALIZED类型的字段才支持持久化。 所以这并不代表具体逻辑已经执行完毕,它的具体执行进度需要通过system.mutations系统表查询 ---- 第5章 数据字典 字典的数据会主动或者被动(数据是ClickHouse启动主动加载还是首次查询惰性加载由参数设置决定

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    ClickHouse 冷热分离存储得物的实践

    测试环境由于有一些应用数据较少,导致攒批数据比较难,加上若代码批次写入数据的地方处理不好,很容易出现频繁写入较少数据行的part,加上应用数,环境较多,导致写入的数据较碎,一个表内active的part 数据非常容易超过10w(可以查看system.parts表状态为active的数据个数),多次报错too many parts in total的错误。 方案1: 使用表级TTL设置 最开始我们想到表的创建语句中使用表级TTL设置: PARTITION BY (toDate(log_time), log_save_time, oss_save_time 图片 当时考虑 JuiceFS 的另外一个原因是它的读缓存机制,当访问 JuiceFS 的文件,会有多级缓存给经常访问的数据提供更好的性能,读请求会依次尝试内核分页缓存、JuiceFS 进程的预读缓冲区 、本地磁盘缓存,当缓存没找到对应数据才会从对象存储读取,并且会异步写入各级缓存保证下一次访问的性能。

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    Android OOM案例分析

    Android(Java)开发,基本都会遇到java.lang.OutOfMemoryError(本文简称OOM),这种错误解决起来相对于一般的Exception或者Error都要难一些,主要是由于错误产生的 但这些与OOM问题出现的时间并不吻合。其次也怀疑过是否由某些ROM的Bug导致,但此推断缺乏有力的证据支撑。 由于发生OOM,用户操作路径的不确定性,无法精确复现线上的OOM,因此采取模拟复现的方式,最终发生OOM的栈信息基本一致即可。 总结 对于线上出现OOM,如何分析和解决可以大致分为三个步骤: 充分挖掘特征。 挖掘特征,需要多方面考虑,此过程更多的是猜测怀疑,所以可能的方面都要考虑到,包括但不限于代码改动、机器特征、时间特征等,必要还需要做一定的统计分析。 根据掌握的特征寻找稳定的复现的途径。

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