得物其中的一个AutoMQ GiB级集群 三、ClickHouse的进化：存算分离架构的实践与应用 3.1 背景 得物可观测性平台在分布式链路追踪中，采用ClickHouse作为Trace索引数据的存储引擎...随着数据量的持续增长，平台不仅需要保障实时查询的高效性能，还面临着存储成本优化和集群维护复杂度提升的双重挑战。...可扩展性差：作为一个电商平台，每年的双11和618等购物节，Trace平台都会迎来数倍的流量上涨，为了保证业务的稳定运行，每逢业务高峰都要进行集群的扩容，分布式架构下集群扩容麻烦、需要停写影响业务，再加上集群扩容中的协调难题都为平台的维护带来了额外的工作量和稳定性压力...因此，如何在保持ClickHouse性能优势的同时，优化扩容过程中的运维流程，解决集群写入负载平衡问题，进一步提升系统的稳定性，是得物平台在持续扩展中亟需解决的核心问题。...SharedMergeTree表引擎 在ClickHouse企业版中，SharedMergeTree表引擎是实现存算分离架构的关键组件。
您可以通过添加或移除ClickHouse节点来实现集群的自动扩展和缩减。扩展集群时，您可以添加新的ClickHouse节点，将其加入到现有的集群中。...ClickHouse会根据配置自动进行数据分片和复制，以实现数据的平衡存储和高可用性。缩减集群时，您可以移除不需要的ClickHouse节点。...ClickHouse提供了多种方式来实现负载均衡，以平衡查询负载。使用一个负载均衡器（如Nginx、HAProxy等），将所有的查询请求分发到多个ClickHouse节点上，从而均衡查询的负载。...ClickHouse集群的数据复制和同步技术数据复制和同步方面的问题如何在多个ClickHouse集群之间进行数据复制和同步？是否支持异步或同步复制？异步和同步复制的优缺点是什么？...回答在多个ClickHouse集群之间进行数据复制和同步可以使用多种方法，如使用ClickHouse的内置功能或使用第三方工具。
在新的项目中平衡使用现代 C++特性和传统编程方法是一个重要的问题。以下是一些建议来确保代码的可读性和可维护性： 了解现代 C++特性：首先，你需要了解现代 C++特性的概念、语法和用法。...阅读和学习关于模板元编程、概念等特性的相关资料，如C++标准文档、书籍或在线教程。 明确项目需求：在决定使用哪些特性之前，你需要了解项目的需求和目标。...使用现代 C++特性时，要考虑到其他开发人员的理解和维护代码的需要。选择简洁和清晰的代码风格，并注释解释复杂的部分。...遵循最佳实践：了解并遵循现代 C++的最佳实践，如使用类型推断、避免不必要的复制、使用 RAII 等。这些实践可以提高代码的可读性和可维护性。...编写测试代码：编写测试代码来确保所使用的特性能够正确地工作，并且在后续的维护过程中可以更容易地发现问题。 团队合作：确保整个团队对使用现代 C++特性的理解和使用方法达成一致。
A: 包括应用日志（应用程序的运行日志）、系统日志（如 syslog）、Kubernetes 容器日志。Q: 如何管理和分析大量日志？...如何在集群中添加或移除节点：添加节点：在新节点上启动 Elasticsearch 实例，配置集群名称和其他相关设置。Elasticsearch 会自动将数据和分片重新平衡到新节点上。...ClickHouse：高性能的列式数据库，适合大规模数据处理，支持多种数据类型，但配置和维护复杂。...Q7: 如何在日志系统中实现高可用性和数据备份？...ClickHouse 的高性能和高压缩率使其成为日志数据和指标数据存储的理想选择，尤其是在需要快速查询和大数据量分析的场景中。29. Q4: 如何在现代可观测系统中实现数据的统一视图？
flink再将ChangeLog Stream转换为Dynamic Table的Append或Retract或Upsert模式，然后再sink到外部系统，如：clickhouse 这里涉及到几个术语解释...上游CDC技术，实时捕捉数据库变更日志，flink实时消费日志，数据库中的变更日志作为flink流的数据源（Changelog Stream），如 MySQL 的 binlog 日志完整记录了数据库中的变更...；两个option，只要其中一个满足条件就触发sink，从而在part merge压力和数据实时性两方面取得平衡。...引擎表中。...CDC技术选型 在flink cdc connector与flink Debezium Format对CDC技术进行选型，通过上图架构与对比 flink cdc connector需要维护组件更少
(Kafka+Clickhouse) Sentry 监控 - Snuba 数据中台架构(Data Model 简介) Sentry 监控 - Snuba 数据中台架构(Query Processing...本节说明如何在 Sentry 代码库中构建查询并将其发送到 Snuba。 Sentry 导入了上述的 Snuba sdk。这是构建 Snuba 查询的推荐方法。...meta 包含响应中包含的列的列表，其数据类型由 Clickhouse 推断。 通过 Web UI 发送测试查询 Snuba 具有可用于发送查询的最小 Web UI。...您可以在本地运行 Snuba， 并且可以通过 http://localhost:1218/[DATASET NAME]/snql 访问 Web UI。...这是通过设置为 in_order 的负载平衡 Clickhouse 属性实现的。
集成将数据集相关信息（URL、提交哈希、视图ID）自动传递到W&B运行中。 Deep Lake的关键特性包括： 存储所有类型的数据（嵌入、音频、文本、视频、图像、PDF等）。 查询和向量搜索功能。...Elasticsearch的关键特性包括： 集群和高可用性：确保系统的可靠性和数据的安全性 自动节点恢复和数据再平衡：在节点失败时自动恢复，并重新平衡数据负载 水平可扩展性：能够轻松扩展以处理大量数据和请求...Faiss基于一种索引类型，它维护一组向量，并使用L2和/或点积向量比较通过它们进行搜索。一些索引类型，如精确搜索，是简单的基准线。...中是罕见的特性 强大的SQL支持，ClickHouse擅长处理各种查询 ClickHouse的连续数据添加和快速索引满足实时需求 低延迟提供了快速查询处理，这对于在线活动至关重要 15....此外还需要确保所选服务符合国家相关法律法规，如《网络安全法》和《数据安全法》等。 总结 随着人工智能技术的不断进步，向量数据库在现代数据管理和机器学习应用中扮演着越来越重要的角色。
针对我们的情况，有以下三点需要注意： 使用异步 MySQL 客户端，如 Vert.x MySQL Client。...实时维度关联仅适用于缓慢变化维度，如地理位置信息、商品及分类信息等。...快速变化维度（如用户信息）则不太适合打进宽表，我们采用 MySQL 表引擎将快变维度表直接映射到 ClickHouse 中，而 ClickHouse 支持异构查询，也能够支撑规模较小的维表 join 场景...ClickHouse 数据重平衡 ClickHouse 集群扩容之后，数据的重平衡（reshard）是一件麻烦事，因为不存在类似 HDFS Balancer 这种开箱即用的工具。...一种比较简单粗暴的思路是修改 ClickHouse 配置文件中的 shard weight，使新加入的 shard 多写入数据，直到所有节点近似平衡之后再调整回来。
针对我们的情况，有以下三点需要注意： 使用异步MySQL客户端，如Vert.x MySQL Client。...实时维度关联仅适用于缓慢变化维度，如地理位置信息、商品及分类信息等。...快速变化维度（如用户信息）则不太适合打进宽表，我们采用MySQL表引擎将快变维度表直接映射到ClickHouse中，而ClickHouse支持异构查询，也能够支撑规模较小的维表join场景。...ClickHouse数据重平衡 ClickHouse集群扩容之后，数据的重平衡（reshard）是一件麻烦事，因为不存在类似HDFS Balancer这种开箱即用的工具。...一种比较简单粗暴的思路是修改ClickHouse配置文件中的shard weight，使新加入的shard多写入数据，直到所有节点近似平衡之后再调整回来。
针对我们的情况，有以下三点需要注意： •使用异步 MySQL 客户端，如 Vert.x MySQL Client。...•实时维度关联仅适用于缓慢变化维度，如地理位置信息、商品及分类信息等。...快速变化维度（如用户信息）则不太适合打进宽表，我们采用 MySQL 表引擎将快变维度表直接映射到 ClickHouse 中，而 ClickHouse 支持异构查询，也能够支撑规模较小的维表 join 场景...ClickHouse数据重平衡 ClickHouse集群扩容之后，数据的重平衡（reshard）是一件麻烦事，因为不存在类似HDFS Balancer这种开箱即用的工具。...一种比较简单粗暴的思路是修改ClickHouse配置文件中的shard weight，使新加入的shard多写入数据，直到所有节点近似平衡之后再调整回来。
在实际应用中，我们需要在规范化和反规范化之间找到平衡。具体取舍要根据业务场景、数据量和查询需求来决定。 数据分片和复制 数据分片是将数据水平划分为多个部分，分布在不同的服务器上。...ClickHouse是一款列式存储数据库，特别适合分析型查询。数据压缩技术可以减小数据存储空间和网络传输开销。ClickHouse支持多种数据压缩算法，如LZ4、ZSTD等。...分区是将表中的数据按照某种条件分散存储，从而提高查询性能。 创建和使用索引 ClickHouse支持多种索引类型，如主键索引、辅助索引和全文索引等。...使用索引时，确保查询条件中的字段与索引中的字段一致。这样，数据库可以利用索引加速查询。 创建和使用分区 ClickHouse支持表分区，可以按照日期、数值或其他条件将数据分散存储。...- 调整内存限制参数，如max_memory_usage，以保证查询能在限定的资源下高效运行。
你可以运行 kube-apiserver 的多个实例，并在这些实例之间平衡流量。...cloud-controller-manager 仅运行特定于云平台的控制回路。如果你在自己的环境中运行 Kubernetes，或者在本地计算机中运行学习环境， 所部署的环境中不需要云控制器管理器。...服务控制器（Service Controller）: 用于创建、更新和删除云提供商负载均衡器 4.3 Node 组件 节点组件在每个节点上运行，维护运行的 Pod 并提供 Kubernetes 运行环境...4.3.1 kubelet 一个在集群中每个节点（node）上运行的代理。它保证容器（containers）都运行在 Pod 中。...kube-proxy 维护节点上的网络规则。这些网络规则允许从集群内部或外部的网络会话与 Pod 进行网络通信。
你可以运行 kube-apiserver 的多个实例，并在这些实例之间平衡流量。...如果你在自己的环境中运行 Kubernetes，或者在本地计算机中运行学习环境， 所部署的环境中不需要云控制器管理器。...服务控制器（Service Controller）: 用于创建、更新和删除云提供商负载均衡器 4.3 Node 组件 节点组件在每个节点上运行，维护运行的 Pod 并提供 Kubernetes...4.3.1 kubelet 一个在集群中每个节点（node）上运行的代理。 它保证容器（containers）都运行在 Pod 中。...kube-proxy 维护节点上的网络规则。这些网络规则允许从集群内部或外部的网络会话与 Pod 进行网络通信。
步骤： 使用数据库的导入工具（如 ClickHouse-client、clickhouse-csv-loader）将清洗后的数据加载到目标数据库中。 也可以通过 SQL 插入语句手动加载数据。...步骤： 通过定时任务（如 cron 作业）定期运行增量数据同步脚本。 利用源数据库的变更数据捕获（CDC）机制，捕获数据变化，并将其同步到目标数据库。...手动排查问题（例如，重新运行失败的脚本或手动修复数据问题）。 工具： 日志分析工具：如 ELK Stack 或 Splunk，用于分析错误日志并监控数据同步过程中的异常。...③ 选择数据库 从可用数据库列表中选择 ClickHouse 数据库，确保后续的查询在正确的数据源上运行。...④ 在查询编辑器中输入 SQL 查询，以获取所需数据 例如，若要按状态统计订单数量，可以使用以下查询：点击【运行 Run】按钮（或【执行 Execute】）以执行查询，并在表格中查看结果。
提高运营效率：报表能展示实时和历史数据，帮助识别并解决运营中的问题，如库存周转、订单处理等。 合规性和审计：财务报表和运营报表可以确保企业符合相关法规和标准，并为审计提供必要的数据支持。...数据库中，且数仓项目本质为心诺安主业务基础上的延展系统，仅用于分析和报表生成，而非直接存储主要业务数据，ClickHouse 优先被选择，其适配度综合表现如下： 高效查询性能：ClickHouse 作为分析数据库...轻量的部署和维护：与一些传统的数据库系统相比，ClickHouse 的部署和维护相对简单。它具有良好的可扩展性，可以根据需要水平扩展集群，从而适应数据量和查询量的增长。...成本效益：相比其他重型方案，ClickHouse 在性能和成本上提供了更好的平衡，更有利于成本控制。...中。
把一些不需要排序或者索引功能的维度字段从主键里排除出去，可以减小主键的大小（主键运行时需要全部加载到内存中），提高查询效率。...对不同列选择一种合适的压缩算法和等级，能把压缩和查询的平衡做到性价比最优。 ClickHouse的所有列默认使用LZ4压缩。...除此以外，一般的数据列可以选择更高压缩率的算法如LZ4HC，ZSTD；而对于类似时间序列的单调增长数据可以选择DoubleDelta, Gorilla等特殊压缩算法。...如何在保证数据一致性的同时，亦确保数据迁移的效率，是问题的关键。 如何在数据替换期间，确保用户可见的数据波动最小。这就要求数据替换操作是原子性的，或者至少对每个广告主都是原子的。...之后的灰度阶段，我们逐渐提升ClickHouse服务生产系统的比例，并保持Druid继续运行，以保证出现问题可以及时回滚。
虽然我们竭尽全力实现流程自动化，例如检测并禁用会引起映射爆炸和类型冲突的字段，重新平衡 ES 集群之间的流量等等，但是人工干预解决类型冲突等仍是不可避免的。...基本上，每个日志都被扁平化为一组键值对；这些键值对按其值类型分组，如 String、Number 或 StringArray。在表中，我们使用一对数组来存储这些组的键值对。...需要注意的是，我们总是将原始日志保存在 _source 列中，以避免在运行时重新生成全部日志，这对于嵌套结构来说是复杂而昂贵的。...这需要用户了解如何使用数组列表示键值对、如何在表之间移动日志以改进数据位置，以及如何基于查询历史创建适应性索引等等。...由于 ClickHouse 提供了适当的资源隔离支持，我们的平台可以在较高的查询负载下继续运行，而不会出现严重的降级或受限制的现象。
智谱清言： 在Go语言的Red-Black树（RB-DELETE-FIXUP）算法中，删除操作后需要通过一系列的旋转和重新着色来维护树的平衡性质。...在Go语言的标准库中，具体实现这些操作的代码不在公开的源代码中，因为这部分实现是嵌入在Go运行时内部的。...在具体的位置上，没有提供精确的行号，因为它们深深地嵌入在Go运行时的内部实现中。...然而，在处理删除后可能导致的问题时，如调整红黑性质时进行旋转和重新着色的过程中，可能会间接涉及到哨兵节点： 1. 当从树中删除一个黑色节点时，可能导致路径上黑色节点的数量不平衡。...然而，具体的实现细节取决于红黑树的完整实现，包括如何表示 T.nil 和如何在旋转操作中处理它。 请注意，这个代码示例仅提供了一个框架，并没有实现具体的旋转和颜色调整操作。
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