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
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
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
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
泡泡玛特使用云开发网关，网络请求成功率提升至99.9%以上，有效抵御灰产刷限量款牟利，提升用户访问体验；
“深圳网商天下”用不到3个月，帮助数百个卖家搭建跨境电商独立站和APP； 小鹅通只接入了一个SDK，就获取了全栈视频能力，投入成本缩减2/3； 泡泡玛特使用云开发网关，网络请求成功率提升至99.9%以上，有效抵御灰产刷限量款牟利，提升用户访问体验； …… 今天，在首届Techo Day腾讯技术开放日上，我们向百万级腾讯云开发者揭秘这些创新实践背后的工具箱： 低门槛开发工具 充分释放上层创新潜力 轻量应用服务器Lighthouse把IaaS资源和热门优质应用镜像打包成套餐，实现开箱即用，助力中小企业
开源列式数据库ClickHouse以极致的性能、超高的性价比获得了广泛好评。在PB级查询分析场景下ClickHouse是最佳解决方案之一。开源ClickHouse集群采用SHARED-NOTHING架构，增加计算节点非常容易。
1. 前言 开源列式数据库ClickHouse以极致的性能、超高的性价比获得了广泛好评。在PB级查询分析场景下ClickHouse是最佳解决方案之一。开源ClickHouse集群采用SHARED-NOTHING架构，增加计算节点非常容易。 图1：开源ClickHouse架构 但是，开源ClickHouse也有明显的不足之处： 采用存算一体架构，计算与存储耦合。 存储与计算资源无法独立扩展。用户对计算与存储资源非对称需求越发强烈，并且希望云服务商能够提供更为灵活的资源编排能力。 不具备弹性能力。 开源Cl
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~
鱼羊 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 我有个胖友，在学校里搞自动驾驶的那一种。 常听他吐槽，穷学生在实验室里用的开源软件是酱紫的： 和工业用的看起来区别有点大。作为一个工具党，我还就不信了，学生胖友们搞自动驾驶就没啥福利可享？ 拽着这位胖友一通折腾，还真发现了一些好康的。 现在，有一款“学生版”自动驾驶仿真系统，模拟起物理碰撞是这样的： 传感器仿真环节则是这种feel： 虽说是“学生版”，但其实这么一套仿真系统，“母体”正是工业级仿真系统—— 就在最近的“TechoDay腾讯技术
“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。
数据，是互联网公司的核心资产之一。那么，这些核心资产背后，是哪些人在收集数据、存储数据、处理数据、管理数据、使用数据、保证数据安全的呢？——是“数据工匠”们！
实时及未来，最近在腾讯云Oceanus进行实时计算服务，以下为mysql-cdc结合维表hbase到flink到ClickHouse的实践。分享给大家~
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。
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。
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
作者 | 李冬梅、蔡芳芳 采访 | 王一鹏 本期访谈由 InfoQ、阿里云开发者社区、阿里云数据库事业部联合出品 在刚刚结束的阿里云瑶池数据库峰会上，阿里云宣布与全球流行的开源分析型数据库 ClickHouse 正式签订战略合作协议，成为 ClickHouse 在中国独家的云服务提供商，并提供具备独有企业能力的 ClickHouse 版本。借此机会，InfoQ 有幸独家专访了 ClickHouse 创始人兼 CTO Alexey Milovidov、阿里云数据库事业部 OLAP 产品部负责人林亮，
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。
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。
云原生Clickhouse 优势概述 以Clickhouse为基础，借鉴Snowflake等系统的设计思路，打造一款高性能的云原生OLAP系统，为用户提供多场景下的一站式的数据分析平台。 简单、易维护：集群管理、统一共享分布式调度服务 高可用、可扩展：支持500万以上的Table 低成本：存储成本至少降低了50% 兼容开源，复用超高性能：兼容协议、语法、数据库存储格式 Clickhouse是一款性能十分强悍的OLAP引擎，凭借优秀的性能在用户行为分析、ABTest、在线报表等多个领域大放异彩，但是目前C
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。它于2016年以apache 2.0协议开源，以优秀的查询性能，深受广大大数据工程师欢迎。为了服务客户业务，腾讯云于2020年4月正式上线ClickHouse服务。
摘要 OLAP数据库/引擎日新月异，不断推陈出新，在各种场景下有不同引擎的价值：flink擅长于实时数据集成/实时计算；spark批处理、tb级以上、hive生态、复杂join的数据分析、以及机器学习；presto联邦分析、较简单join、tb级以下hive生态udf数据分析；clickhouse 大宽表聚合操作、无数据更新、尽量无join、没有复杂udf的亚秒级分析，tensorflow深度学习等等 即使相同的引擎，考虑资源隔离、成本分摊、数仓研发/使用周期（test，adhoc，prod，backfil
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
应用架构是一个系统的高级结构。它是关于系统的一系列决策，包括系统的组成部分、这些部分之间的交互，以及对这些部分的引导性指南。这些决策通常是由企业的IT团队和关键干系人员共同作出的。
C站这么多大佬都讲了如何去实践Docker或者K8s简单实战，笔者也没有真实做过一些云原生实战项目，都是跟着B站大学学过一些简单概念与基本入门的命令。也就不多写这些知识了！
腾讯公司内部有很多业务使用 ClickHouse，比较典型的就是QQ音乐。QQ音乐在使用 ClickHouse 之前，用的是基于 Hive 构建的离线数仓，当时遇到了很多问题，主要在于以下三个方面：
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。
“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 开源于 2016 年，在一众大数据计算引擎里算是一个后起之秀。但凭借性能方面的突出优势，这几年 ClickHouse 在分析型数据库领域可谓风生水起。
ClickHouse 是俄罗斯开源的OLAP数据库，以彪悍的性能著称。开源5年以来，以性能优异、简单易用的特点，吸引了大量的用户群体。本次分享将通过对ClickHouse原理的解析，帮助大家理解ClickHouse 彪悍的性能是如何做到的。同时，会介绍腾讯云ClickHouse在QQ音乐等产品中的实际落地案例、特有的产品能力，以及未来规划。
01、背景现状 tRPC 是腾讯自研的高性能、跨平台、插件化、具备高度服务治理能力的 RPC 框架， 目前在公司内各大业务广泛使用并已对外开源，详见：腾讯开
作者：龙逸尘，腾讯 CSIG 高级工程师 腾讯云原生实时数仓建设实践 实时数仓面临的挑战 实时数仓被广泛应用于腾讯各大业务，涉及的平台众多，从统计信息中可以看出，集群规模庞大，数据量极大。 复杂的使用场景和超大的数据量，导致我们在实时数仓的建设与使用过程中遇到许多挑战。 时效性 数仓使用者对时效性有非常强烈的诉求：希望查询响应更快，看板更新更及时，指标开发更快完成。因为时效性越高，数据价值也就越高。如何保障数仓的时效性是首要难题。 架构复杂度 如何在保障时效性的同时，降低架构复杂度以减少开发和维护成本，
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
2022腾讯全球数字生态大会 倒计时2天！ “数实创新，产业共进”，届时，产业互联网峰会、云湾峰会、Techo前沿技术论坛、腾讯产业合作伙伴峰会、腾讯云国际峰会，以及50+分会场将带来腾讯数字生态的全景式呈现。 期待与您一起，共话数字技术与实体产业的前沿趋势,探索全真互联时代的数实融合新机遇。 腾讯云大数据历经十余年技术沉淀形成包含基础引擎、平台治理、数据应用和BI在内领先的全产品矩阵。本专场将重点介绍如何运用智能推荐与BI帮助客户实现业务的增长转型、精细化运营与快速商业决策，释放数据价值。同时还有客户案
ClickHouse 在执行分析查询时的速度优势很好的弥补了 MySQL 的不足，但是对于很多开发者和DBA来说，如何将MySQL稳定、高效、简单的同步到 ClickHouse 却很困难。本文对比了 NineData、MaterializeMySQL（ClickHouse自带）、Bifrost 三款产品，看看他们在同步时的差异。
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？
丨导语丨 本文分享的主题是腾讯灯塔融合引擎的设计与实践，主要围绕以下四个方面进行介绍： 1. 背景介绍 2. 挑战与融合分析引擎的解法 3. 实践总结 4. 未来演进方向 分享作者｜冯国敬 腾讯 后台开发工程师 一 背景介绍 腾讯灯塔是一款端到端的全链路数据产品套件，旨在帮助产品、研发、运营和数据科学团队 30 分钟内做出更可信及时的决策，促进用户增长和留存。 2020 年后数据量仍然呈爆炸性增长的趋势，且业务变化更加迅速、分析需求更加复杂，传统的模式无法投入更多的时间来规划数据模型。我们面临一个海量、
随着互联网流量爆发式增长，越来越多的公司业务需要支撑海量数据存储，对高并发、高可用、高可扩展性等特性提出了更高的要求，这促使各种类型的数据库快速发展，至今常见数据库已经达到 200 多个。与之相伴的便是，各种数据库之间的同步与转换需求激增，数据集成便成了大数据领域的一个亟需优秀解决方案的方向。当前市面上没有一个简单易用且支持每天数百亿条海量数据同步的开源软件，于是 SeaTunnel 应运而生。
ClickHouse是一个用于数据分析（OLAP）的列式数据库管理系统（column-oriented DBMS），诞生于“战斗民族”俄罗斯，由搜索巨头Yandex公司开源。目前国内不少大厂在使用，包括腾讯、今日头条、携程、快手等，集群规模多达数千节点，阿里云更是推出了云产品ClickHouse。官方介绍：
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。
大家吼，我是你们的朋友煎饼狗子——喜欢在社区发掘有趣的作品和作者。【每日精选时刻】是我为大家精心打造的栏目，在这里，你可以看到煎饼为你携回的来自社区各领域的新鲜出彩作品。点此一键订阅【每日精选时刻】专栏，吃瓜新鲜作品不迷路！ *当然，你也可以在本篇文章，评论区自荐/推荐他人优秀作品（标题+链接+推荐理由），增加文章入选的概率哟~
在早前这篇文章中 《ClickHouse已支撑S3和HDFS存储的零拷贝复制》，我介绍过 ClickHouse 为了更好的适应当前云原生的发展，利用多层存储的机制，打通了 S3 这样的对象存储。
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：
导语 | 腾讯内部每日都需要对海量的游戏营销活动数据做效果分析，而活动参与人数的去重一直是一项难点。本文将为大家介绍腾讯游戏营销活动分析系统——奕星，在去重服务上的技术思路和迭代方案，希望与大家一同交流探讨。文章作者：王方晓，腾讯运营开发工程师。 一、背景 奕星 (EAS) 是腾讯内部专注于游戏营销活动分析的系统，在营销活动效果分析中，奕星遇到一个最大的问题就是对活动参与人数的去重，并给出对应的活动号码包。单个营销活动的周期是固定的，但活动与活动之间时间很少会有完全相同的情况。 比如A活动时间是1-10号
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