本文内容讲解了关于网易云音乐基于Flink实时数仓实践，包括实时数仓版本的演进过程，具体实现和最佳实践。
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。
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
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
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~
http://repo.red-soft.biz/repos/clickhouse/stable/el7/
如果您紧跟数据库领域的最新发展，则可能对ClickHouse已经耳熟能详了，它是专为OLAP设计的列式数据库管理系统。ClickHouse由Yandex开发，于2016年开源，这使其成为最新的列式数据库管理系统之一，当前被作为开源数据库被广泛应用。
这个数据库系统在集群中可以轻松扩展，因此您的数据可以比真人秀明星的自负心态还要庞大。
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
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 | 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
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
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。
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，
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。
Google Analytics 无处不在，对于大多数营销功能的统计报告至关重要。作为加入 ClickHouse 之前没有营销分析经验并发现自己定期以博客形式贡献内容的人，我长期以来一直认为 Google Analytics (GA4) 提供了一种快速、无缝的方式来衡量网站。因此，当我们负责报告我们内容策略的成功情况并确保我们制作的内容与您（我们的用户）相关时，GA4 似乎是一个明显的起点。
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。
在人工智能时代，向量数据库已成为数据管理和AI模型不可或缺的一部分。向量数据库是一种专门设计用来存储和查询向量嵌入数据的数据库。这些向量嵌入是AI模型用于识别模式、关联和潜在结构的关键数据表示。随着AI和机器学习应用的普及，这些模型生成的嵌入包含大量属性或特征，使得它们的表示难以管理。这就是为什么数据从业者需要一种专门为处理这种数据而开发的数据库，这就是向量数据库的用武之地。
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。
这是一篇长篇阔论的文章，是关于我使用 SaaS 来运行设置的详细介绍，文章会涉及到多方面的内容，包括负载均衡、cron 作业监控、订阅和支付等等。
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
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~
sign — 类型列的名称：1是«状态»行，也就是最后的有效行，-1是«取消»行，也就是无效行。列数据类型 — Int8。
以下是我们如何确保我们不断发展的Gojek生态系统对我们的客户、司机伙伴和商户伙伴是安全的。 在Gojek，我们不断寻求创新的解决方案，以解决我们不断变化的挑战，为我们的客户、司机伙伴、商户伙伴和我们的整个生态系统保持平台安全。 ClickHouse正是用于这一目的。 它是我们最近部署的技术之一，以打击我们平台上的欺诈者。在这篇文章中，我们旨在描述我们采用ClickHouse的方法，涵盖以下主题。 使用ClickHouse的一个简化用例 为ClickHouse建立一个数据管道 我们的生产设置 ◆ 我们正
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。
针对于VersionedCollapsingMergeTree(sign, version)两个特殊的参数。
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
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！
可观测性领域是一个动态且异质的领域。在这个生态系统中，商业巨头如Datadog、New Relic和Splunk与大型OS/免费堆栈（如ELK、Prometheus/Loki/Grafana和TIG（Telegraf/InfluxDB/Grafana））共存。然而，在近年来，三种技术趋势汇聚在一起，重塑了这一格局，为基于新一代强大开源技术和标准构建的新堆栈铺平了道路。可观测性周期表中的三个新元素是：
物联网数据采集涉及到大量设备接入、海量的数据传输，EMQ X 物联网消息中间件 与 ClickHouse 联机分析 (OLAP) 数据库的组合技术栈完全能够胜任物联网数据采集传输与存储、分析处理业务。
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 文章来源：https://c1n.cn/yoNYE 目录 背景 Elasticsearch vs ClickHouse 成本分析 环境部署 总结 背景 saas 服务未来会面临数据安全、合规等问题。公司的业务需要沉淀一套私有化部署能力，帮助业务提升行业竞争力。 为了完善平台系统能力、我们需要沉淀一套数据体系帮助运营分析活动效果、提升运营能力。 然而在实际的开发过程中，如果直接部署一套大数据体系，对于使用者来说将是一笔比较大的服务器开销。
【12.5 - 12.7】2015·第四届TOP 100 Summit 享誉业界的全球软件案例研究峰会TOP 100 Summit将于12月5-7日在北京国家会议中心举行。本届TOP 100 Summit案例来自互联网公司、电商企业、智能硬件企业、互联网金融公司等各个领域的技术研发团队，案例议题设计产品创新、互联网转型、团队敏捷提升、大数据、架构设计、自动化运维、质量管理等热点议题。 好雨云受主办方麦思博邀请将参加本次大会。 好雨云CEO 刘凡将分享《好雨云使用OKRs做绩效管理》 案例简述 绩效管理的作用
设计一个拥有云原生编排能力、支持多云环境部署、自动化运维、弹性扩缩容、故障自愈等特性，同时提供租户隔离、权限管理、操作审计等企业级能力的高性能、低成本的分布式中间件服务是真挺难的。
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。
在企业的数字化转型中，大数据已成为支撑经营和业绩增长的主要手段之一。通过升级云原生架构，可以为大数据在弹性、多租户、敏捷开发、降本增效、安全合规、容灾和资源调度等方向上带来优势。如何让云原生大数据在企业中发挥最大效用，也是许多技术伙伴关注的事情。 在 3 月 17 日和 18 日，ArchSummit 全球架构师峰会（北京站）即将落地北京，我们策划了【云原生大数据实践】，邀请了字节跳动火山引擎云原生计算技术负责人李亚坤，担任专题出品人。在筛选了十几个议题之后，我们确定了本专题的四场分享，分别如下： 首先，我
从根本上讲，ClickHouse，Druid和Pinot都是相似的，因为它们在同一节点上存储数据并进行查询处理，这与去耦BigQuery体系结构不同。最近，我以Druid为例描述了一些固有的问题与耦合结构1，2）。目前没有与BigQuery等效的开源软件（也许是Drill吗？），我已经在本博文中探讨了构建此类开源系统的方法。
一、背景 saas 服务未来会面临数据安全、合规等问题。公司的业务需要沉淀一套私有化部署能力，帮助业务提升行业竞争力。 为了完善平台系统能力、我们需要沉淀一套数据体系帮助运营分析活动效果、提升运营能力。 然而在实际的开发过程中，如果直接部署一套大数据体系，对于使用者来说将是一笔比较大的服务器开销。为此我们选用折中方案完善数据分析能力。 二、Elasticsearch vs ClickHouse ClickHouse 是一款高性能列式分布式数据库管理系统，我们对 ClickHouse 进行了测试，发现有下列优
在产品矩阵业务中，通过仪表盘可以快速发现增长中遇到的问题。然而，如何快速洞悉问题背后的原因，是一个高频且复杂的数据分析诉求。
Too many part 异常原因：当数据插入到 ClickHouse 表时，每一批插入都会生成对应 parts 文件，ClickHouse 后台会有合并小文件的操作。当插入速度过快，生成 parts 小文件过多时，ClickHouse 无法以适当的速度合并这些 parts 时会报上面这个错误。
“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
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；
“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
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
“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。
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