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。
MergeTree表引擎是ClickHouse的一种外部存储类型,用于高效地存储和查询分布式数据。MergeTree表引擎将数据存储在多个分区中,并通过合并操作将小分区合并为更大的分区,以减少存储空间和提高查询性能。
本文介绍eBay广告数据平台的基本情况,并对比分析了ClickHouse与Druid的使用特点。基于ClickHouse表现出的良好性能和扩展能力,本文介绍了如何将eBay广告系统从Druid迁移至ClickHouse,希望能为同业人员带来一定的启发。
导读:Doris是一种MPP架构的分析型数据库,主要面向多维分析、数据报表、用户画像分析等场景。自带分析引擎和存储引擎,支持向量化执行引擎,不依赖其他组件,兼容MySQL协议。
当前,企业对于数据实时性的需求越来越迫切,因此需要实时数仓来满足这些需求。传统的离线数仓的数据时效性通常为 T+1,并且调度频率以天为单位,无法支持实时场景的数据需求。即使将调度频率设置为每小时,也仅能解决部分时效性要求较低的场景,对于时效性要求较高的场景仍然无法优雅地支撑。因此,实时数据使用的问题必须得到有效解决。实时数仓主要用于解决传统数仓数据时效性较低的问题,通常会用于实时的 OLAP 分析、实时数据看板、业务指标实时监控等场景。
摘要:本文整理自 StarRocks 社区技术布道师谢寅,在 Flink Forward Asia 2022 实时湖仓的分享。本篇内容主要分为五个部分:
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。
上一个十年,以 Hadoop 为代表的大数据技术发展如火如荼,各种数据平台、数据湖、数据中台等产品和解决方案层出不穷,这些方案最常用的场景包括统一汇聚企业数据,并对这些离线数据进行分析洞察,来达到辅助决策或者辅助营销的目的,像传统的 BI 报表、数据大屏、标签画像等等。
本产品由镜舟科技投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新服务产品榜单及奖项”评选。
数据湖是一个集中式的存储库,允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据,可以按照原样存储数据,无需对数据进行结构化处理,并运行不同类型的分析,对数据进行加工,例如:大数据处理、实时分析、机器学习,以指导做出更好地决策。
Druid(德鲁伊)是一个分布式的、支持实时多维 OLAP 分析、列式存储的数据处理系统,支持高速的实时数据读取处理、支持实时灵活的多维数据分析查询。在Druid数十台分布式集群中支持每秒百万条数据写入,对亿万条数据读取做到亚秒到秒级响应。此外,Druid支持根据时间戳对数据进行预聚合摄入和聚合分析,在时序数据处理分析场景中也可以使用Druid。
当前,大数据、人工智能、云计算等技术应用正在推动保险科技发展,加速保险行业数字化进程。在这一背景下,招商信诺不断探索如何将多元数据融合扩充,以赋能代理人掌握更加详实的用户线索,并将智能分析贯穿业务全链路,实现对用户、产品、场景策略的全面洞察与闭环迭代。本文将详细介绍招商信诺在大数据基础建设方面的探索之旅,从最初为线报表、Ad-hoc 分析提供服务的 OLAP 引擎,逐步发展至基于 Apache Doris构建的统一实时数据仓库,通过一套架构实现各业务领域的多元数据实时分析与融合统一管理,最终实现保险一线业务降本增收的目标。
实时数据仓库,简称实时数仓,是一种用于集成、存储和分析大规模结构化数据与非结构化数据的数据管理系统,强调数据的易用性、可分析性和可管理性。它主要面向实时数据流,能够实时地接收、处理和存储数据,并提供实时的数据分析结果。
蔡岳毅,携程酒店大数据高级研发经理,负责酒店数据智能平台研发,大数据技术创新工作。喜欢探索研究大数据的开源技术框架。
数据湖是一个集中式的存储库,允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据,可以按照原样存储数据,无需对数据进行结构化处理,并运行不同类型的分析对数据进行加工,例如:大数据处理、实时分析、机器学习,以指导做出更好地决策。
Apache Doris 是一个开源实时数据仓库。它可以从各种数据源收集数据,包括关系数据库(MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle等)、日志和来自物联网设备的时间序列数据。能够进行报告、即席分析、联合查询和日志分析,因此可用于支持仪表板、自助式 BI、A/B 测试、用户行为分析等。
管控面可以提供高可靠高效可持续运维保障、快速部署小时交付的能力,尤其是针对ClickHouse这种运维较弱但是性能很高的OLAP核心引擎,管控面就显示得尤其重要。
2021年10月20日,Tapdata 创始人唐建法(TJ)受邀出席 DTCC 2021(中国数据库技术大会),并在企业数据中台设计与实践专场上,发表主旨演讲“Real Time DaaS :面向 TP+AP 业务的数据平台架构”,从AP业务场景 vs. TP 业务场景、常见数据平台优劣势、如何打造面向 TP 业务的数据平台等角度,全面分享了 Tapdata 在全链路实时数据融合平台的独特技术优势和最佳实践案例,整场分享干货满满、广受好评。
Wenjun,携程资深软件工程师,负责大住宿数据智能平台的研发与维护,对于大数据领域技术有浓厚兴趣。
为了实现web上的实时效果和多用户协作,传统的技术手段有哪些呢?实时效果,在vue上是可以实现的。而协作效果,就要用websocket等技术进行广播。 我理解的实时数据库,是不是结合了这2种功能的? 阅读了socket.io,google的firebase在线实时数据库,它功能
在构建实时场景的过程中,如何快速、正确的实时同步业务数据是最先面临的问题,本文主要讨论一下如何使用实时处理引擎Apache Flink和数据湖两种技术,来解决业务数据实时入湖的相关问题。两者的结合能良好的支持实时数据落地存储,借助Apache Flink出色的流批一体能力,可以为用户构建一个准实时数仓,满足用户准实时业务探索。
一篇关于字节跳动基于 Apache Hudi 的实时数据湖平台 ByteLake 的分享。
CDC实时数据同步指的是Change Data Capture(数据变更捕获)技术在数据同步过程中的应用。CDC技术允许在数据源发生变化时,实时地捕获这些变化,并将其应用到目标系统中,从而保持数据的同步性。CDC实时数据同步具有以下优点:
在构建实时数仓的过程中,如何快速、正确的同步业务数据是最先面临的问题,本文主要讨论一下如何使用实时处理引擎Flink和数据湖Apache Iceberg两种技术,来解决业务数据实时入湖相关的问题。
岳毅,携程高级研发经理,负责酒店数据智能平台研发,大数据技术创新工作。喜欢探索研究大数据的开源技术框架。
在如今数据库管理中,应对MySQL中的热点数据更新一直是业内的一大挑战,尤其在秒杀等高并发场景中显得尤为重要。如果处理不当,可能会造成数据库系统崩溃。
在大数据领域,流数据处理已经成为处理实时数据的核心技术之一。Apache Spark 提供了 Spark Streaming 模块,使得我们能够以分布式、高性能的方式处理实时数据流。其中,状态计算是流数据处理中的重要组成部分,用于跟踪和更新数据流的状态。在 Spark Streaming 中,有两个主要的状态计算算子:updateStateByKey 和 mapWithState。
为了满足数据查询和分析的需求,可以使用ClickHouse的SQL查询语句来完成各种操作。
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,
Apache Doris 是一款开源的 MPP 分析型数据库产品,不仅能够在亚秒级响应时间即可获得查询结果,有效的支持实时数据分析,而且支持 10PB 以上的超大的数据集。相较于其他业界比较火的 OLAP 数据库系统,Doris 的分布式架构非常简洁,支持弹性伸缩,易于运维,节省大量人力和时间成本。目前国内社区火热,也有美团、小米等大厂在使用。
有赞数据报表中心为商家提供了多维度、多渠道、多周期的数据,帮助商家更合理、科学的运营店铺,同时也直接提供分析决策方法供商家使用。
实时数据分析一直是个热门话题,需要实时数据分析的场景也越来越多,如金融支付中的风控,基础运维中的监控告警,实时大盘之外,AI模型也需要消费更为实时的聚合结果来达到很好的预测效果。
在现代企业中,固定资产管理和财务管理是两个密不可分的环节。然而,许多企业面临着固定资产和财务数据不一致、不准确的问题,给企业的决策和运营带来了困扰。为了解决这一难题,易点易动固定资产管理系统应运而生。该系统通过实现资产与财务的无缝对接,帮助企业消除数据难题,提高管理效率和准确性。
随着业务数据量的剧增,传统MySQL在数据存储上变得越来越吃力,NoSQL因其良好的性能、扩展性、稳定性逐渐成为业务选型的首要考虑。TcaplusDB是腾讯云推出的一款全托管NoSQL数据库服务,旨在为客户提供极致的数据据存储体验,详细信息请参考官方文档。本文主要介绍如何将MySQL数据迁移到TcaplusDB。
对于目前大多数Druid 的使用场景来说,Druid 本质上是一个分布式的时序数据库,而对于一个数据库的性能来说,其数据的组织方式至关重要。为了更好地阐述Druid 的架构设计思想,我们得先从数据库的文件组织方式聊起。
摘要:数据仓库的建设是“数据智能”必不可少的一环,也是大规模数据应用中必然面临的挑战,而 Flink 实时数仓在数据链路中扮演着极为重要的角色。本文中,美团点评高级技术专家鲁昊为大家分享了美团点评基于 Apache Flink 的实时数仓平台实践。
阿里妹导读:大数据与现有的科技手段结合,对大多数产业而言都能产生巨大的经济及社会价值。这也是当下许多企业,在大数据上深耕的原因。大数据分析场景需要解决哪些技术挑战?目前,有哪些主流大数据架构模式及其发展?今天,我们都会一一解读,并介绍如何结合云上存储、计算组件,实现更优的通用大数据架构模式,以及该模式可以涵盖的典型数据处理场景。
最近做一个小项目,又将tkinter库重新温习了一遍。tk其实并不如很多网友说的那样一文不值,它确实不如QT,Wxpython功能强大,但是这也意味着它比较简单。当我们需要做一个小工具,或者以功能为主不注重界面美观的时候,tkinter是我们的首选。
快手的传统离线链路和很多公司是一致的,基于 Hive做离线分层数仓的建设。在入仓环节和层与层之间是基于 Spark 或者 Hive做清洗加工和计算。这个链路有以下四个痛点:
通俗的讲"回退更新"就是传统数据里面的更新操作,也就是说Retract是流式计算场景下对数据更新的处理。
利用 CDC,您可以从现有的应用程序和服务中获取最新信息,创建新的事件流或者丰富其他事件流。CDC赋予您实时访问后端数据库的能力。
T3出行的杨华和张永旭描述了他们数据湖架构的发展。该架构使用了众多开源技术,包括Apache Hudi和Alluxio。在本文中,您将看到我们如何使用Hudi和Alluxio将数据摄取时间缩短一半。此外,数据分析人员如何使用Presto、Hudi和Alluxio让查询速度提高了10倍。我们基于数据编排为数据管道的多个阶段(包括提取和分析)构建了数据湖。
导读:随着消费者更安全、更舒适、更便捷的驾驶体验需求不断增长,汽车智能化已成必然趋势。长安汽车智能化研究院作为长安汽车集团有限责任公司旗下的研发机构,专注于汽车智能化技术的创新与研究。为满足各业务部门的数据分析需求,长安汽车基于 Apache Doris 升级了车联网数据分析平台,支撑单日百亿级别数据实时处理,并实现十亿级别数据查询秒级响应,为长安汽车在提升用户用车体验、实时预警车辆故障、保证车辆安全驾驶等方面带来显著成果,为其在智能化方向的技术创新提供了有力支持。
腾讯云数据仓库 Doris 助力荔枝微课构建了规范的、计算统一的实时数仓平台。目前腾讯云数据仓库 Doris 已经支撑了荔枝微课内部 90% 以上的业务场景,整体可达到毫秒级的查询响应,数据时效性完成 T+1 到分钟级的提升,开发效率更是实现了 50% 的增长,满足了各业务场景需求、实现降本提效,深得十方融海各数据部门高度认可。
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
在电商行业高速发展的今天,数据已经成为企业决策和创新的重要驱动力。抖音作为全球最大的短视频平台之一,其根据关键词取商品列表API为电商行业带来了前所未有的机遇和挑战。本文将深入探讨该API在电商行业中的关键作用,以及如何实现实时数据获取,为电商企业提供有价值的见解。
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