字节跳动拥有国内规模最大的 ClickHouse 集群。根据官方提供的最新数据,截至 2022 年 2 月底,字节跳动内部的ClickHouse 节点总数已经超过 18000 个,管理总数据量超过 700PB,最大的集群规模在 2400 余个节点。在这之... 首先得为 ClickHouse 补上原来缺失的数据生命周期管理能力,提供数据接入的基本功能。这样一来,业务方只需要在数据接入服务中注册并进行配置,服务就会自动完成元数据管理和导入任务的调度,每次当外部数据源就绪后,接...
字节内部的 ClickHouse 业务从单一业务,逐步发展到了多个不同业务,适用到更多的场景,包括 BI 分析、A/B 测试、模型预估等。* 在上述这些业务场景的不断实践之下,研发团队基于原生 ClickHouse 做了大量的优化,同时又开发了非常多的特性。* 2020 年, ByteHouse 正式在字节跳动内部立项,2021 年通过火山引擎对外服务。* 截止 2022 年 3 月,ByteHouse 在字节内部总节点数达到 18000 个,而单一集群的最大规模是 2400 个节点。### ...
ClickHouse展现出了非常强悍的性能表现,因此吸引了大量实际生产使用用户。 在使用原生ClickHouse集群时,用户往往通过直连节点进行数据查询或写入。然而,由于缺少中间层进行负载均衡,在某些情况下会导致分片节点上的数据写入不均衡。同时,由于客户端配置ClickHouse数据源时指定了连接的具体节点信息,查询请求也会集中于部分节点。这样一来,如果某个节点宕机,就会引发单点故障。 为了解决这些问题,Cli...
以及使用 ClickHouse 打造实时数仓的经验。第二板块将集中讲解字节基于 ByteHouse 对金融行业实时数仓的现状的理解与思考。> > > > ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.co... 是指从数据源到数据的计算,再到数据的落地可查,这个过程都是完全实时的,而且保证时延是最低的。当数据落盘之后,用户需要的每一条查询尽可能的快。而从准确性来说,不管多么复杂的数据加工链路,实时数仓都不会因为节...
以及使用 ClickHouse 打造实时数仓的经验。第二板块将集中讲解字节基于 ByteHouse 对金融行业实时数仓的现状的理解与思考。> > > > ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.co... 是指从数据源到数据的计算,再到数据的落地可查,这个过程都是完全实时的,而且保证时延是最低的。当数据落盘之后,用户需要的每一条查询尽可能的快。而从准确性来说,不管多么复杂的数据加工链路,实时数仓都不会因为节...
通过数据快车的 批量加载 任务,可以同步 S3 / OSS / TOS / ClickHouse / MaxCompute 数据源的数据。 创建任务在 数据快车-任务管理 界面,单击右上角“+创建任务”按钮,即可进入任务创建界面。 任务类型选择“批量加载”,给任务取一个名称,并选择已经购买的 DES 实例。 在”选择数据源“部分,选择已绑定的数据源和需要同步数据的目标集群,并点击“下一步”。 配置数据源信息,以及目标数据库和目标数据表。 下面需要对源库和目标...
在“数据快车-数据源管理”页面,您可以根据需求新增和删除数据源。 新增数据源当前数据快车支持的数据源包括 MySQL、PostgreSQL、Kafka、S3、ClickHouse、Ali OSS、TOS 等。 Kafka 数据源Kafka 数据源接入方式分为火山云实例、ECS自建、公网IP三种。 云实例:火山云Kafka实例,对于同地域的 Kafka 实例,支持通过 VPC 方式进行网络打通。配置的时候请依次选择您的火山云 Kafka 实例和 DES 实例。 ECS自建:火山云ECS中自建的Kaf...
字节跳动拥有国内规模最大的 ClickHouse 集群。根据官方提供的最新数据,截至 2022 年 2 月底,字节跳动内部的 ClickHouse 节点总数已经超过 18000 个,管理总数据量超过 700PB,最大的集群规模在 2400 余个节点。在这... 首先得为 ClickHouse 补上原来缺失的数据生命周期管理能力,提供数据接入的基本功能。这样一来,业务方只需要在数据接入服务中注册并进行配置,服务就会自动完成元数据管理和导入任务的调度,每次当外部数据源就绪后,接...
功能点 功能说明 标准版 专业版 数据源对接 支持Hive、Mysql、oracle、impala、ADB、Clickhouse、本地Excel/CSV、Kafka、Maxcompute、飞书表格、飞书多维表格、API 、抖店、巨量引擎、千川、Amazon Athena等等多种数据源 ✅ ✅ 分布式查询引擎 字节自研高性能计算查询引擎 ✅ ✅ 可视化查询分析 鼠标拖拽的可视化查询计算,以图表方式表现数据结果 支持折线图、表格、饼图、直方图等多种图表 支持排序、同环比、对比等多种常...
字节跳动拥有国内规模最大的 ClickHouse 集群。根据官方提供的最新数据,截至 2022 年 2 月底,字节跳动内部的 ClickHouse 节点总数已经超过 18000 个,管理总数据量超过 700PB,最大的集群规模在 2400 余个节点。在这... 首先得为 ClickHouse 补上原来缺失的数据生命周期管理能力,提供数据接入的基本功能。这样一来,业务方只需要在数据接入服务中注册并进行配置,服务就会自动完成元数据管理和导入任务的调度,每次当外部数据源就绪后,接...
全篇将从两个版块讲解ByteHouse的技术业务场景及实践经验。第一版块将核心介绍ByteHouse于字节内部的业务应用场景,以及使用ClickHouse打造实时数仓的经验。第二板块将集中讲解字节基于ByteHouse对金融行业实时数仓... 是指从数据源到数据的计算,再到数据的落地可查,这个过程都是完全实时的,而且保证时延是最低的。当数据落盘之后,用户需要的每一条查询尽可能的快。而从准确性来说,不管多么复杂的数据加工链路,实时数仓都不会因为节...
1 概述数据集成支持 MySQL、HDFS、Hive、LAS、SQLServer、Oracle、TOS 、Doris、Kafka、ByteHouse、BMQ和 CloudFS 等数据源类型,下面将为您介绍支持的数据源及数据源新建管理相关操作。 配置 BMQ 数据源 配置 ByteHouse 企业版 数据源 配置 ByteHouse 云数仓版 数据源 配置 ClickHouse 数据源 配置 CloudFS 数据源 配置 DataSail 数据源 配置 Doris 数据源 配置 Elasticsearch 数据源 配置 FTP/SFTP 数据源 配置 GaussDB 数据源 ...
ClickHouse:从 ClickHouse/ByteHouse 表导入数据。 LAS:支持从火山引擎湖仓一体分析服务 LAS 导入数据。 操作详情新增数据源数据导入 -> 新建数据源 -> 源类型选择(对象存储/Hive/ClickHouse/LAS); 按照对应数据源的配置表单,填写数据源连接信息。 说明 请确保数据源和 ByteHouse 集群在网络上是互通的,且所提供的数据源的访问账号(例如对象存储的 ak/sk)有对应路径/库表的访问权限。 创建任务前置准备: 建完目标表。 建完数据...