## 项目背景ClickHouse的执行模式与Druid、ES等大数据引擎类似,其基本的查询模式可分为两个阶段。第一阶段,Coordinator在收到查询后,将请求发送给对应的Worker节点。第二阶段,Worker节点完成计算,Coordinator在收... ClickHouse对这类需求场景的支持并不是特别友好,** 由于ClickHouse并不能通过Shuffle来分散数据增加执行并行度,并且其生成的Pipeline在一些case下并不能充分并行。因此在某些场景下,难以发挥集群的全部资源。![...
ClickHouse的执行模式与Druid、ES等大数据引擎类似,其基本的查询模式可分为两个阶段。第一阶段,Coordinator在收到查询后,将请求发送给对应的Worker节点。第二阶段,Worker节点完成计算,Coordinator在收到各Worker节... ClickHouse对这类需求场景的支持并不是特别友好,**由于ClickHouse并不能通过Shuffle来分散数据增加执行并行度,并且其生成的Pipeline在一些case下并不能充分并行。因此在某些场景下,难以发挥集群的全部资源。随...
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... 复制方案 ReplicatedMergeTree(ZK)已经面临瓶颈;而增多的数据分区会导致故障恢复时间变长,又进一步增加了运维的复杂度与难度。ClickHouse 社区版原生的 Replication 方案有太多的信息存在 ZooKeeper 上,为了保证...
**ClickHouse可用性问题** 随着字节业务的快速发展,产品快速扩张,承载业务的ClickHouse集群节点数也快速增加。另一方面,按照天进行的数据分区也快速增加,一个集群管理的库表特别多,开始出现元数据不一致的情况。两方面结合,导致集群的可用性极速下降,以至于到了业务难以接受的程度。直观的问题有三类:**1. 故障变多**典型的例子如硬件故障,几乎每天都会出现。另外,当集群达到一定的规模,Zookeeper会成为瓶...
ClickHouse的执行模式与Druid、ES等大数据引擎类似,其基本的查询模式可分为两个阶段。第一阶段,Coordinator在收到查询后,将请求发送给对应的Worker节点。第二阶段,Worker节点完成计算,Coordinator在收到各Worker节... ClickHouse对这类需求场景的支持并不是特别友好,**由于ClickHouse并不能通过Shuffle来分散数据增加执行并行度,并且其生成的Pipeline在一些case下并不能充分并行。因此在某些场景下,难以发挥集群的全部资源。随...
近日,字节跳动旗下的企业级技术服务平台火山引擎正式对外发布「ByteHouse」,作为 ClickHouse 企业版,解决开源技术上手难 & 试错成本高的痛点,同时提供商业产品和技术支持服务。 作为国内规模最大的 ClickHouse 用户,目前字节跳动内部的 ClickHouse 节点总数超过 1 万 5 千个,管理总数据量超过 600PB,最大的集群规模在 2400 余个节点。综合来说,字节跳动广泛的业务增长分析很多都建立在 ClickHouse 为基础的查询引擎上。在打造 Cl...
本文为您介绍 ClickHouse 指标的详细信息。ClickHouse 指标包含以下部分: 连接信息 查询信息 ClickHouse 服务信息 1 连接信息TCP 连接的个数 HTTP 连接的个数 2 查询信息运行 Query 个数 每秒查询数 3 ClickHouse 服务信息指标名称 指标含义 网络连接数 网络正在连接个数 BackgroundPool 任务数 后台运行的任务个数 正在后台执行的 merge 数量 后台 Merge 的任务个数 打开的文件数量 ClickHouse 打开操作系统的句柄 ...
ClickHouse 的发展近十年以来,交互式分析领域百花齐放,大量解决方案随着大数据技术升级而涌现,但尚未有产品达到类似 Oracle 和 MySQL 一样在 OLTP(Online Transaction Processing)领域中领先的地位。其中,ClickHou... 并演化成国内最大规模的ClickHouse使用者。 目前字节内部的 ClickHouse 节点总数超过1万5千个,管理总数据量超过600PB,最大的集群规模在 2400 余个节点。字节跳动内部广泛的业务增长分析很多都建立在ClickHouse为基...
ClickHouse 的发展 近十年以来,交互式分析领域百花齐放,大量解决方案随着大数据技术升级而涌现,但尚未有产品达到类似 Oracle 和 MySQL 一样在 OLTP(Online Transaction Processing)领域中领先的地位。其中,ClickHo... 并演化成国内最大规模的 ClickHouse 使用者。 目前字节内部的 ClickHouse 节点总数超过 1 万 5 千个,管理总数据量超过600PB,最大的集群规模在 2400 余个节点。字节跳动内部广泛的业务增长分析很多都建立在 ClickHo...
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... 复制方案 ReplicatedMergeTree(ZK)已经面临瓶颈;而增多的数据分区会导致故障恢复时间变长,又进一步增加了运维的复杂度与难度。ClickHouse 社区版原生的 Replication 方案有太多的信息存在 ZooKeeper 上,为了保证...
**ClickHouse可用性问题** 随着字节业务的快速发展,产品快速扩张,承载业务的ClickHouse集群节点数也快速增加。另一方面,按照天进行的数据分区也快速增加,一个集群管理的库表特别多,开始出现元数据不一致的情况。两方面结合,导致集群的可用性极速下降,以至于到了业务难以接受的程度。直观的问题有三类:**1. 故障变多**典型的例子如硬件故障,几乎每天都会出现。另外,当集群达到一定的规模,Zookeeper会成为瓶...
发现了ClickHouse依然存在了一定的限制。例如:* 缺少完整的upsert和delete操作* 多表关联查询能力弱* 集群规模较大时可用性下降(对字节尤其如此)* 没有资源隔离能力因此,我们决定将ClickHouse能力进... 为了保证实时数据和离线数据同时提供服务,在标签接入完毕后,在ClickHouse中完成宽表加工任务。但是原生ClickHouse只支持追加写的能力,只有ReplacingMergeTree这种方案。但是选用ReplacingMergeTree引擎的限制比较多...
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,ClickHouse官方文档推荐了一些第三方开源网关组件,如chproxy和KittenHouse等。其中,chproxy是应用最广泛的组件之一,具备丰富的功能。它支持灵活的用户和集群映射配置,代理HTTP类型的请求。 **然而,目前开源社区还没有提供在TCP协议基础上支持的网关组件。** 由于TCP协议是ClickHouse集群间默认的通信协议,也是ClickH...