ClickHouse集群字典-无法使用
社区干货
干货|ClickHouse 在UBA系统中的字典编码优化实践
ClickHouse有常驻Worker线程不断的做Part的Merge,将小Part不断地Merge成大Part,从而提升查询性能。如果Part不能及时Merge会造成严重的性能问题,更有甚者还会造成Inodes耗尽。当统一把事件属性列(Map列)改为LowCardinality列时,发现Part Merge耗时严重,Part数会不断增长,最终会导致集群不可用。通过Profile发现,在LowCardinality列Part Merge时,耗时主要发生在字典构造上,具体如下图灰色部分所示:专门深度定制优化的版本。本篇文章介绍在字典编码方向上的优化实践。- 没有资源隔离能力本... ClickHouse 提供的粗粒度并发控制不能满足需求;1. 无法灵活控制并发,导致查询迅速占满集群资源,部分后来的高优查询持续 pending,导致报错。2. 无法给特定业务预留 cpu 资源,出现大查询占满 cpu,而后来的查询执...
基于ClickHouse的复杂查询实现与优化|社区征文
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。随着企业业务复杂度的不断提升,复杂查询,特别是有多轮的分布式Join,且有很多agg的计算...
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ClickHouse集群字典-无法使用-优选内容
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字节跳动基于 ClickHouse 优化实践之“资源隔离”
但在字节大量生产使用中,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)- 没有资源隔离能力本... ClickHouse 提供的粗粒度并发控制不能满足需求;1. 无法灵活控制并发,导致查询迅速占满集群资源,部分后来的高优查询持续 pending,导致报错。2. 无法给特定业务预留 cpu 资源,出现大查询占满 cpu,而后来的查询执...
基于ClickHouse的复杂查询实现与优化|社区征文
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。随着企业业务复杂度的不断提升,复杂查询,特别是有多轮的分布式Join,且有很多agg的计算...
ClickHouse Client
ClickHouse Client 是 ClickHouse 开源社区提供的命令行客户端,可以和 ByteHouse 集群进行完整的命令行交互。本文介绍如何使用 ClickHouse 命令行工具连接到 ByteHouse 企业版集群。 前提条件已创建 ByteHouse 集群,详见 创建集群。 已设置 ByteHouse 密码,详见 获取服务密码。 安装 clickhouse-client 工具,点此下载。 操作步骤在 集群管理 > 集群列表 > 集群 > 连接集群 中查看到集群的连接信息,复制并修改其中的密码字段。连...
ClickHouse 集群监控
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 ...
干货 | 基于ClickHouse的复杂查询实现与优化
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。随着企业业务复杂度的不断提升,复杂查询,特别是有多轮的分布式Join,且有很多agg的计算的需求会越来越强烈。在这种情况下,业务并不希望所有的Query都按照ClickHouse擅长的模式进行,即通过上游数据 ETL 来产生大宽表。这...
火山引擎正式发布企业版 ClickHouse——ByteHouse
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...
火山引擎正式发布企业版 ClickHouse —— ByteHouse
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...
字节跳动基于 ClickHouse 优化实践之“多表关联查询”
但在字节大量生产使用中,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... 完全固定的查询逻辑不能充分发挥数据的价值,只有通过灵活的数据分析,才能帮助业务人员化被动为主动,探索各数据间的相关关系,快速找到问题背后的原因,极大地提升工作效率。后面,基于预计算思想的 cube 建模方案被...
干货 | ClickHouse增强计划之“高可用”
但在字节大量生产使用中,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... 当集群达到一定的规模,Zookeeper会成为瓶颈,增加故障发生频率。**2. 故障恢复时间长**因为数据分区变多,导致一旦发生故障,恢复时间经常会需要1个小时以上,这是业务方完全不能接受的。**3. 运维复杂度提升...
