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。![... 例如需要去创建这些执行的线程。ClickHouse的查询节点执行主要是以SQL形式在节点间互相交互。在切分Stage后,我们需要支持能够执行一个单独的PlanSegment的执行计划。因此,InterpreterPlanSegment主要的作用就是接...
# 前言对于分析型数据库产品,通过增加服务节点实现集群水平扩容,并提升集群性能和容量,是运维的必要手段。但是对于熟悉 ClickHouse 的工程师而言,听到“扩容”二字一定会头疼不已。开源 ClickHouse 的 MPP 架... ByteHouse 对内主要支撑数据看板、用户行为分析性等业务模块,因此对服务持续在线、性能迅速提升要求高,并且用户表的表结构也异常丰富。因此,社区提供的方案均不能满足字节内部业务诉求。基于以上背景,ByteHouse ...
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 能力进行全方位加强,打造一款更强大的数据分析平台。本篇将详细介绍我们是如何加强 ClickHouse 多表关联查询能力... 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...
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... 例如需要去创建这些执行的线程。ClickHouse的查询节点执行主要是以SQL形式在节点间互相交互。在切分Stage后,我们需要支持能够执行一个单独的PlanSegment的执行计划。因此,InterpreterPlanSegment主要的作用就是...
# 前言对于分析型数据库产品,通过增加服务节点实现集群水平扩容,并提升集群性能和容量,是运维的必要手段。但是对于熟悉 ClickHouse 的工程师而言,听到“扩容”二字一定会头疼不已。开源 ClickHouse 的 MPP 架... ByteHouse 对内主要支撑数据看板、用户行为分析性等业务模块,因此对服务持续在线、性能迅速提升要求高,并且用户表的表结构也异常丰富。因此,社区提供的方案均不能满足字节内部业务诉求。基于以上背景,ByteHouse ...
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 能力进行全方位加强,打造一款更强大的数据分析平台。本篇将详细介绍我们是如何加强 ClickHouse 多表关联查询能力... 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...
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... 例如需要去创建这些执行的线程。ClickHouse的查询节点执行主要是以SQL形式在节点间互相交互。在切分Stage后,我们需要支持能够执行一个单独的PlanSegment的执行计划。因此,InterpreterPlanSegment主要的作用就是...
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篇将详细介绍我们是如何为 ClickHouse 增强资源隔离能力的。## 广告业务遇到的资源管控问题ClickHouse 的资源管控能力不够完善,在 ins... 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...
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... 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...
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 ...
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... 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,不能满足业务的需求,主要体现在:* 性能下降严重,Replaci...
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 Clic... 尝试通过创建多张 Kafka Table 和 Materialized View 写入同一张表,但是对于运维会比较麻烦。 解决方案:支持多线程消费。 前面提到的优化手段都不尽如人意,最后决定改造 Kafka Engine 在其内部支持多个消费线程...
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... 来为大家展现一下添加优化器前后的差别:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/226e523de4f842c193c633d1269e5bbc~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x...