> > > 从ClickHouse到ByteHouse,字节跳动在数年内构建了下一代云原生数仓。本文通过与ByteHouse团队深度对话,揭秘大数据计算引擎的进化之路。> > > > ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/cb7cc02dcd114588a3ca0586ba42b732~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715358048&x-signature=uULm%2BLG2q39YKGVF%2BHnXP5egl%2Fo%3D)**文 |...
选择ClickHouse原因,基于ClickHouse的四个维度优化、多场景实践四个版块,**介绍ByteHouse基于ClickHouse的实时计算能力升级。**![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/26c57398fe1a4085a7ad9d7e4d5497d5~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715358042&x-signature=CSyc1jwDCRSUpFpesZ61PLXiptI%3D)****文 | 沈瞳******来自火山引擎ByteHouse团队*...
## 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在收到各Worker节点的数据后进行汇聚和处理,并将处理后的结果返回。![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/06f7df07a95544098840c17ea42e2e6b~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)两阶段的执行模式能...
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节点的数据后进行汇聚和处理,并将处理后的结果返回。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/03fa06ace2a44eba8b290fc20f8db5e8~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=80...
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节点的数据后进行汇聚和处理,并将处理后的结果返回。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/03fa06ace2a44eba8b290fc20f8db5e8~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=80...
需要支持一些机器学习和统计相关的指标计算(比如 AUC)。 ︱技术选型字节内部有很多分析引擎,ClickHouse、 Druid、 Elastic Search、 Kylin等,通过分析用户需求后选择了ClickHouse: 能更快地观察算法模型,没有预计算所导致的高数据时延; ClickHouse 既适合聚合查询,配合跳数索引后,对于明细点查性能也不错; 字节自研的ClickHouse 支持 Map 类型,支持动态变更的维度和指标,更加符合需求; BitSet 的过滤 Bloom Filter 是比较好...
本文将 **使用TPC-DS基准测试的99个查询语句** 来对比开源的 **ClickHouse、Doris、Presto以及ByConity** 这4个OLAP引擎的性能表现,以便为企业选择合适的OLAP引擎提供参考。 ![picture.image](htt... 采用了存储计算分离的架构,实现租户资源隔离、弹性扩缩容,并具有数据读写的强一致性等特性,它支持主流的OLAP引擎优化技术,读写性能非常优异。 本文将 **使用这四个OLAP引擎对TPC-DS基准测试的99个查...
直接查询聚合数据减少计算开销,大幅提升查询性能。 **ClickHouse Projection是针对物化视图现有问题,在查询匹配,数据一致性上扩展了使用场景:** **●**支持normal projection,按照不同列进行数据重排,对于不同条件快速过滤数据**●**支持aggregate projection, 使用聚合查询在源表上直接定义出预聚合模型**●**查询分析能根据查询代价,自动选择最优Projection进行查询优化,无需改写查询...
> > > 字节跳动内部已经将Click> House广泛应用,并在原引擎基础上重构了技术架构,> **本系列文章将从Upsert、多表关联查询、可用性提升等多方面介绍字节跳动基于ClickHouse的能力增强实践。**> > > > ... 基于预计算思想的cube建模方案被提出。通过将数据ETL加工后存储在cube中,保证领导和业务人员能够快速得到分析结果基础上,获得了一定的分析灵活性。不过由于维度固定,以及数据聚合后基本无法查询明细数据,依然无法满...
需要支持一些机器学习和统计相关的指标计算(比如 AUC)。### 技术选型字节内部有很多分析引擎,ClickHouse、 Druid、 Elastic Search、 Kylin 等,通过分析用户需求后选择了 ClickHouse:- 能更快地观察算法模型,没有预计算所导致的高数据时延;- ClickHouse 既适合聚合查询,配合跳数索引后,对于明细点查性能也不错;- 字节自研的 ClickHouse 支持 Map 类型,支持动态变更的维度和指标,更加符合需求;- BitSet 的过...
ClickHouse、 Druid、 Elastic Search、 Kylin 等,通过分析用户需求后选择了 ClickHouse: * 能更快地观察算法模型,没有预计算所导致的高数据时延;* ClickHouse 既适合聚合查询,配合跳数索引后,对于明细点查性能也不错;* 字节自研的 ClickHouse 支持 Map 类型,支持动态变更的维度和指标,更加符合需求;* BitSet 的过滤 Bloom Filter 是比较好的解决方案,ClickHouse 原生就有 BF 的支持;* 字节自研的 ClickHouse 引擎已经通...
基于预计算思想的 cube 建模方案被提出。通过将数据 ETL 加工后存储在 cube 中,保证领导和业务人员能够快速得到分析结果基础上,获得了一定的分析灵活性。不过由于维度固定,以及数据聚合后基本无法查询明细数据,依然无法满足 Adhoc 这类即席查询的场景需求。近些年,以 ClickHouse 为代表的具备强大单表性能的查询引擎,带来了大宽表分析的风潮。所谓的大宽表,就是在数据加工的过程中,将多张表通过一些关联字段打平成一张宽表,通过...
> > > 字节跳动内部已经将Click> House广泛应用,并在原引擎基础上重构了技术架构,> **本系列文章将从Upsert、多表关联查询、可用性提升等多方面介绍字节跳动基于ClickHouse的能力增强实践。**> > > > ... 计算每个执行计划的Cost,从中挑选Cost最小的执行计划。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/52e9931c240944de8b7e3d331358570f~tplv-tlddhu82om-image.ima...