clickhouse集群原理
社区干货
干货 | ClickHouse增强计划之“高可用”
相信大家都对大名鼎鼎的ClickHouse有一定的了解了,它强大的数据分析性能让人印象深刻。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。后面我们将从五个方面来和大家分享:* [ClickHouse增强...
克服 ClickHouse 运维难题:ByteHouse 水平扩容功能上线
# 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 架构导致扩容成本高,已是 ClickHouse 运维的核心痛点。主要体现在:- 流程全手动,无数据可靠性保证。- 扩容期间性能开销大,通常需要暂停服务。基于字节跳动内广泛的使用场景,ByteHouse 企业版基于开源社区 C...
第一现场 | ClickHouse为啥在字节跳动能这么火?
ClickHouse 开源于 2016 年,在一众大数据计算引擎里算是一个后起之秀。但凭借性能方面的突出优势,这几年 ClickHouse 在分析型数据库领域可谓风生水起。作为 ClickHouse 深度用户,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。在这之上,承载着字节跳动广泛的业务增长...
字节跳动基于 ClickHouse 优化实践之“资源隔离”
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注**字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群** 相信大家都对大名鼎鼎的 ClickHouse 有一定的了解了,它强大的数据分析性能让人印象深刻。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篇将详细介绍我们是如何...
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快速开始
本文为您介绍创建 ClickHouse 集群的详细操作步骤和相关配置。 1 创建集群创建集群分为四步,软件设置-->硬件设置-->其他设置-->预览确认。 登录 EMR 控制台。 在顶部菜单栏中,根据实际场景,下拉选择地域和项目空间。 在总览界面,单击创建集群,进入集群创建页面。 在创建集群页面,选择分析场景为交互式查询,集群类型为 ClickHouse,根据需要选择相应的产品版本,支持 EMR-3.0.1、EMR-3.1.0 及以上版本。不同版本说明详见版本概述...
资源组
特性简介 ClickHouse 的 Query 会尽可能用尽集群的 CPU、内存资源,在集群并发较高时会导致执行失败,影响用户体验。集群可以通过设置资源组(Resource Group)的方式限制查询对资源的消耗,实现多租户之间的资源隔离与合理利用。避免少数的大查询耗尽系统资源,进而影响系统稳定性。通过将集群划分为若干个资源组 (Resource Group),系统在执行相应资源组的查询任务时,会按照为该资源组划分的资源配额(目前支持内存,后续支持 CPU)分配查...
字节跳动基于 ClickHouse 优化实践之“资源隔离”
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注**字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群** 相信大家都对大名鼎鼎的 ClickHouse 有一定的了解了,它强大的数据分析性能让人印象深刻。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篇将详细介绍我们是如何...
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...
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...
ClickHouse进阶|如何自研一款企业级高性能网关组件?
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/9ff2b01283c7491aa84a3f3ddfa96fb3~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222056&x-signature=d6mc6EmtTbWPMCI51pbGj7XczS4%3D) 使用原生ClickHouse集群进行节点数据查询和写入时,通常会配合使用chproxy来对查询进行负载均衡。但由于chproxy缺少TCP协议支持,导致性能、查询能力等受限。这也成为困扰众多Cl...
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...
HaMergeTree
HaMergeTree 是 ByteHouse 自研的引擎,是 ClickHouse 社区的 MergeTree 引擎的高可用版,支持主备数据同步。ByteHouse 默认使用HaMergeTree引擎。相比起社区的 ReplicatedMergeTree,HaMergeTree 在实现多副本的同时,减少了 ZooKeeper 的依赖,单集群可支持的总数表比社区版更多(1W以上)。 架构与原理每个分片 的 HaMergeTree 数据会相互同步,保持数据一致,因此查询同一分片任一一副本的 HaMergeTree 得到结果都是一致的。当其中任一...
火山引擎ByteHouse:ClickHouse如何保证海量数据一致性
上图为ByteHouse企业版管理平台功能架构图。从该功能架构图可以看出,ByteHouse核心能力都是依赖ClickHouse集群,对于集群节点多、数据计算量大的业务场景,容易出现节点状态不一致的问题,因此保证ClickHouse集群间的状态一致性是我们的核心诉求。