**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...
# 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...
[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...
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。本篇将详细介绍我们是如何加强 ClickHouse 多...
# 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...
[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...
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。本篇将详细介绍我们是如何加强 ClickHouse 多...
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...
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增强计...
ClickHouse 作为交互式分析数据库,有几大明显优势: 多 :大规模并行计算框架,超高吞吐的实时写入能力; 快 :极致的查询性能,尤其是在大宽表为主体的数据模型中; 好 :无侵入式架构,轻松集成到现有系统,可复用上下游数据开发工具; 省 :充分利用硬件资源,以极低的成本分析海量数据; DB-Engine 上 ClickHouse 的排名趋势图 自 2016 年开源以来,ClickHouse 凭借其数倍于其他顶尖交互式分析数据库的极致性能,成为该领域的后起之秀,发...
ClickHouse 作为交互式分析数据库,有几大明显优势: 多:大规模并行计算框架,超高吞吐的实时写入能力; 快:极致的查询性能,尤其是在大宽表为主体的数据模型中; 好:无侵入式架构,轻松集成到现有系统,可复用上下游数据开发工具; 省:充分利用硬件资源,以极低的成本分析海量数据。 自 2016 年开源以来,ClickHouse 凭借其数倍于其他顶尖交互式分析数据库的极致性能,成为该领域的后起之秀,发展速度非常迅猛。截止 2021 年 8 月份,Cli...
也是ByteHouse团队选择ClickHouse的重要原因。首先,ClickHouse的性能很快,尤其在单表场景下,它能提供非常快速的查询性能,这也是很多用户选择它的原因之一。其次,ClickHouse可以通过增加机器资源,去提升具体写入和查询的性能,基于已有架构,ClickHouse可以实现非常好的非侵入式部署,不管是前面是大数据平台数据湖,后面是什么样的BI应用,ClickHouse都可以和上下游去做到无缝的对接和整合。最后, ClickHouse硬件资源的利用率也比...
> 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...