clickhouse集群运维
社区干货
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?
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分析工作。熟悉 ClickHouse 的开发者可能会知道,虽然 ClickHouse 性能强大,但可扩展性、易用性却差强人意,随着使用不断深入、集群规模不断扩大,使用和运维的技术门槛会变得越来越...
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...
日增320TB数据,从ClickHouse迁移至ByConity后,查询性能十分稳定!
## 背景介绍ByConity适合多种业务场景,在实时数据接入、大宽表聚合查询、海量数据下复杂分析计算、多表关联查询场景下有非常好的性能。我们用一个实际的业务场景来介绍下,这套行为分析系统是基于用户多维度行为分析平台,提供事件分析、留存分析、转化分析、用户分群、用户留存等多种分析方式和场景。本文将介绍下该用户多维度行为分析平台在使用原ClickHouse集群遇到的问题和挑战,以及通过迁移ByConity后如何解决这些问题并给业...
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clickhouse集群运维-优选内容
clickhouse集群运维-相关内容
日增320TB数据,从ClickHouse迁移至ByConity后,查询性能十分稳定!
## 背景介绍ByConity适合多种业务场景,在实时数据接入、大宽表聚合查询、海量数据下复杂分析计算、多表关联查询场景下有非常好的性能。我们用一个实际的业务场景来介绍下,这套行为分析系统是基于用户多维度行为分析平台,提供事件分析、留存分析、转化分析、用户分群、用户留存等多种分析方式和场景。本文将介绍下该用户多维度行为分析平台在使用原ClickHouse集群遇到的问题和挑战,以及通过迁移ByConity后如何解决这些问题并给业...
火山引擎正式发布企业版 ClickHouse——ByteHouse
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为基础的查询引擎上。 在从 0 到 15000 节点的过程中,字节跳动的技术团队也遇到了很多开源 ClickHouse 的运维痛点和技术挑战。如多表关联查询、复杂嵌套子查询等复杂场景下,仍有性能不足、无法支持数据按条更新、实时数据...
火山引擎正式发布企业版 ClickHouse —— ByteHouse
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 为基础的查询引擎上。 在从 0 到 15000 节点的过程中,字节跳动的技术团队也遇到了很多开源 ClickHouse 的运维痛点和技术挑战。如多表关联查询、复杂嵌套子查询等复杂场景下,仍有性能不足、无法支持数据按条更新、...
让快更快, 火山引擎ByteHouse为ClickHouse提速
ClickHouse性能高、灵活性强,且主要依赖磁盘、成本相对可控,成为字节跳动内部计算引擎的首选。但原生 ClickHouse 能力难以支持 upset 、实时数据更新等一些场景,在很多层面有局限性,例如:- 单表性能强劲,但多表能力局限,且对标准 SQL 兼容性低。- 缺乏成熟运维管理工具,运维复杂程度高。- ClickHouse 为 MPP 架构(存算一体架构),性能强,但横向扩容成本非常高、数据隔离性差。 ByteHouse产品专家在直播中介绍到, ...
观点 | 数据分析引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?
为什么要大力投入ClickHouse?* **落地方案篇:**如何构建面向海量数据、高实时要求的一个企业级OLAP数据引擎?* **最佳实践篇:**深入产业实践,剖析最佳实践  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...
从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践
近日,字节跳动旗下的企业级技术服务平台火山引擎正式对外发布「ByteHouse」,作为 ClickHouse 企业版,解决开源技术上手难 & 试错成本高的痛点,同时提供商业产品和技术支持服务。 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 ClickHouse 为基础的查询引擎上。在打造 Cl...
ClickHouse 为啥在字节跳动能这么火?
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分析工作。 熟悉 ClickHouse 的开发者可能会知道,虽然 ClickHouse 性能强大,但可扩展性、易用性却差强人意,随着使用不断深入、集群规模不断扩大,使用和运维的技术门槛会变得...
