**ByteHouse是火山引擎数智平台旗下云原生数据分析平台,**为用户带来极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量离线数据分析;便捷的弹性扩缩容能力,极致的分析性能和丰富的企业级特性,助力客户数字化转型。 本文为字节跳动数据平台超话数据直播回顾文章,全篇将从字节内部发展链路、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。**...
## 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...
> > > 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://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/cb7cc02dcd114588a3ca0586ba42b732~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222059&x-signature=wx27OWDLg8D0Ya9U08dRlJqYsK4%3D)**文 | 蔡芳...
> 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 近日,火山引擎数智平台VeDI与DataFun联合举办以“OLAP计算引擎”为主题的直播活动,来自火山引擎数智平台VeDI的产品专家从技术选型、能力分析、性能优化以及应用场景落地多个角度,介绍火山引擎ByteHouse如何基于ClickHouse实现实时计算能力升级。 据介绍,火山引擎ByteHouse来源于字节跳动多年内部沉淀。由于场景越来越丰富以及数...
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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 作为一款 PB 量级的交互式分析数据库,最早是由号称“俄罗斯 Google ”的 Yandex 公司开发,并很快作为世界第二大网络引擎的流量分析平台 Yandex.Metrica(同类产品包括 Google Analytics、友盟统计)的核心查询引擎。 综合来说,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...
作者 | 蔡芳芳\采访嘉宾 | 陈星、邵祎旸、海书山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 240...
ClickHouse 作为一款 PB 量级的交互式分析数据库,最早是由号称“俄罗斯 Google ”的 Yandex 公司开发,并很快作为世界第二大网络引擎的流量分析平台 Yandex.Metrica(同类产品包括 Google Analytics、友盟统计)的核心查询引擎。 综合来说,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...
在通过在加载数据时就进行部分聚合计算,生成聚合后的中间表或视图,从而在查询时直接使用这些预先计算好的聚合结果,提高查询性能。 实现这种预聚合方法大多都使用物化视图来实现,本文将为大家分享火山引擎ByteHouse基于ClickHouse物化视图的进阶Projection实现。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/922ac3ce53c341f48f11ea7f1b6a4c75~tplv-tlddhu82om-image...
House 所需的连接信息,请参考 获取连接信息 获取。 程序安装 从 PyPI 安装可以通过如下命令,获取最新发布版本的 clickhouse-driver。 Plain pip3 install clickhouse-driver 从 github 安装开发版本通过如下命令安装。 Plain pip3 install git+https://github.com/mymarilyn/clickhouse-driver@masteregg=clickhouse-driver 安装依赖项根据您的 Python 版本,您可能需要安装以下依赖项: pytz : 用于执行时区计算的 pytz 库; enum...
## 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...
今天我们会介绍字节跳动内部如何通过深度优化 ClickHouse 高效解决广告业务里人群预估的问题。 业务背景 众所周知,广告是很多互联网公司的主要收入。在字节内部有大量和广告场景相关的分析场景。其中 人群预估 是一个非常典型的场景。在广告精准投放过程中,广告主需要知道当前选定的人群受众组合中大概会有多少人,用于辅助判断投放情况进而确定投放预算。 人群预估从技术角度抽象本质就是集合的快速交并补计算, 主要难点和挑战: ...