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ByteHouse（云数仓版）

云原生数据分析平台，存算分离有效降低企业大数据分析 TCO

社区干货

火山引擎ByteHouse:一套方案,让OLAP引擎在精准投放场景更高效

本篇内容将聚焦字节跳动OLAP引擎技术和落地经验,从广告营销场景出发,[上篇讲解利用ByteHouse 加速实时人群包分析查询的技术原理](https://bytedance.feishu.cn/docx/LlBZdmm0OozLBPxsklgc46YVnse);下篇以字节跳动内... Hive和ES等方案在处理大数据量时,查询速度会变得非常慢,如果需要查询某个广告主的所有用户,需要扫描整个用户库,而这个过程可能需要几分钟甚至几个小时,无法满足实时性要求。1. **存储空间大:** Hive和ES等方案需...

干货|一套方案,让OLAP引擎在广告投放场景更高效

不少企业开始引入OLAP引擎以实现广告业务的精准投放。本篇聚焦ByteHouse技术和落地经验,以字节跳动内部场景的一套方案,具体拆解OLAP广告业务的实现逻辑和业务效果。 ![picture.image](https:... 不少企业开始引入OLAP引擎,以提升对营销活动的数据实时查询和相应效果,提升精准投放表现。OLAP引擎的特点在于能处理大规模的数据集,并快速地提供多维度的数据分析的结果。 **ByteHouse则是火山引擎推出...

OLAP 在火山引擎 EMR 的最佳实践

> 传统OLAP架构,解决的更多是离线分析场景的需求,随着大规模数据服务场景的增多,业务侧不断有新的诉求提出,对数据分析的时效性要求变高,当前架构中存储和计算资源耦合,不同业务、时段及用户对二者要求往往不同,导致... 客户解决方案:使用SR将Presto+Kylin替换,采用Hadoop+SR。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c7a3a90de48d4a3a95d89ef644da517b~tplv-tlddhu82om-image.image?=...

OLAP 在火山 EMR 的最佳实践

> **导读**:传统 OLAP 架构,解决的更多是离线分析场景的需求,随着大规模数据服务场景的增多,业务侧不断有新的诉求提出,对数据分析的时效性要求变高,当前架构中存储和计算资源耦合,不同业务、时段及用户对二者要求往... 客户解决方案:使用SR将Presto+Kylin替换,采用Hadoop+SR。### **3.2.1 Kylin 升级 SR 架构**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/dd15f01c58d64365a00d393ccffa...

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补齐OLAP引擎短板!ByteHouse 是如何实现流批一体的?

而OLAP引擎具备高性能、时效性强、弹性扩容的特点,能满足实时查询的诉求,成为该内容APP对计算引擎的首选。但在一些不需要实时数据的场景中,例如内容APP日报、周报、月报等数据,往往是T+1时间产出,OLAP引擎就很难满足需求,反而需要再搭配Spark、Hive、MapReduce等批处理平台共同使用。一方面,这样的组合方案会导致数据链路复杂,操作成本高。为了保证OLAP引擎和其他批处理平台的数据一致性, 研发团队要建立稳定的数据...

ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低

业务场景中遇到的问题及解决方案以及引入 ByConity 对其业务的帮助。 MetaApp OLAP 数据分析平台架构及功能随着业务的增长,精细化运营的提出,产品对数据部门提出了更高的要求,包括需要对实时数据进行查询分析,快速调整运营策略;对小部分人群做 AB 实验,验证新功能的有效性;减少数据查询时间,降低数据查询难度,让非专业人员可以自主分析、探查数据等。为满足业务需求,MateApp 实现了集事件分...

干货|OLAP查询优化器:如何实现复杂查询和性能提升?

实现方案、高阶优化、优化效果五个部分,拆解ByteHouse查询优化器如何实现复杂查询和性能提升。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e4dfd92f4a2249b6981... 对OLAP引擎能力、性能、运维、架构进一步升级。ClickHouse以快速处理数据而著名,但其查询优化器在处理多表查询和高维度数据时却显得力不从心。为了解决这一问题,火山引擎ByteHouse自研并推出了一款全新的查询优化器...

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Flink OLAP 在资源管理和运行时的优化

Flink OLAP 作业 QPS 和资源隔离是 Flink OLAP 计算面临的最大难题,也是字节跳动内部业务使用 Flink 执行 OLAP 计算需要解决的最大痛点。本次分享将围绕 Flink OLAP 难点和瓶颈分析、作业调度、Runtime 执行、收益... 此外资源分配中 SlotPool 处理 Slot 申请和分配比较复杂,每个 Task 需要获取上游 Task 的分配位置,同时 Share Group 分配资源有多次排序和遍历,增加了 Slot 分配的耗时,这个随着作业复杂度上升,耗时也会增加。!...

干货|ByteHouse如何将OLAP性能提升百倍?

在数据处理和分析的领域,提升查询效率始终是一项关键挑战。对于 OLAP 来说,性能的关键需求在于能支持实时分析,应对复杂查询,提供快速响应,并具备良好的可扩展性。这些方面,对于满足高效、准确的数据分析需求至关重... 存储计算分离:解决了全局元数据管理,过多小文件存储性能差等等技术难题。在最小化性能损耗的情况下,实现存储层与计算层的分离,独立扩缩容。 ****●****新一代 MPP 架构:结合 Shared-nothing 的计算层...

ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低

业务场景中遇到的问题及解决方案以及引入 ByConity 对其业务的帮助。 **0****1** **MetaApp OLAP 数据分析平台架构及功能**随着业务的增长,精细化运营的提出,产品对数据部门提出了更高的要求,包括需要对实时数据进行查询分析,快速调整运营策略;对小部分人群做 AB 实验,验证新功能的有效性;减少数据查询时间,降低数据查询难度,让非专业人员可以自主分析、探查数据等。为满足...

干货|OLAP引擎能力进阶:如何实现海量数据导入

增强HaKafka引擎实现方案、增强Materialzed MySQL实现方案、案例实践和未来展望四个部分展开分享。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/47bf8bc6de0b4... 数据导入是衡量OLAP引擎性能及易用性的重要标准之一,高效的数据导入能力能够加速数据实时处理和分析的效率。作为一款OLAP引擎,火山引擎云原生数据仓库ByteHouse源于开源ClickHouse,在字节跳动多年打磨下,提供更丰富...

火山引擎ByteHouse:如何用OLAP引擎提升数字营销效果?

不少企业开始引入OLAP引擎,以提升对营销活动的数据实时查询和相应效果。OLAP引擎的特点在于能处理大规模的数据集,并快速地提供多维度的数据分析的结果。 ByteHouse则是火山引擎推出的一款基于开源ClickHouse... 通过ByteHouse方案的优化,营销业务的实时性能和分析性能得到了显著提升,以某个节日营销为力,业务的每一个节点的实时性能达到了30MB/s/node,分析性能也在秒级以内。数据实时分析可以帮助企业在数字营销场景中...

数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文

## 开篇想必大家都有一个疑问?何为**OLTP**,**OLAP**?它又能够给我们带来什么?![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/645ebe45d53945399ac78c50f7703656~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)... 对数据进行分析与处理? ## 预期成熟的海量数据解决方案 **1、** 生态圈丰富,成功案例较多,开源; **2、** 统一数据中心,支持未来数据增长,动态扩展; **3、** 支持目前业务体系,标准化接...

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