字节跳动最早开始接触 ClickHouse 是在 2017 年年底。对于字节来说,用户增长分析的重要性不言而喻。这是一项十分考验运营团队能力的工作,怎么衡量不同运营方法的有效性、该考量哪些数据指标、如何对指标的波动进行更深层次的原因分析等等,其中涉及大量数据分析,对于分析的实时性也有很高的要求,这些都离不开一个好用的实时数据分析平台的支撑。在字节内部第一个“吃螃蟹”、试水 ClickHouse的业务场景,恰恰就是用户增长分析...
来自字节跳动数据平台分析型数据库团队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...
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...
来自字节跳动数据平台分析型数据库团队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...
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...
来自字节跳动数据平台分析型数据库团队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...
来自字节跳动数据平台分析型数据库团队相信大家都对大名鼎鼎的ClickHouse有一定的了解,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...
公司内部专门的 A/B 实验平台已经提供了 T+1 的离线实验指标,而推荐系统需要更快地观察算法模型、或者某个功能的上线效果,因此需要一份能够实时反馈的数据作为补充:- 能同时查询聚合指标和明细数据;- 能支持多达几百列的维度和指标,且场景灵活变化,会不断增加;- 可以高效地按 ID 过滤数据;- 需要支持一些机器学习和统计相关的指标计算(比如 AUC)。### 技术选型字节内部有很多分析引擎,ClickHouse、 Druid、 Ela...
来自字节跳动数据平台分析型数据库团队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...
公司内部专门的 A/B 实验平台已经提供了 T+1 的离线实验指标,而推荐系统需要更快地观察算法模型、或者某个功能的上线效果,因此需要一份能够实时反馈的数据作为补充:* 能同时查询聚合指标和明细数据;* 能支持多达几百列的维度和指标,且场景灵活变化,会不断增加;* 可以高效地按 ID 过滤数据;* 需要支持一些机器学习和统计相关的指标计算(比如 AUC)。**技术选型**字节内部有很多分析引擎,ClickHouse、 Druid、 Elasti...
公司内部专门的 A/B 实验平台已经提供了 T+1 的离线实验指标,而推荐系统需要更快地观察算法模型、或者某个功能的上线效果,因此需要一份能够实时反馈的数据作为补充:* 能同时查询聚合指标和明细数据;* 能支持多达几百列的维度和指标,且场景灵活变化,会不断增加;* 可以高效地按 ID 过滤数据;* 需要支持一些机器学习和统计相关的指标计算(比如 AUC)。01 - 技术选型字节内部有很多分析引擎,ClickHouse、 Druid、 El...
字节跳动最早开始接触 ClickHouse 是在 2017 年年底。对于字节来说,用户增长分析的重要性不言而喻。这是一项十分考验运营团队能力的工作,怎么衡量不同运营方法的有效性、该考量哪些数据指标、如何对指标的波动进行更深层次的原因分析等等,其中涉及大量数据分析,对于分析的实时性也有很高的要求,这些都离不开一个好用的实时数据分析平台的支撑。在字节内部第一个“吃螃蟹”、试水 ClickHouse 的业务场景,恰恰就是用户增长分析...
数据库引擎百花齐放,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 ![picture.image](ht... Greenplum等上一代较为成熟的数据分析产品,也有ClickHouse、Kylin、Druid、Doris、StarRocks等在不同场景各具特色的新一代分析引擎。这些产品各有胜场,用户在进行选择时需要对各产品有全面的了解,并且要求产品知识...