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  • pdf文档 6. ClickHouse在众安的实践

    数据权限管理 | 大数据、流数据建模 | 数据/模型生命周期管理 资源调度 业务系统 开 发 工 具 基 础 设 施 模型 反馈 智能应用 开放与敏捷 • 大数据、流数据统一建模管理 • 垂直方向行业模板,简化开发过程 • 多语言多runtime支持,Bring your own model • 数据流转、建模、机器学习任务的全生命周 期管理 • 大规模在线任务监控、自动模型性能监测、 大规模在线任务监控、自动模型性能监测、 重训练与发布 • 追溯数据血缘,数据、算法模型版本管理 • 支持算法模型结果的可重现、可审计 • 缓解AI/机器学习带来的潜在伦理与法律担忧 全生命周期管理 追溯与可重现 洞察平台架构 Why Clickhouse? Clickhosue 性能 高效的数据导入和查询性能 开源 低成本,免费 压缩比 高度的数据压缩比,存储成本更小 面向列 真正的面向列存储, 支持高维度表 5.567s 215.26 million, 16.86GB 38.67millon/s, 3.03GB/s 2.46GiB 26 ClickHouse 百亿数据性能测试与优化 • 场景5涉及到全表百亿行数据,第一次执行与后续执行花费时间差距较大 • 第一次执行,数据在硬盘上 花费~250s,性能瓶颈在硬盘io (iostat util 100%) • 第二次执行,大部分数据已经在内存里
    0 码力 | 28 页 | 4.00 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 蔡岳毅-基于ClickHouse+StarRocks构建支撑千亿级数据量的高可用查询引擎

    支持insert into,但最理想的是消费Kafka; 全球敏捷运维峰会 广州站 ClickHouse/StarRocks在酒店数据智能平台的架构 全球敏捷运维峰会 广州站 ClickHouse的全量数据同步流程 1. 清空A_temp表,将最新的数据从Hive通过ETL导入 到A_temp表; 2. 将A rename 成A_temp_temp; 3.
    0 码力 | 15 页 | 1.33 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 2. ClickHouse MergeTree原理解析-朱凯

    3 研发中心 36 个 分支机构 4 多名员工 下属公司 14 年+ 14 上市 千+ 大 家 用优质的产品和服务 推动企业管理和社会进步 产品服务 l 集团资源管理 l 资产全寿命周期管理 l 集团风险管控 l 企业大数据及商业智能 l 企业云服务 l 智能机器人应用 l 集团IT治理 l …… l 能源产业链 l 区域能源管理 l 能源大数据 l 购售电平台
    0 码力 | 35 页 | 13.25 MB | 1 年前
    3
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ClickHouse众安实践蔡岳毅基于StarRocks构建支撑千亿数据数据量可用查询引擎MergeTree原理解析朱凯
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