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  • pdf文档 ClickHouse在B站海量数据场景的落地实践

    Service v Berserker数据源管理: Ø 建表 Ø 修改表元数据 Ø 表元数据管理 v Yuuni: Ø 屏蔽集群信息 Ø 原⽣JDBC,HTTP接⼜ Ø 读写分离 Ø 动态查询缓存 Ø 流量控制 v 监控管理平台: Ø 统计⼤盘 Ø 回归测试 Ø 接⼊评估 Ø 数据迁移 Ø 数据重平衡 v 交互式分析查询:Superset提供即时查询能⼒ v 离线写⼊服务 行为数据分析平台主要以下功能模块: 事件分析 v 海量埋点事件数据,⽇增数据千亿级。 v ⽤户⾏为事件的多维度分析场景。 v 事件包含公共属性和私有属性,均可作过滤和聚合维度。 v 不同事件有不同的私有属性字段。 v 动态选择的过滤维度和聚合维度。 v 交互式分析延迟要求 (5秒内)。 路径分析 v 选定中⼼事件。 v 按时间窗⼜确定上下游事件。 v 离线Spark与计算出事件路径及相关⽤户id的RBM。
    0 码力 | 26 页 | 2.15 MB | 1 年前
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  • pdf文档 2. 腾讯 clickhouse实践 _2019丁晓坤&熊峰

    Block 2 Block … DataNode-3 DataNode-1 指标计算平台 Ø 分布式计算 • 并行计算 Ø 列式存储 • 按需加载减少IO • 可支持大量列 Ø 动态位图索引 • 缓存上次结果 • 成本低、命中率高 核心特点 Bitmap Filter Builder Dynamic Bitmap Index Cache Bitmap Index
    0 码力 | 26 页 | 3.58 MB | 1 年前
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  • pdf文档 6. ClickHouse在众安的实践

    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、 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
    0 码力 | 28 页 | 4.00 MB | 1 年前
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  • pdf文档 4. ClickHouse在苏宁用户画像场景的实践

    Contents 苏宁如何使用ClickHouse ClickHouse集成Bitmap 用户画像场景实践 2 选择ClickHouse的原因 1. 速度快 2. 特性发布快 3. 软件质量高 4. 物化视图 5. 高基数查询 6. 精确去重计数(count distinct) 3 精确去重计数性能测试 4亿多的数据集上,去重计算出6千万整形数值,
    0 码力 | 32 页 | 1.47 MB | 1 年前
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