4. ClickHouse在苏宁用户画像场景的实践后对数 据集迚行用户画像分析。一条SQL完成人群圈选、用户画像两个劢作。 标签逡辑表达式,包含标签、算术运算符、逡辑运算符、括号。 查询出符合标签表达式的用户ID Bitmap对象, 然后将Bitmap对象不画像表迚行不(AND)操作,返回用户画像信息。 例如: label_name label_value user_number gender M 12 gender0 码力 | 32 页 | 1.47 MB | 1 年前3
6. ClickHouse在众安的实践数据流转、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? 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0 码力 | 28 页 | 4.00 MB | 1 年前3
2. 腾讯 clickhouse实践 _2019丁晓坤&熊峰Block 1 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 Bitmap0 码力 | 26 页 | 3.58 MB | 1 年前3
8. Continue to use ClickHouse as TSDB• 引入辅助索引,加快数据检索 速度 低成本存储 • 列式存储结合高效的编码 • Delta、XOR 等适合时序场景的压缩算法 • 通过 Rollup 功能,对历史数据做聚合,减少数据量 稳定可扩展 • 分布式架构 • 数据多副本存储 • 服务高可用 Thanks For You0 码力 | 42 页 | 911.10 KB | 1 年前3
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