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。 v 离线计算结果导⼊ClickHouse做交互式路径分析。

群服务一套clickhouse集群 3.1：zookeeper集群的znode最好能在400w以下(这个时候snapshot文件到达2G+) 3.2：注意监控zookeeper的指标(排队请求?处理延迟?等等)，排队请求太多可能会导致插入失败 我们遇到的问题 关于引擎选择 推荐Replicated*MergeTree引擎 1：安全，数据安全，业务安全 2：升级的时候可以做到业务无感知 3：提升查询的并发度