6. ClickHouse在众安的实践洞察与应对 预测与行动 源数据 数据清洗 标准报表 OLAP系统 商务智能(BI) 机器学习建模 人工智能优化 发生了什么? 为什么发生? 什么会发生? 什么是最佳决策? 分析性数据仓库 数据洞察与可视化 数据治理 预测分析与机器学习 CHAPTER 众安集智平台与clickhouse 02 集智平台 X-Brain AI 开放平台 计算框架 Hadoop, JStorm 异构数据治理、协同平台 元数据管理/数据集市 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0 码力 | 28 页 | 4.00 MB | 1 年前3
3. 数仓ClickHouse多维分析应用实践-朱元ary) 数 仓 建 设 – 主题事实清单表 主题事实清单表采用引擎MergeTree. 同步策略: 每日从 oracle数据平台增量同步到ck数仓. 数 仓 建 设 – 对外数据 目前对外开放是主题事实清单表+维度表 封装成一个视图,类 似如下 数 据 展 示 + 多 维 分析 采用开源报表系统davinci 地址: https://github.com/edp963/davinci0 码力 | 14 页 | 3.03 MB | 1 年前3
ClickHouse在B站海量数据场景的落地实践常驻内存模式对内存消耗很⼤ v ⾮常驻内存模式index load过程慢 v 多并发加载优化索引加载速度: 日志 日志 v Elastic To ClickHouse迁移,降本增效 v OTEL标准化⽇志采集 v 统⼀scheme⽀持 日志 v ClickHouse较ES写⼊吞吐量提升近10倍 v ClickHouse存储成本为ES的1/3 日志 v ClickHouse中采⽤分表,统⼀schema的设计0 码力 | 26 页 | 2.15 MB | 1 年前3
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不支持事务,没有真正的update/delete; 2. 不支持高并发,可以根据实际情况修改qps相关配置文件; 全球敏捷运维峰会 广州站 StarRocks的特点 优点: 1. 支持标准的SQL语法,兼容MySql协议; 2. MPP架构,扩缩容非常简单方便; 3. 支持高并发查询; 4. 跨机房部署,实现最低成本的DR 缺点: 1. 不支持大规模的批处理; 2. 支持insert0 码力 | 15 页 | 1.33 MB | 1 年前3
2. 腾讯 clickhouse实践 _2019丁晓坤&熊峰游戏说 神秘 商店 iData 多维提取 … 游戏数据 驱动场景 潘多拉 社交与功能 用户增长 服务场景 游戏 社区 微信手Q 渠道投放 直播 电竞 … 大数据基础PaaS平台 n 标准化、海量数据接入能力 n 实时化、低延时对接数据应用 n 异构化兼容能力 大数据应用PaaS服务 游戏数据驱动场景 n 实时干预游戏用户 n 精细化、精准化驱动场景服务 n 提升原有服务的增强效果0 码力 | 26 页 | 3.58 MB | 1 年前3
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