ClickHouse在B站海量数据场景的落地实践Flink/JDBC/Go/HTTP 标签圈人 。。。 广告DMP 内容定投 内容分析 日志&Trace 平台 APM ClickHouse as 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: (Rider) v 实时写⼊服务 (BSQL/Saber) ClickHouse 监控管理平 台 BSQL/Saber 实时写入服务 Rider 离线写入服务 平台服务 Berserker 数据源管理 交互式 分析查询 Yuuni服务 用户 内核 Map隐式列 v 原⽣Map使⽤Array of Tuple实现 v 原⽣Map查询时需读取⼤量⽆效数据 Map隐式列 v Map隐式列将每个Key存储为独⽴列0 码力 | 26 页 | 2.15 MB | 1 年前3
6. ClickHouse在众安的实践每天被访问超过10次的报表寥寥无几 传统报表访问往往是静态的、高聚合、低频、表单式的 集智平台可视化交互分析 数据加工的链路与数据价值发现 竞争优势 分析成熟度 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0 码力 | 28 页 | 4.00 MB | 1 年前3
共 2 条
- 1













