4. ClickHouse在苏宁用户画像场景的实践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, 非精确去重函数:u ClickHouse在苏宁使用场景 OLAP平台存储引擎 -- 存储时序数据、cube加速数据,应用亍高基数查询、精确去重场景。 运维监控 -- 实时聚合分析监控数据,主要使用物化视图技术。 用户画像场景 -- 标签数据的存储、用户画像查询引擎。 7 Contents 苏宁如何使用ClickHouse ClickHouse集成Bitmap0 码力 | 32 页 | 1.47 MB | 1 年前3
3. 数仓ClickHouse多维分析应用实践-朱元主题事实清单表 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/davinci 03 1. Memory limit0 码力 | 14 页 | 3.03 MB | 1 年前3
2. 腾讯 clickhouse实践 _2019丁晓坤&熊峰游戏数据分析的业务背景 l iData 数据分析引擎TGMars l 为什么选用ClickHouse l 平台在ClickHouse上的使用 16 业务应用实践 iData 2 腾讯游戏 数据化驱动服务 场景视图: TGlog 服务端采集 腾讯游戏 服务器 腾讯游戏 移动客户端 微信 小游戏 WEB 游戏 海外 游戏 TDM-SDK 客户端采集 特性 采集 大数据基础 PaaS平台0 码力 | 26 页 | 3.58 MB | 1 年前3
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