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  • pdf文档 4. ClickHouse在苏宁用户画像场景的实践

    交易数据 HBase Redis 第三方… Spark 用户画像平台 现有的流程:  ES中定义标签的大宽表  通过Spark关联各种业务数据,插入到ES大 宽表。  高频查询的画像数据通过后台任务保存到加 速层:Hbase 戒者 Redis  实时标签通过Flink计算,然后写入Redis  用户画像平台可以从ES、Hbase、Redis查
    0 码力 | 32 页 | 1.47 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 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

    数据量日益增量,每天要更新的数据量也不断增大; 3. 业务场景不断增多,涉及面越来越广; 4. 需要保证高可用并秒出; 5. 从Sql,Es, CrateDB, Kylin,Ingite,MongoDB,Hbase 不断的研究,实践; 全球敏捷运维峰会 广州站 ClickHouse 的特点 优点: 1. 数据压缩比高,存储成本相对非常低; 2. 支持常用的SQL语法,写入速度非常快,适用于大量的数据更新;
    0 码力 | 15 页 | 1.33 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 6. ClickHouse在众安的实践

    02 集智平台 X-Brain AI 开放平台 计算框架 Hadoop, JStorm, Spark Streaming, Flink 离线/实时任务监控 数据、模型存储 Hive, HBase, Clickhouse, Kylin 数据接入 消 息 中 间 件 模型、 算法 模版 机器学习平台 Antron 机器人平台 X-Insight 数据洞察平台 X-Zatlas
    0 码力 | 28 页 | 4.00 MB | 1 年前
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