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关于ClickHouse实战攻略分享
关于ClickHouse实战攻略分享
DataFunTalk
2021-07-23
1008
“你可以白手起家,但不能手无寸铁。”
近来在网上看到这样一句话,颇有感触,想和大家聊聊。
不管是“寒门难出贵子”的社会阶层说,还是“撸起袖子加油干,幸福都是奋斗出来的”激扬论调,在不断续写华章的历史进程里,我们每个人都在为自己的人生添加注脚,至于精彩与否也往往取决于
选择的智慧和用心的程度
。
在内卷尤为明显的技术领域,更是如此。
前两天面了不少人,聊到OLAP技术选型,ClickHouse基本的概念和功能都讲得挺清楚,但涉及到根本的底层原理和整体架构,能真正吃透讲明白的真是凤毛麟角,大多要么直接放弃,要么自行发挥不知所云。
对于技术人而言,
技能
就意味着
解决温饱图生存
和
开疆拓土谋发展
的
根本武器
。
英雄不问出处,但前提是你得拥有和这称号相匹配的实力。
只有这样,才可能
进阶更高的平台,拥抱更好的机遇
,抒写更为精彩的传奇人生。
也只有这样,才有足够的资本对所谓的“35岁现象”嗤之以鼻。
01
炙手可热的ClickHouse
至于我为什么单独把ClickHouse拿出来强调呢?
一方面,我们公司的广告业务中一直都在使用它,今后更多业务场景的数据分析、挖掘和沉淀都需要把这个技术玩得很转,不然很难跟得上节奏。
另一方面,ClickHouse作为OLAP领域的一匹黑马,本就是一名合格且优秀的开发人员应该具备的职业技能,有志于进大厂的技术人更要吃透用好!
毕竟ClickHouse一直深受大厂青睐:
• 今日头条内部用ClickHouse来做用户行为分析,内部一共几千个ClickHouse节点,单集群最大1200节点,总数据量几十PB,日增原始数据300TB左右。
• 腾讯内部用ClickHouse做游戏数据分析,并且为之建立了一整套监控运维体系。
• 携程内部从18年7月份开始接入试用,目前80%的业务都跑在ClickHouse上。每天数据增量十多亿,近百万次查询请求。
• 快手内部也在使用ClickHouse,存储总量大约10PB,每天新增200TB,90%查询小于3S。
• Yandex内部有数百节点用于做用户点击行为分析,国外CloudFlare、Spotify等头部公司也在使用。
再者,从技术层面上来讲:
ClickHouse是一个
真正面向列
的DBMS,独特的存储方式外加能够提供
高达10倍+压缩比
的数据压缩算法大幅提升单机数据存储和计算能力,大幅降低使用成本,以极低的成本存储海量数据,从而成就了
ClickHouse构建海量数据仓库的绝佳方案
。
(100M数据集跑分结果,
1亿数据查询速度
:ClickHouse比Vertica快5倍,比Hive快279倍,比
MySQL快801倍
!)
向量化引擎、多核并行处理、多服务器分布式计算、实时数据
等功能加持ClickHouse能够提供极致的查询性能,提供50MB-200MB/S的高吞吐实时导入能力,开源公布benchmark显示比传统方法
快100-1000倍
:对应
20亿行
以下的数据量级查询,可以实现
秒级甚至是亚秒级
结果
响应,
单表查询性能极为强悍,
性能更是超过了目前市场上可比的面向列的DBMS。
具体到落地执行,ClickHouse在哪些场景会更加适用?
ClickHouse
的数据管理优势又是如何彰显的?部署的时候需要注意哪些关键点?怎样和现有技术实现更好的融合?
把这些问题摸清搞透,才能真正把ClickHouse玩转。
为了帮助开发工程师提质增效,提升职场的核心竞争力,最大化地发挥ClickHouse的实用价值,由
前
58
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02
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03
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