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产品简介
ByteHouse 是火山引擎基于ClickHouse研发的一款分析型数据库产品，是同时支持实时和离线导入的自助数据分析平台，能够对 PB 级海量数据进行高效分析。
ByteHouse历经字节跳动内部海量数据场景的打磨和极限的业务要求，具备真实时分析、存储-计算分离、多级资源隔离、OLAPaaS(OLAP as a service)云上全托管服务四大核心优势。
目前，在字节跳动内部，ByteHouse已经支持了80%的分析应用，能够高效赋能精准营销、广告效果评估、增长分析等多种场景。
发展历程
2021年8月，火山引擎基于字节跳动内部最佳实践，正式推出ByteHouse企业版，作为 ClickHouse 企业版，解决了开源技术上手难、试错成本高等企业数字化转型中遇到的技术痛点。
2021年12月2日，火山引擎在"新云·共未来"发布会推出ByteHouse云数仓版，该版本支持云中立，能快速适配企业客户不同的公有云基础架构环境。
产品优势
基于 ByteHouse，您可以体验到如下优势：
- 连接本地和远端，实时和离线的数据，提供极致扩展的统一数据分析平台。
- 基于实时的数据分析，辅助决策，加速业务洞察。
- 极大降低运维成本，用户只需专注于自身业务逻辑的实现。
产品亮点
ByteHouse 提供了一个自助服务平台，针对部署和运维提供了多种工具进行集群管理。此外，ByteHouse 针对系统的运行情况提供了全面的监控、负载指标，让您更好地了解业务状态，方便地进行故障排查与问题诊断。
ByteHouse 基于新一代 MPP 架构，结合 Shared-nothing 的计算层以及 Shared-everything 的存储层，有效避免了传统 MPP 架构中的 re-sharding 问题。通过使用 HDFS 作为存储层，ByteHouse 支持多云厂商及私有化环境的部署，从而实现云原生架构。
Bytehouse 采用存储与计算分离的架构，实现了可扩展的计算与分布式存储，确保资源可以灵活地水平扩展。此外 ByteHouse 还提供了数据导入等一系列无服务器（Serverless）功能，随用随取，无需事先预置资源。
Bytehouse 支持多级资源隔离，包括租户级别资源隔离，读写分离和计算资源隔离等，确保查询任务不会互相影响，为您的资源提供企业级安全保障。
ByteHouse(企业版)
ByteHouse(企业版)是基于开源 ClickHouse 的企业级分析型数据库，支持用户交互式分析 PB 级别数据，通过多种自研表引擎，灵活支持各类数据分析和应用。
产品功能
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自研引擎
高效实时数据落盘，确保数据不重不漏，满足数据写入和查询高可用 -
分级存储
热数据按生命周期自动转冷，缓解存储空间压力 -
增强运维
内置图形化运维界面，轻松了解集群服务状态和库表信息，自动化下发运维任务 -
安全稳定
服务架构高可用，确保无单点故障瓶颈
产品优势
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极致性能
通过向量化查询、列式存储和分布式 join 构建高性能查询引擎，实现 PB 级数据秒级响应 -
批流一体
支持 Kafka、Hive 数据源，为多种业务场景提供统一分析体验 -
数据去重
10亿数据量级下的 Upsert，解决高效数据更新困难 -
专业支持
结合字节跳动国内最大规模的 ClickHouse 集群管理最佳实践，为客户提供专家巡检和售后服务
产品架构
应用场景
广告业务、用户增长、AB测试算法、模型优化
ByteHouse(云数仓版)
ByteHouse(云数仓版)作为云原生的数据分析平台，实现统一的离线和实时数据分析，并通过弹性扩展的计算层和分布式存储层，有效降低企业大数据分析TCO。
产品功能
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虚拟数仓
Serverless计算引擎，可按照实际资源需求动态扩缩容 -
企业级安全
在网络接入、RBAC、数据对象等多层次提供安全保障 -
批流一体
连接本地和远端，实时和离线的数据，提供极致扩展的统一数据分析平台 -
自助运维管理平台
提供查询分析可视化、指标监控服务和开发者工具支持，助力用户低成本管理数据
产品优势
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存算分离
完美结合shared-everything分布式存储和shared-nothing计算层，实现全解耦弹性可扩展 -
资源隔离
提供多租户、读写分离、计算资源隔离等多级隔离方式，确保细粒度资源管控 -
容器化
降低部署门槛，使开发人员能快速行动，高效创建集群 -
灵活计费
随用随付（pay as you go），低成本启动大数据项目
产品架构
应用场景
覆盖广告、高性能查询、实时分析等多种场景
云原生数据平台OLAP、 加速层实时分析场景、高效数据接入
所属公司
北京火山引擎科技有限公司
相关资料
ByteHouse 官网：https://bytehouse.cn/
ByteHouse 官方文档：https://docs.bytehouse.cn/zh-cn/docs/bytehouse-overview
