微信作为一款国民级应用，已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态，对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求，微信 WeOLAP 团队联手腾讯云，共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库，实现了 10 倍以上的性能提升。下文将由浅入深，为大家揭晓微信在 ClickHouse 实时数仓实践中积累的经验及方法。
导语 | 微信作为一款国民级应用，已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态，对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求，微信WeOLAP团队联手腾讯云，共建千台规模、数据PB级、批流一体的ClickHouse数据仓库，实现了10倍以上的性能提升。本文将由浅入深，为大家揭晓微信在ClickHouse实时数仓实践中积累的经验及方法。 （作者：微信WeOLAP团队&腾讯云数据仓库Clickhouse团队） 一、微信遇到的挑战 一般来说，微信主要的数据分析场景包含以下几
ClickHouse 最近发表了一篇精彩的文章，描述了 Snowflake 和 Redshift 等云数据仓库已经不能满足新的客户需求，并且指出许多企业已经发现他们的云数据仓库成本是不可持续的。
作者：微信WeOLAP团队&腾讯云数据仓库 Clickhouse 团队 微信作为一款国民级应用，已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态，对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求，微信 WeOLAP 团队联手腾讯云，共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库，实现了 10 倍以上的性能提升。下文将由浅入深，为大家揭晓微信在 ClickHouse 实时数仓实践中积累的经验及方法。 一、微信遇到的挑战 一般来说，微信主要的数据分析场景包含
作者：微信WeOLAP团队&腾讯云数据仓库 Clickhouse 团队 微信作为一款国民级应用，已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态，对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求，微信 WeOLAP 团队联手腾讯云，共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库，实现了 10 倍以上的性能提升。下文将由浅入深，为大家揭晓微信在 ClickHouse 实时数仓实践中积累的经验及方法。 一、微信遇到的挑战 一般来说，微信主要的数据分析场景
在 2016 年正式开源后，ClickHouse 这个大数据计算引擎里的后起之秀开始在一众“前辈”面前崭露头角。近两年来，ClickHouse 的关注度、采用度得到了显著提升，这归功于其强大的性能优势和细粒度的分析能力。 字节跳动是国内最大规模的 ClickHouse 使用者之一：节点总数超过 18000个；最大内部集群 2400 余台；管理数据量超 700 PB。然而正如《人月神话》所言，软件开发没有银弹，开源版的 ClickHouse 也无法解决字节跳动复杂的业务场景所带来的个性化挑战。为了解决实际业务
“产品使用攻略”、“上云技术实践” 有奖征集啦～ 图片案例名称案例简介使用流计算 Oceanus 和 ES 构建日志分析系统介绍从 mysql 数据库采集数据到流计算服务 Oceanus 进行分析，最后输出到 ElasticSearch 服务的实践。可作为日志搜索场景解决方案使用。使用 MySQL 关联 HBase 维表数据到 ClickHouse介绍结合 MySQL 数据库、流计算 Oceanus、HBase 以及云数据仓库 ClickHouse 来构建实时数仓，并通过流计算 Oceanus 读取 MyS
腾讯云升级发布新一代云数仓产品 CDW ClickHouse，万亿规模数据分析毫秒级响应 6月28日，腾讯云重磅发布了全新升级的全托管数仓产品CDW-ClickHouse，该版本首次填补了原生ClickHouse后续扩容的技术空白，相较Hadoop生态体系有高达10倍乃至100倍的性能提升，支持万亿规模数据毫秒级响应，可为用户提供在海量数据实时分析场景下的极速体验。 腾讯云 CDW ClickHouse 升级发布 现阶段，千行百业都在积极利用大数据能力进行数字化升级，这也对大数据技术提出了更高要求。但目
实时即未来，最近在腾讯云流计算 Oceanus（Flink) 进行实时计算服务分享给大家~
ClickHouse 素以社区火爆著称，无论是谁只要在社区里提交了有价值的想法或代码，管理者都会以最快的速度将它实现、上线。这种做法在激励着 ClickHouse 社区贡献的同时也给 ClickHouse 本身带来了无尽的活力，保证了 ClickHouse 在数据查询速度和稳定性方面的远超同行的霸主地位。几乎每一个月就更新一次的 ClickHouse，在过去的 2021 年实现了哪些优秀的功能呢？现在的 ClickHouse 适合在哪些场景下使用呢？未来 ClickHouse 发展的重点又在哪里呢？从 2019 年突然火爆起来的 ClickHouse 作为一匹黑马，在云原生场景下，是一匹能跑长途的黑马，还是仅仅是明日黄花呢？
12月6日-7日，由InfoQ 中国主办的综合性技术盛会QCon全球软件开发大会深圳站召开。QCon 内容源于实践并面向社区，演讲嘉宾依据热点话题，面向资深的技术团队负责人、架构师、工程总监、开发人员分享技术创新和实践。
大数据领域对ClickHouse可谓非常的熟悉了。这个最初由俄罗斯的Yandex公司开发并开源的数据仓库，以单表查询快闻名于世，一改传统Hadoop技术栈“笨，重，慢”的特点。很多时候，ClickHouse的性能相对于Hadoop技术栈，性能有百倍的提升。 ClickHouse的查询性能快，不仅仅在老东家Yandex得到了证实，更是征服了世界各地大量的互联网公司，成为了它们数据分析的不二选择。 然而开源版的ClickHouse要想用好并不是很容易。很多企业用ClickHouse不但没有见到它传说中的极速
大家好呀！这里是爱学习的 Guide！今天给大家科普一个速度快到飞起的数据库——ClickHouse。
“智能座舱、网联、OTA技术将助力车厂形成长期竞争力，实现未来数字化服务的营收。”近日，在标普全球（S&P Global）举行的2022汽车解决方案网络研讨会上，标普全球汽车预测，到2028年，车联网将成为新车标配。整车联网率与OTA搭载率的不断上升，为整车智能化的提升奠定了基础。在此背景下，探索车内个性化服务的商业空间，拓展智能服务创新模式将成为未来车企竞争的关键。
说到数据库相信很多人都知道，对于很多的公司来说，公司的品种越多，成立的时间越久，对于储存数据的电脑就会要求越高，而且后期还有可能会出现数据丢失的情况。为了防止此种情况的发生，并有效地储存数据资料，就有了云数据仓库。那么什么是云数据仓库？云数据仓库世界排名的厂商有哪些？
12月6日-7日，由InfoQ 中国主办的综合性技术盛会QCon全球软件开发大会深圳站召开。QCon 内容源于实践并面向社区，演讲嘉宾依据热点话题，面向资深的技术团队负责人、架构师、工程总监、开发人员分享技术创新和实践。 在 QCon 盛会上，腾讯云大数据专家工程师陈龙为大家带来了题为《看云上 ClickHouse 如何做计算存储分离》的分享，以下是分享整理全文。 各位朋友大家好，我是陈龙，我今天给大家分享的内容是：看云上 ClickHouse 如何做计算存储分离。 首先介绍下我自己，我来自腾讯云
ClickHouse是一款开源的分布式列式存储数据库管理系统，广泛用于大型数据分析和数据仓库场景。作为一种列式存储数据库，ClickHouse采用了一些高效的数据结构来实现主键索引，并通过一系列优化技术来提升查询性能。本文将介绍ClickHouse主键索引的存储结构以及一些查询性能优化方法。
QQ音乐是腾讯音乐旗下一款领先的音乐流媒体产品，平台打造了“听、看、玩”的立体泛音乐娱乐生态圈，为累计注册数在8亿以上的用户提供多元化音乐生活体验，畅享平台上超过3000万首歌曲的海量曲库。优质服务的背后，是每天万亿级新增音乐内容和行为数据，PB数据量级的数据计算服务。
大数据平台是一个发展非常迅速的方向。本周Apache撤回了13个和Hadoop相关的项目，也给还在鼔吹Hadoop大数据生态的可以说是当头一棒。这几年社区里开始出现很多公司使用ClickHouse替换Hadoop生态的现象，让ClickHouse成为大数据的新宠。这一块我也对ClickHouse这个方向及大数据存储方向做一个反思，给大家一些参考。
21世纪，是数字经济的时代。数据已成为企业和社会最宝贵的资产。在这片前景广阔的领域里，数据发展的历史长河埋藏了怎样的机遇？在未来，数据技术将往哪些方向演进？数据开发者又该如何在新时代中，找到自己的职业发展的最佳锚点？ 2021年4月24日，由腾讯云 TVP 主办的首届 Techo TVP 开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」在深圳深铁皇冠假日酒店成功举办。峰会囊括数据库、大数据两大专题，汇聚十二位深耕数据技术领域的顶尖大咖，带来了全天候、全方位、沉浸式的技术分享与交流
首先，用于支持决策，面向分析型数据处理；其次，对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
6 月 21 日，OpenAI 官方宣布完成对实时分析数据库 Rockset 的收购，表示将整合 Rockset 产品至 OpenAI 所有产品线。
OLAP 是一个很卷的赛道，创业公司也众多。在本文中，笔者基于 10+ 年的大数据与数据仓库的工作经验，就目前的主流趋势：离在线一体化、引擎一体化、云原生化等写一些思考，抛砖引玉，希望能与各位共同探讨。
随着大数据数仓技术的发展，业务或商业决策对快速、准确数据支持的依赖日益加深，对数据仓库的数据实时更新技术提出了更高要求。当前，社区版 ClickHouse 不支持唯一索引，通常使用 ReplacingMergeTree 或者 CollapsingMergeTree 等表引擎进行数据的去重和更新操作，针对新写入数据通过后台异步任务合并 Part 或者查询时实时合并 Part 来实现精确去重。但是，这种数据聚合方式的实时性和查询性能不佳，难以满足业务场景。
本文为您介绍通过控制台进行 ClickHouse 集群数据重分布的能力。目前云数据仓库 ClickHouse 已经支持通过水平扩容增加集群节点，提高集群的计算和存储能力，但是 ClickHouse 集群上的数据集无法自动均衡分布，需要人工干预才能确保数据均衡，这一直是 ClickHouse 使用和运维上的一大痛点。云数据仓库 ClickHouse 的数据重分布功能提供了白屏化的方式，支持 Part 或 Resharding 的模式对数据进行集群均衡。
回顾数据仓库的发展历程，大致可以将其分为几个阶段：萌芽探索到全企业集成时代、企业数据集成时代、混乱时代--"数据仓库之父"间的论战、理论模型确认时代以及数据仓库产品百家争鸣时代。查看原文
作者 | 蔡芳芳 采访嘉宾 | 陈龙 2020 年 9 月，主打云数据仓库产品的硅谷独角兽 Snowflake 正式登陆纳斯达克，首日 IPO 筹资高达 33.6 亿美元，是有记录以来金额最大的软件 IPO，突破了 Uber 2019 年 5 月上市创下的最大规模纪录。 如今，大数据技术早已进入普及期，数据仓库 / 分析领域更是巨头林立，既有传统厂商 Oracle、Teradata，也有开源软件 Hadoop，还有云厂商 AWS Redshift、Google Bigquery，在这样一个竞争环境下
2020 年 9 月，主打云数据仓库产品的硅谷独角兽 Snowflake 正式登陆纳斯达克，首日 IPO 筹资高达 33.6 亿美元，是有记录以来金额最大的软件 IPO，突破了 Uber 2019 年 5 月上市创下的最大规模纪录。 如今，大数据技术早已进入普及期，数据仓库 / 分析领域更是巨头林立，既有传统厂商 Oracle、Teradata，也有开源软件 Hadoop，还有云厂商 AWS Redshift、Google Bigquery，在这样一个竞争环境下，成立于 2012 年的 Snowflake 能脱颖而出实属不易。那么，Snowflake 在数仓技术方面有哪些独到之处？其成功的背后又有哪些技术原因和趋势值得关注？
一、开源OLAP综述 二、开源数仓解决方案 三、ClickHouse介绍 四、StarRocks介绍 五、Trino介绍 六、客户案例
在 Oceanus 控制台的【集群管理】->【新建集群】页面创建集群，选择地域、可用区、VPC、日志、存储，设置初始密码等。
问题导读 1.实时数据仓库有哪些特点？ 2.公司构建实时数据仓库有哪些好处？ 3.如何构建实时数据仓库？ 4.实时数据仓库本文解析了哪些架构？ 越来越多的实时数据需求，需要更多的实时数据来做业务决策，例如需要依据销售情况做一个资源位的调整；同时有些活动也需要实时数据来增强与用户的互动。如果数据有实时和离线两种方案，优先考虑实时的，如果实时实现不了再考虑离线的方式。 实时数据仓库，已经被很多公司所接受，而且接触很多About云社区会员，都在筹备搭建实时数据仓库。 1.那么实时数据仓库有哪些特点：
ByteHouse是火山引擎上的一款云原生数据仓库，为用户带来极速分析体验，能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析。便捷的弹性扩缩容能力，极致分析性能和丰富的企业级特性，助力客户数字化转型。
DB-Engines最近发布了2020年10月份的数据库排名。该网站根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名，实时统计了359种数据库的排名指数。前10名的排行情况详见下图：
新一轮“618”大促火热进行中。此前，各大电商平台纷纷宣布，今年将取消往年的预售模式，改为直接开售配合官方补贴的策略。外部多将这一变化解读为行业顺应市场呼唤、积极创新的结果。
这样就算你可以入门了，我相信在不断的探索中你会有更多的心得的。在此也要提醒一点，KETTLE的性能可能会有不稳定的情况出现，所以注意保存你已经做过的东西。
ClickHouse是一个面向大数据分析和数据仓库的分布式列式存储数据库。它通过数据分片和分布式查询来实现高性能和可扩展性。
2021年，我们看到围绕现代数据栈的兴起出现了相当大的加速效应。我们现在有一个海啸般的通讯、影响者、投资者、专门的网站、会议和活动来宣扬它。围绕现代数据栈的概念（尽管仍处于早期阶段）与云中数据工具的爆炸性增长紧密相连。云计算带来了一种新的基础设施模式，它将帮助我们快速地、程序化地、按需地建立这些数据栈，使用像Kubernetes这样的云原生技术、像Terraform这样的基础设施即代码以及DevOps的云计算最佳实践。因此，基础设施成为构建和实施现代数据栈的一个关键因素。
从大数据发展的历史长河来看，谷歌的“三驾马车”—— 《GFS》、《MapReduce》和《BigTable》，加上亚马逊的一篇关于 Dynamo 系统的论文奠定了大数据时代发展的基础。从“大数据之父”道格·卡丁创造了 Hadoop 到现在许多厂商开始单独造轮子、做开源，大数据的发展首先是获得了大规模数据的处理能力，然后再解决了数据的分析与挖掘问题，到如今又开始解决“如何实时查询数据”的问题，从近 20 年的发展中基本可以看出，这些演进的背后都是由企业需求和业务发展驱动的。 英特尔院士、大数据技术全球 CTO
作者 | 易点天下数据平台团队 近年来数字化搞得如火如荼，越来越多的人意识到数据的重要性。面对爆发式增长的数据，如何让数据有序的存储，快速的查询产生价值是数据仓库考虑的问题，也是 OLAP 引擎主要解决的问题。因此也产生了一批优秀的开源 OLAP 引擎，例如 Kylin、Druid、ClickHouse、StarRocks 等。 易点天下作为一家技术驱动发展的企业国际化智能营销服务公司，公司积极采用大数据和人工智能技术来落地和推动业务的发展。随着公司业务的扩展，数据处理需求日益增多，业务快速迭代和发展的情
本文最初发表于 OtterTune 网站，经原作者 Andy Pavlo 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。
数据仓库选型是整个数据中台项目的重中之重，是一切开发和应用的基础。而数据仓库的选型，其实就是Hive数仓和非Hive数仓的较量。Hive数仓以Hive为核心，搭建数据ETL流程，配合Kylin、Presto、HAWQ、Spark、ClickHouse等查询引擎完成数据的最终展现。而非Hive数仓则以Greenplum、Doris、GaussDB、HANA（基于SAP BW构建的数据仓库一般以HANA作为底层数据库）等支持分布式扩展的OLAP数据库为主，支持数据ETL加工和OLAP查询。
Google Analytics 无处不在，对于大多数营销功能的统计报告至关重要。作为加入 ClickHouse 之前没有营销分析经验并发现自己定期以博客形式贡献内容的人，我长期以来一直认为 Google Analytics (GA4) 提供了一种快速、无缝的方式来衡量网站。因此，当我们负责报告我们内容策略的成功情况并确保我们制作的内容与您（我们的用户）相关时，GA4 似乎是一个明显的起点。
最近在了解国外Firebolt这家公司，对于Firebolt 最初的架构选型和思路是非常认可的。Firebolt 这篇 Paper 核心围绕着这样一个主题：在云数仓领域，对于一家初创公司，如何在人力和资源有限的情况下，怎么能够快速的切入这个这个市场？虽然 FireBolt 本身就有很多技术大牛（比如 Mosha Pasumansky），但是针对数据库所有组件（查询优化器、计算引擎、存储、事务管理器等等）完全从零做，对于初创公司而言，根本不现实。
用户从 Lambda 架构入手，将数据管道拆分为批处理链路和流处理链路。对于实时数据流，他们应用 Flink CDC ；对于批量导入，他们结合了 Sqoop、Python 和 DataX 来构建自己的数据集成工具，名为 Hisen。
本文是“2021 InfoQ 年度技术盘点与展望”系列文章之一，由 InfoQ 编辑部制作呈现，重点聚焦大数据领域在 2021 年的重要进展、动态，希望能帮助你准确把握 2021 年大数据领域的核心发展脉络，在行业内始终保持足够的技术敏锐度。 “InfoQ 年度技术盘点与展望”是 InfoQ 全年最重要的内容选题之一，将涵盖架构、AI、大数据、大前端、云计算、数据库、中间件、操作系统、开源、编程语言十大领域，后续将聚合延展成专题、迷你书、直播周、合集页面，在 InfoQ 媒体矩阵陆续放出，欢迎大家持续关注。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
