字节跳动基于ClickHouse优化实践之Upsert

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字节跳动基于ClickHouse优化实践之“多表关联查询”

更多技术交流.求职机会.试用福利,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复[1]进入官方交流群相信大家都对大名鼎鼎的ClickHouse有一定的了解了,它强大的数据分析性能让人印象深刻.但在字节大量生产使用中,发现了ClickHouse依然存在了一定的限制.例如: 缺少完整的upsert和delete操作多表关联查询能力弱集群规模较大时可用性下降(对字节尤其如此) 没有资源隔离能力因此,我们决定将ClickHouse能力进行全方位加强,打造一款更强大的数据分析平台.本篇将详细介绍我们是如…

字节跳动基于Apache Hudi构建EB级数据湖实践

来自字节跳动的管梓越同学一篇关于Apache Hudi在字节跳动推荐系统中EB级数据量实践的分享. 接下来将分为场景需求.设计选型.功能支持.性能调优.未来展望五部分介绍Hudi在字节跳动推荐系统中的实践. 在推荐系统中,我们在两个场景下使用数据湖我们使用BigTable作为整个系统近线处理的数据存储,这是一个公司自研的组件TBase,提供了BigTable的语义和搜索推荐广告场景下一些需求的抽象,并屏蔽底层存储的差异.为了更好的理解,这里可以把它直接看做一个HBase.在这过程中为了能够服务…

字节跳动数据平台技术揭秘：基于 ClickHouse 的复杂查询实现与优化

更多技术交流.求职机会.试用福利,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复[1]进入官方交流群 ClickHouse 作为目前业内主流的列式存储数据库(DBMS)之一,拥有着同类型 DBMS 难以企及的查询速度.作为该领域中的后起之秀,ClickHouse 已凭借其性能优势引领了业内新一轮分析型数据库的热潮.但随着企业业务数据量的不断扩大,在复杂 query 场景下,ClickHouse 容易存在查询异常问题,影响业务正常推进. 字节跳动作为国内最大规模的 ClickHouse 使用者,在对 C…

字节跳动流式数据集成基于Flink Checkpoint两阶段提交的实践和优化

背景字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务.其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive .Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见字节跳动基于Flink的MQ-Hive实时数据集成 ) 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高. 目前字节跳动中国区 M…

Presto 在字节跳动的内部实践与优化

在字节跳动内部,Presto 主要支撑了 Ad-hoc 查询.BI 可视化分析.近实时查询分析等场景,日查询量接近 100 万条.本文是字节跳动数据平台 Presto 团队-软件工程师常鹏飞在 PrestoCon 2021 大会上的分享整理. 在字节跳动内部,Presto 主要支撑了 Ad-hoc 查询.BI 可视化分析.近实时查询分析等场景,日查询量接近 100 万条. • 功能性方面:完全兼容 SparkSQL 语法,可以实现用户从 SparkSQL 到 Presto 的无感迁移: • 性能…

Go RPC 框架 KiteX 性能优化实践原创基础架构团队字节跳动技术团队 2021-01-18

Go RPC 框架 KiteX 性能优化实践原创基础架构团队字节跳动技术团队 2021-01-18…

从 ClickHouse 到 ByteHouse：实时数据分析场景下的优化实践

本文来自火山引擎公众号,原文发布于2021-09-06. 近日,字节跳动旗下的企业级技术服务平台火山引擎正式对外发布「ByteHouse」,作为 ClickHouse 企业版,解决开源技术上手难 & 试错成本高的痛点,同时提供商业产品和技术支持服务. 作为国内规模最大的 ClickHouse 用户,目前字节跳动内部的 ClickHouse 节点总数超过 1 万 5 千个,管理总数据量超过 600PB,最大的集群规模在 2400 余个节点.综合来说,字节跳动广泛的业务增长分析很多都建立在 Clic…