前面的文章ClickHouse之初步认识已经简单的介绍了ClickHouse,接下来进行简单的性能测试.测试数据来源于美国民用航班的数据,从1987年到2017年,有1.7亿条. 环境: centos 6.3,32G内存,24核 下载脚本: #!/bin/bash ` do ` do mwget -n http://transtats.bts.gov/PREZIP/On_Time_On_Time_Performance_${s}_${m}.zip done done 这里采用的是mwget,12

Clickhouse写入问题汇总 Zookeeper相关 当clickhouse在建表时使用了Replicated引擎族时, 会对zookeeper有非常重的依赖, 这时候就要注意zookeeper集群的一些优化项. clickhouse集群两分片两副本(4C8G),实测每分钟80W数据量的情况下, Zookeeper单机(4C8G)完全就能够满足要求了, 甚至还有很大的余地. 修改zookeeper的配置项 具体的参数说明可以看官网 Clickhouse Settings clientPort

import timeit import redis def clock(func): def clocked(*args, **kwargs): t0 = timeit.default_timer() result = func(*args, **kwargs) elapsed = timeit.default_timer() - t0 name = func.__name__ arg_str = ', '.join(repr(arg) for arg in args) print('[%0.

企业数据越存越多,存储容量与查询性能.以及存储成本之间的矛盾对于技术团队来说是个普遍难题.这个难题在 Elasticsearch 与 ClickHouse 这两个场景中尤为突出,为了应对不同热度数据对查询性能的要求,这两个组件在架构设计上就有一些将数据进行分层的策略. 同时,在存储介质方面,随着云计算的发展,对象存储以低廉的价格和弹性伸缩的空间获得了企业的青睐.越来越多的企业将温.冷数据迁移至对象存储.但如果将索引.分析组件直接对接至对象存储时会发生查询性能.兼容性等问题. 这篇文章将为大家介绍

背景: 随着数据量的上升,OLAP一直是被讨论的话题,虽然druid,kylin能够解决OLAP问题,但是druid,kylin也是需要和hadoop全家桶一起用的,异常的笨重,再说我也搞不定,那只能找我能搞定的技术.故引进clickhoue,关于clickhoue在17年本人就开始关注,并且写了一些入门的介绍,直到19年clickhoue功能慢慢的丰富才又慢慢的关注,并且编写了同步程序,把mysql数据实时同步到clickhoue,并且最终在线上使用起来. 关于clickhouse是什么请自行

背景 ClickHouse 作为开源 OLAP 引擎,因其出色的性能表现在大数据生态中得到了广泛的应用.区别于 Hadoop 生态组件通常依赖 HDFS 作为底层的数据存储,ClickHouse 使用本地盘来自己管理数据,官方推荐使用 SSD 作为存储介质来提升性能.但受限于本地盘的容量上限以及 SSD 盘的价格,用户很难在容量.成本和性能这三者之间找到一个好的平衡.JuiceFS 的某个客户近期就遇到了这样的难题,希望将 ClickHouse 中的温冷数据从 SSD 盘迁移到更大容量.更低成本

测试硬件环境 MacPro 处理器名称: Intel Core i7 处理器速度: 2.5 GHz 处理器数目: 1 核总数: 4 L2 缓存(每个核): 256 KB L3 缓存: 6 MB 内存: 16 GB 测试软件环境 MongoDB v3.2.4 300W存量数据 1.1 单条插入性能测试 插入数据大小30字节 插入条数(单位:万) 耗时(单位:毫秒) 1 999 2 2176 5 5140 10 10198 结论:在当前测试环境下每秒写入速度为1万 1.2 单条读取性能测试 测试语句

优点: ClickHouse写入吞吐量大,单服务器日志写入量在50MB到200MB/s,每秒写入超过60w记录数,是ES的5倍以上. 查询速度快,官方宣称数据在pagecache中,单服务器查询速率大约在2-30GB/s:没在pagecache的情况下,查询速度取决于磁盘的读取速率和数据的压缩率.. ClickHouse比ES服务器成本更低.一方面ClickHouse的数据压缩比比ES高,相同数据占用的磁盘空间只有ES的1/3到1/30,节省了磁盘空间的同时,也能有效的减少磁盘IO:另一方面Cl

一.风险洞察平台介绍 以Clickhouse+Flink实时计算+智能算法为核心架构搭建的风险洞察平台, 建立了全面的.多层次的.立体的风险业务监控体系,已支撑欺诈风险.信用风险.企业风险.小微风险.洗钱风险.贷后催收等十余个风控核心场景的实时风险监测与风险预警,异常检测算法及时发现指标异常波动,基于根因策略快速做到风险归因分析并生成风险报告,接入MQ主题500+.数据模型6000+.实时预警4000+. 风险监控看板1000+. 异常检测模型10000+, 大促时期分钟级消息处理量达3400w

一.MFS文件系统概论 MFS是linux下的开源存储系统,是由波兰人开发的.MFS文件系统能够实现RAID的功能,不但能够节约存储成本,而且不逊于专业的存储系统,能够实现在线扩展.MFS是一种半分布式文件系统. MFS的网络分三部分组成,MASTER SERVER.CHUNK SERVER 和 CLIENT,其中MASTER SERVER只有一个,而CHUNK SERVER 和CLIENT可以有多个. 二.MFS文件系统体系结构 MFS文件系统结构包含4种角色,分别是: 1.管理服务器(元数据

11月23日,新炬网络中间件技术专家刘拓老师在DBA+社群中间件用户组进行了一次主题为“开源 VS 商业,消息中间件你不知道的那些事”的线上分享.小编特别整理出其中精华内容,供大家学习交流. 嘉宾简介 新炬网络中间件技术专家 曾任职于IBM华南GTS 4年,IBM WebSphere.MQ.CICS产品线技术专家 5年移动运营商(广东移动.浙江移动)运维经验,3年JAVA开发及售后经验 演讲实录 随着云计算的兴起,Docker.微服务的流行,分布式消息队列技术成为云计算平台中不可或缺的组件.今天

SLC缓存什么鬼?TLC评测造假要持续多久 2016.5.5来源:中关村在线 TLC的廉价真的将SSD引入了全面普及的高速公路上,谈到TLC我们更多的理解是TLC的P/E(Program/Erase Count)是否经得起长时间的数据写入,但是这又是一个无解的案例,首先随着NAND Flash工艺的提升,NAND中存储数据的Cell(基本存储单元)栅极上的氧化层化学键更难控制,导致P/E次数随着工艺的提升而缩减,TLC NAND的P/E次数约为1000. 好在随着工艺和技术(3D NAND)的进

一.背景 随着移动互联网.物联网.大数据等行业的高速发展,数据在持续的以指数级的速度增长,比如我们使用手机访问互网络时的行为数据,各种可穿戴设备上报的状态数据,工厂中设备传感器采集的指标数据,传统互联网公司的监控数据等.实际上,这些按照时间顺序记录系统.设备状态变化的数据都是时序数据(Time Series),它普遍存在于互联网.物联网.IT基础设施中. 得益于软硬件技术的快速发展,处理如此庞大的时序数据集的成本在持续降低,更多公司开始持续收集.分析数据,用于异常处理.趋势预测.精准营销.风险控

目录 文章目录 目录 前文列表 RBD RBD Pool 的创建与删除 块设备的创建与删除 块设备的挂载与卸载 新建客户端 块设备的扩缩容 RBD 块设备的 Format 1 VS Format 2 块设备的快照.克隆.恢复 块设备的 I/O 模型 RBD QoS Token bucket algorithm(令牌桶算法) dmClock algorithm 块设备性能测试 使用 RADOS bench 进行基准测试 使用 fio 进行 IO 测试 前文列表 <Ceph 分布式存储架构解析与工作

GaussDB(for MySQL)数据库在写入性能上,在业界同类产品中是最好的,这主要得益于GaussDB(for MySQL)在MySQL内核方面的诸多优化.其中有一项从“送快递”得来灵感的优化——事务异步提交,值得我们分析. 背景 我们先来看看MySQL 8.0的事务提交的大致流程 图1 MySQL 8.0事务执行流程 以上流程,是MySQL8.0对WAL原则的一种实现,这个流程意味着,任何一个事务的提交,一定要完成write buffer和flush to disk流程. 然而那么这个流

000 - Sysbench 数据库压力测试工具 sysbench 是一个开源的.模块化的.跨平台的多线程性能测试工具,可以用来进行CPU.内存.磁盘I/O.线程.数据库的性能测试.目前支持的数据库有MySQL.Oracle和PostgreSQL.以下操作都将以支持MySQL数据库为例进行. 1. Linux 上安装 sysbench 工具 安装方式有两种,一种是通过 yum/apt 等来安装,另一种自己下载源码包来安装,笔者这里采用的是centos ,采用yum 安装 sysbench 的源码

clickhouse 在数据分析技术领域早已声名远扬,如果还不知道可以 点这里 了解下. 最近由于项目需求使用到了 clickhouse 做分析数据库,于是用测试环境做了一个单表 6 亿数据量的性能测试,记录一下测试结果,有做超大数据量分析技术选型需求的朋友可以参考下. 服务器信息 CPU:Intel Xeon Gold 6240 @ 8x 2.594GHz 内存:32G 系统:CentOS 7.6 Linux内核版本:3.10.0 磁盘类型:机械硬盘 文件系统:ext4 Clickhouse信

一.问题现象,使用flink on yarn 模式,写入数据到clickhouse,但是在yarn 集群充足的情况下一直报:Deployment took more than 60 seconds. Please check if the requested resources are available in the YARN cluster,表面现象是 yarn 集群资源可能不够,实际yarn 集群资源是够用的. 查看flink jobmanager的日志,发现日志中一直在出现如下报错: C

作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发.无缝连接.亚秒延时.低廉成本.安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台.流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程.本文将向您详细介绍如何获取 PostgreSQL 表数据,并使用字符串函数进行转换,最后将数据输出到 ClickHouse 中. 操作视频 前置准备 创

前言 在工作场景中,我们会采集工厂设备数据用于智能控制,数据的存储用了 InfluxDB,随着数据规模越来越大,InfluxDB 的性能越来越差,故考虑引入 ClickHouse 分担 InfluxDB 大数据分析的压力,再加上我们业务上也用到了 MySQL ,所以本文就来对比下 MySQL.InfluxDB.ClickHouse 在千万数据量下的写入耗时.聚合查询耗时.磁盘占用等各方面性能指标. 结论先行 最终的结论是,直接使用 ClickHouse 官网提供的 6600w 数据集来做对比测试