一、背景唯品会日志系统dragonfly1.0是基于EFK构建，于2014年服务至今已长达7年，支持物理机日志采集，容器日志采集，特殊分类日志综合采集等，大大方便了全公司日志的存储和查询。随着公司的业务发展，日志应用场景逐渐遇到了一些瓶颈，主要表现在应用数量和打印的日志越来越多，开发需要打印更多日志，定位业务问题，做出运营数据分析；另外外部攻击问题和审计要求，需要更多安全相关的日志数据要上报并且能够提供半年以上的保存时长，以应对潜在的攻击和攻击发生时调查原因和受影响面。ELK的架构的缺点显现，ES集群规模达260台机器，需要的硬件和维护成本高达千万，如果通过扩容的方法去满足上述业务场景，ES
一、Hive的数据文件和ClickHouse不同，由于Hive本身并不存储数据，而是为HDFS上的文件赋予数据库表、列的语义，保存对应的元数据供查询时使用，因此Hive的数据文件存在多种类型1、textfiletextfile（文本文件）是Hive中默认的数据文件，是一类基于纯文本的数据文件格式。在大数据时代之前的CSV、TSV都属于该类文件。这类文件的特点如下。按行存储，文件内的一个物理行对应数据表中的一行数据。行内以特殊的符号分列。纯文本保存，不需要特殊解编码器即可识别。受限于纯文本表现力的限制，复杂类型可能需要额外的信息才能正确解析（即单独的数据文件不足以保存所有信息），例如日期等。默认
一、Hive的数据文件和ClickHouse不同，由于Hive本身并不存储数据，而是为HDFS上的文件赋予数据库表、列的语义，保存对应的元数据供查询时使用，因此Hive的数据文件存在多种类型1、textfiletextfile（文本文件）是Hive中默认的数据文件，是一类基于纯文本的数据文件格式。在大数据时代之前的CSV、TSV都属于该类文件。这类文件的特点如下。按行存储，文件内的一个物理行对应数据表中的一行数据。行内以特殊的符号分列。纯文本保存，不需要特殊解编码器即可识别。受限于纯文本表现力的限制，复杂类型可能需要额外的信息才能正确解析（即单独的数据文件不足以保存所有信息），例如日期等。默认
导读公司每日产生海量数据，按业务需要进行统计产出各类分析报表，但巨大的数据量加上复杂的数据模型，以及个性化的分析维度，采用传统的离线预计算方式难以灵活支持，为此需引入一种满足实时多维分析场景的计算引擎框架来支撑业务精细化运营场景。本文将分享ClickHouse在自助分析场景中的探索及实践，文章将从以下4个方面介绍：自助分析场景OLAP技术选型高斯平台自助分析场景ClickHouse的优化实践ClickHouse未来的规划与展望一、自助分析场景OLAP技术选型1.1背景转转平台主要对业务运营数据（埋点）进行分析，埋点数据包含在售商品的曝光、点击、展现等事件，覆盖场景数据量很大，且在部分分析场景需
导读公司每日产生海量数据，按业务需要进行统计产出各类分析报表，但巨大的数据量加上复杂的数据模型，以及个性化的分析维度，采用传统的离线预计算方式难以灵活支持，为此需引入一种满足实时多维分析场景的计算引擎框架来支撑业务精细化运营场景。本文将分享ClickHouse在自助分析场景中的探索及实践，文章将从以下4个方面介绍：自助分析场景OLAP技术选型高斯平台自助分析场景ClickHouse的优化实践ClickHouse未来的规划与展望一、自助分析场景OLAP技术选型1.1背景转转平台主要对业务运营数据（埋点）进行分析，埋点数据包含在售商品的曝光、点击、展现等事件，覆盖场景数据量很大，且在部分分析场景需
ClickHousePaaS云原生多租户平台(Altinity.Cloud)官网：https://altinity.cloudPaaS架构概览设计一个拥有云原生编排能力、支持多云环境部署、自动化运维、弹性扩缩容、故障自愈等特性，同时提供租户隔离、权限管理、操作审计等企业级能力的高性能、低成本的分布式中间件服务是真挺难的。SaaS模式交付给用户SentrySnuba事件大数据分析引擎架构概览Snuba是一个在Clickhouse基础上提供丰富数据模型、快速摄取消费者和查询优化器的服务。以搜索和提供关于Sentry事件数据的聚合引擎。数据完全存储在Clickhouse表和物化视图中，它通过输入流(
ClickHousePaaS云原生多租户平台(Altinity.Cloud)官网：https://altinity.cloudPaaS架构概览设计一个拥有云原生编排能力、支持多云环境部署、自动化运维、弹性扩缩容、故障自愈等特性，同时提供租户隔离、权限管理、操作审计等企业级能力的高性能、低成本的分布式中间件服务是真挺难的。SaaS模式交付给用户SentrySnuba事件大数据分析引擎架构概览Snuba是一个在Clickhouse基础上提供丰富数据模型、快速摄取消费者和查询优化器的服务。以搜索和提供关于Sentry事件数据的聚合引擎。数据完全存储在Clickhouse表和物化视图中，它通过输入流(
背景尽管ClickHouse对Zookeeper依赖还是蛮严重的，对于非常大的集群，你可以把不同的ZooKeeper集群用于不同的分片。据官方介绍：即使Yandex.Metrica集群（大约300台服务器）也证明还不需要这么做。奈何我们的8C16G虚拟机在业务毫无压力的情况下，Zookeeper还经常选举。这个要到哪里去说理去呢？生活中十有八九不如意，工作作为生活的一部分更是如此，难免会遇到一些棘手的事情。今天就给大家分享下，如果ClickHouse所在机器数据盘满了，我们要怎么来处理？尝试解决ClickHouse数据盘满了。由于系统盘未满，机器还是能正常登录的。但是ClickHouse无法连
背景尽管ClickHouse对Zookeeper依赖还是蛮严重的，对于非常大的集群，你可以把不同的ZooKeeper集群用于不同的分片。据官方介绍：即使Yandex.Metrica集群（大约300台服务器）也证明还不需要这么做。奈何我们的8C16G虚拟机在业务毫无压力的情况下，Zookeeper还经常选举。这个要到哪里去说理去呢？生活中十有八九不如意，工作作为生活的一部分更是如此，难免会遇到一些棘手的事情。今天就给大家分享下，如果ClickHouse所在机器数据盘满了，我们要怎么来处理？尝试解决ClickHouse数据盘满了。由于系统盘未满，机器还是能正常登录的。但是ClickHouse无法连
一、创建新的databaseclickhouse创建数据库的语法几乎和其他的关系型数据库是一样的，区别就是clickhouse存在集群cluster和库引擎engine的概念，可以根据需要进行指定。如果没有特殊需求，默认即可。CREATEDATABASE[IFNOTEXISTS]db_name[ONCLUSTERcluster][ENGINE=engine(...)]在创建数据库的时候，我们首先要确认保存数据库文件的目录，对于clickhouse用户有读写的权限。如果你在安装的时候，没有修改数据库文件目录，默认的目录是/var/lib/clickhouse/。我们可以使用下面的命令，将该目录及
