基于ClickHouse和StarRocks的高可用大数据量查询引擎架构实践

基于ClickHouse+StarRocks构建支撑千亿级数据量的高可用查询引擎 本资源主要介绍了基于ClickHouse和StarRocks构建的高可用查询引擎，旨在支撑千亿级数据量的应用场景。该引擎的设计主要考虑了数据量的快速增长、业务场景的多样化和高可用性等需求。 ClickHouse的特点： ClickHouse是一种列式存储数据库管理系统，具有以下特点： * 数据压缩比高，存储成本相对非常低 * 支持常用的SQL语法，写入速度非常快，适用于大量的数据更新 * 依赖稀疏索引，列式存储，cpu/内存的充分利用造就了优秀的计算能力，并且不用考虑左侧原则 然而，ClickHouse也存在一些缺点： * 不支持事务，没有真正的update/delete * 不支持高并发，可以根据实际情况修改qps相关配置文件 StarRocks的特点： StarRocks是一种MPP架构的数据库管理系统，具有以下特点： * 支持标准的SQL语法，兼容MySql协议 * MPP架构，扩缩容非常简单方便 * 支持高并发查询 * 跨机房部署，实现最低成本的DR 然而，StarRocks也存在一些缺点： * 不支持大规模的批处理 * 支持insertinto，但最理想的是消费Kafka ClickHouse/StarRocks在酒店数据智能平台的架构： 在酒店数据智能平台中，ClickHouse和StarRocks可以组合使用，以满足高可用性和高性能的需求。ClickHouse可以用于存储和处理大量的数据，而StarRocks可以用于高并发的查询操作。 ClickHouse的数据同步流程： ClickHouse的数据同步流程可以分为全量数据同步和增量数据同步两种方式。全量数据同步可以通过清空A_temp表，将最新的数据从Hive通过ETL导入到A_temp表，然后将A_temp表rename成A表。增量数据同步可以通过传统方式或使用waterdrop的方式大幅提升写入速度。 本资源提供了一种基于ClickHouse和StarRocks构建的高可用查询引擎的解决方案，旨在支撑千亿级数据量的应用场景。该解决方案可以满足高可用性和高性能的需求，并且可以根据实际业务场景进行调整和优化。