京东ClickHouse高可用实践: OLAP架构与挑战

版权申诉
5星 · 超过95%的资源 1 下载量 56 浏览量 更新于2024-07-05 收藏 55.66MB PDF 举报
"10-2+京东ClickHouse高可用实践.pdf" 本文主要介绍了京东在使用ClickHouse进行在线分析处理(OLAP)时的高可用实践,由京东的OLAP架构师李海波在2021年DataFunSummit峰会上分享。主要内容包括ClickHouse的应用场景、集群部署、高可用架构以及面临的问题和未来规划。 首先,京东的OLAP应用场景多样化,包括交易分析、流量统计、用户行为分析、大促大屏展示等。交易场景中,面对字段更新和数据回溯的需求;流量场景则要求处理大量数据并进行大查询;用户分析需要支持复杂的模型计算和长期数据保留;大促大屏则对实时数据和并发性能有较高要求。在选择多维分析组件时,考虑了海量数据处理能力、时效性、灵活性和适应性等因素。 在组件选型上,京东曾使用过Druid、Kylin、ElasticSearch等,但最终选择了ClickHouse作为主要组件,Doris作为辅助。ClickHouse因其优秀的扩展性和性能而受到青睐,而Doris则因为其简单的运维和使用体验,以及内置的管控面功能,能有效降低运维复杂度。目前,京东的OLAP系统规模宏大,包括3000台服务器,每天处理8千万元级别的查询,写入1万亿条数据。 接着,文章提到了ClickHouse的集群部署和高可用架构。虽然具体细节未详述,但可以推测京东采用了分布式部署,通过多副本或者镜像等方式保证数据的冗余和容错。高可用架构通常会包括自动故障检测、数据恢复、负载均衡等机制,确保服务的连续性和数据的一致性。 最后,讨论了面临的问题和规划。可能的问题包括数据一致性、查询性能优化、集群管理复杂度等。未来的规划可能涉及到进一步提升ClickHouse的性能,优化运维流程,以及针对不断变化的业务需求进行架构调整。 京东的ClickHouse高可用实践是围绕大规模数据分析场景展开的,重点在于组件选型、集群设计和高可用策略,以满足实时性、灵活性和大规模处理的需求。通过不断优化和调整,京东实现了OLAP系统的高效稳定运行。

根据京东、亚马逊、天猫等平台的商业实践,考虑由一个制造商和一个平台以及一群消费者构成的供应链结构,其中消费者分为两类:一类消费者参与合作设计,其占比为x(这类消费者与制造商一起付出努力),而另一类消费者不参与产品合作设计,其占比为(1-x)(这类消费者不付出努力),我们假设消费者总规模为1。模型中只有参与产品合作设计的消费者和制造商付出努力,不参与产品合作设计的消费者不付出努力。因此,参与产品合作设计的消费者的效用受到制造商的努力、自身的努力以及产品价格的影响;而不参与产品合作设计的消费者的效用只受到制造商的努力和产品价格的影响。问题(1): 基于上述的描述请构建一个涉及平台、消费者和制造商三方共同参与产品合作设计的博弈模型?平台只提供销售模式而不付出产品设计努力。要求数学模型中需包括制造商和参与产品设计的消费者的努力程度,分别给出两类消费者的关于努力程度和产品价格的具体效用函数,制造商和和平台的利润函数,其中决策变量为制造商和消费者的努力程度、产品价格。问题(2):请分别给出零售模式和代售模式下关于上述情形的具体数学模型(包括由效用函数导出的需求函数,利润函数),计算制造商和平台的利润、两类消费者的剩余,并分析平台的最优模式选择(根据阈值)。

2023-06-02 上传