京东ClickHouse高可用实践: OLAP架构与挑战
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"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。
2022-03-18 上传
2023-12-31 上传
2023-10-20 上传
2023-06-08 上传
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2023-05-16 上传
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