滴普科技：ClickHouse实时分析引擎实践与冷热数据分离策略

本文主要探讨了滴普科技基于ClickHouse的实时分析引擎在实际应用中的实践与挑战。ClickHouse是一款列式OLAP数仓，以其快速的查询速度、单机性能强大和SQL支持等特点，适用于实时数据分析场景。然而，它也存在一些局限性，如不支持事务和点查，以及只支持批量操作而非单行更新。 在滴普的实际应用中，面临的主要问题是如何将ClickHouse融入已有的Hadoop生态体系，尤其是在企业已经拥有大数据集群的情况下。由于ClickHouse的这些限制，数据处理不能完全依赖它，特别是对于那些对事务性和点查性能要求高的场景。为此，作者提出了冷热数据分离存储的解决方案。热数据直接写入ClickHouse，而通过设置TTL机制（如7天、14天后自动转存至冷存储），结合Redis作为元数据存储和Minio作为对象存储，实现了数据的高效管理和冗余降低。 冷数据存储通常在HDFS或Hive等传统存储系统中进行，然后通过数据迁移机制导入ClickHouse。这种方法允许企业在保留原有投资的同时，逐步引入ClickHouse进行实时分析，避免了数据清洗等额外工作。然而，冷热分离策略也存在一些限制，比如Redis和juiceFS的单点故障风险，以及冷数据无法直接被其他引擎访问的问题。 性能测试结果显示，对于大规模数据（400G，压缩后80G）的处理，ClickHouse在高内存（128G）、多核CPU（32vCPU）和高速网络（10Gbps）环境下表现良好，但需要注意的是，随着数据量的增加，Redis和Minio的性能瓶颈可能逐渐显现，特别是在磁盘I/O方面。因此，在实际部署中，需要权衡存储和计算资源，以及考虑数据迁移和冷热数据处理的效率。 总结来说，这篇文章深入介绍了ClickHouse在实时分析中的优势和局限，并提供了一种有效的冷热数据分离策略来克服特定场景下的挑战，同时也揭示了性能测试的结果和潜在问题，为企业在实际使用中提供了有价值的参考和实践指南。