5. ClickHouse at Ximalaya for Shanghai Meetup 2019 PDF

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摘要
喜马拉雅在2018年5月开始使用ClickHouse进行OLAP业务，主要用于用户行为分析、用户特征分析以及系统监控。ClickHouse选择的原因包括其快速处理能力、线性扩展性、存储原始记录以便故障排查、SQL查询语言支持以及免费开源等特点。其集群架构能够隔离工作负载，每个工作负载使用专门的集群。应用场景包括用户行为路径分析、用户特征分析（如年龄分布、地理位置等）、系统监控（如JMX、JVM指标）以及HDFS日志分析。ClickHouse在测试中展示了良好的性能，支持与Spark和Kafka的集成，满足了喜马拉雅大规模数据分析的需求。
AI总结
## 《5. ClickHouse at Ximalaya for Shanghai Meetup 2019 PDF》摘要 ### 背景与挑战 - 喜马拉雅需求：作为中国领先的音频分享平台，需处理海量数据，包括用户行为日志（页面访问、专辑播放、广告点击等）和系统日志。这些数据的分析有助于提升业务ROI。 - 数据分析的复杂性：如何追踪用户从页面访问到最终购买专辑的漏斗过程？需要高效的OLAP（在线分析处理）工具。 ### 选择ClickHouse的原因 - 高性能：支持快速查询和线性扩展。 - 灵活性：存储单条原始记录，便于查询和排查问题。 - SQL支持：内置强大的SQL支持。 - 资源分离：通过多集群实现不同工作负载的隔离。 - 开源与成本：免费且开源，支持多协议（JDBC、CSV）。 ### ClickHouse的主要应用场景 - 用户行为分析： - “魔镜”功能：分析用户特征（如年龄、兴趣、职业）。 - 漏斗分析：追踪用户从访问到购买的路径。 - 保留分析：了解用户留存情况。 - 监控： - 应用监控：跟踪JMX、JVM指标。 - 基础设施监控：分析HDFS审计日志，查看目录访问情况。 ### ClickHouse集成与评估 - 集成方式： - 与Spark无缝集成：通过DataFrame直接插入ClickHouse。 -Spark 分区数与ClickHouse服务器数匹配，可优化插入性能。 - 评估测试： - 测试环境：4节点集群，每节点配置为6核心、64GB内存。 - 场景：处理110亿条页面访问日志，与12亿条用户特征记录关联。 - 结果：插入性能在JDBC和CSV格式下接近。 ### ClickHouse优化与应用 - 漏斗分析优化：通过ClickHouse快速生成漏斗步骤，支持高效的过滤和分组。 - 时间序列数据应用：监控Kafka数据，跟踪每个Kafka代理的输入字节数。 ### Wish List（需求清单） - 更高效的数据插入方法。 - 优化过滤条件生成，提升查询效率。 ### 总结 - ClickHouse优势：为喜马拉雅提供了高效的数据分析解决方案。 - 应用价值：支持用户行为分析、监控和基础设施管理。 - 未来需求：希望进一步优化插入性能和查询效率。 ### 具体数据展示 - 漏斗分析示例：展示单个用户每天访问的页面数量，avg. 日记数量，avg.aktivitätsrate等。 - Kafka集群监控：详细监控每个Kafka代理的输入字节数。 --- 以上是文档内容的简要总结，涵盖了ClickHouse在喜马拉雅的应用场景、优势、集成与优化以及未来的需求。