目录 vClickHouse在B站 v内核 v日志 v用户行为数据分析 vFuture Work vQ&A ClickHouse在B站 B站ClickHouse应用概况 v 近400个节点，30个集群 v ⽇均1.5+万亿条数据摄⼊ v ⽇均800+万次Select请求 v 应⽤场景包括（不限于）： Ø ⽇志&Trace分析 Ø ⽤户⾏为分析（包括事件分析，漏⽃分析，路径分析等）

StarRocks应用小结 • 发挥分布式的优势，要提前做好分区字段规划； • 支持各种join，语法会相对clickhouse简单很多； • 一个sql可以多处用； • 建立好守护进程以及节点监控； 全球敏捷运维峰会 广州站 THANK YOU！

read only mode”，插入失败 分析： clickhouse对zookeeper的依赖还是很重的，有大量的数据需要写到zookeeper上面，数据Part都在 zookeeper上面有个节点与之对应以及表的元数据信息等等. 解决： 1：zookeeper机器的snapshot文件和log文件最好分盘存储(推荐SSD)提高ZK的响应 2：zookeeper的snapshot文件存储盘不低于1T

一切以用户价值为依归 6 部署与监控管理 1 线性平滑扩容： 扩容： 1.安装新部署新的shard分片机器 2.新shard上创建表结构 3.批量修改当前集群的配置文件增加新的分片 4.名字服务添加节点 一切以用户价值为依归 7 部署与监控管理 1 大批量，少批次 WriteModel BatchSize RowLengt h QPM IOUtils Partitions FailedInserts

ES的DSL诧法对用户丌太友好，用户学习成 本高。 Kafka Flink 18 ClickHouse替换ES存储标签数据  ClickHouse Manager负责ClickHouse集群管理、元数据管理以及节点负载协调  tag-generate负责标签数据构建，保存到HDFS（MySQL中存储标签配置信息）  tag-loader向ClickHouse发送从HDFS导入标签数据的sql 