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最近公司的战略上需要更多的数据支撑,目前在构思打造一个用户数据分析平台,由于团队人力有限,没有Hdfs生态的技术人员。故而分阶段实现,第一阶段先实现数据采集、清洗、存储,将用户行为数据做好存储,第二阶段再根据分析模型做相应的查询功能。
查阅了一些资料,ClickHouse适合大数据量,高性能的查询。查询和SQL语句很相似,故而做技术调研。以下为一些优质的文档,供大家参考:
1. 快速入门
涉及到ClickHouse 的相关基础内容:使用场景、表引擎、使用规范、实时同步等。
2. 企业应用与实践
支持频繁更新、即席查询:ClickHouse在爱奇艺视频生产的应用
天知道我从 MongoDB 到 ClickHouse 经历了什么
浅谈Tick行情数据清洗——应用Clickhouse分析函数
ClickHouse实战 | 留存、路径、漏斗、session
基于云数据库ClickHouse 搭建游戏行业用户行为分析系统实践
3. 踩坑
作为国内规模最大的ClickHouse用户,字节跳动踩过哪些坑?