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开源云原生数仓ByConity技术与实践全解

开源云原生数仓ByConity技术与实践全解

策划: 蔡芳芳

2023年5月,字节跳动正式开源云原生数据仓库ByConity,采用 Apache 2.0 许可协议,基于 ClickHouse 内核,但采用了存储计算分离的全新架构。本专题将全面解读ByConity的关键技术特性和应用实践,帮助读者深入了解ByConity的技术细节和早期用户实践经验,从而为构建高效、可扩展的云原生数据仓库提供有力的指导和启示。

ByConity 对象存储优化实践
ByConity 对象存储优化实践

数仓的存储标配。从成本考虑看,云上环境对象存储价格相对较低,交互方式标准,用户只需为实际使用的存储容量和请求来付费即可。

ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低
ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低

本文将主要介绍 MetaApp 数据分析平台的功能,业务场景中遇到的问题及解决方案以及引入 ByConity 对其业务的帮助。

基于共享存储的 leader 选举:在存算分离架构云数仓 ByConity 中的实践
基于共享存储的 leader 选举:在存算分离架构云数仓 ByConity 中的实践

本文介绍其在 ByConity 中的设计思考与实践。

从使用的角度看 ByConity 和 ClickHouse 的差异
从使用的角度看 ByConity 和 ClickHouse 的差异

开源社区规划与进展。

ByConity 技术详解:内置 ELT 能力实现原理和使用
ByConity 技术详解:内置 ELT 能力实现原理和使用

ByConity 从 0.2.0 版本开始逐步支持 Extract-Load-Transform (ELT),使用户免于维护多套异构数据系统。本文将介绍 ByConity 在 ELT 方面的能力规划,实现原理和使用方式等。

ByConity 技术详解:Hive 外表和数据湖接入实践
ByConity 技术详解:Hive 外表和数据湖接入实践

如何接入外部数据存储已经是一个技术选型必须考虑的问题。

日增320TB数据,行为分析系统从ClickHouse迁移至ByConity的实践
日增 320TB 数据,行为分析系统从 ClickHouse 迁移至 ByConity 的实践

ByConity 适合多种业务场景,在实时数据接入、大宽表聚合查询、海量数据下复杂分析计算、多表关联查询场景下有非常好的性能。

资深开发者眼中的开源云原生数仓 ByConity
资深开发者眼中的开源云原生数仓 ByConity

为了帮助更多关注者在早期更好地使用 ByConity,社区邀请了几位参与 ByConity 测试和试用的团队成员与 ByConity 资深研发工程师进行了一次交流,希望将社区的经验分享给遇到同样问题和正在考虑解决方法的团队。

ByConity 如何在Kubernetes上无感扩缩容
ByConity 如何在 Kubernetes 上无感扩缩容

本文将详细讲解 ByConity 如何在 Kubernetes 上部署和操作

ByConity与主流开源OLAP引擎(Clickhouse、Doris、Presto)性能对比分析
ByConity 与主流开源 OLAP 引擎(Clickhouse、Doris、Presto)性能对比分析

本文将使用 TPC-DS 基准测试的 99 个查询语句来对比开源的 ClickHouse、Doris、Presto 以及 ByConity 这 4 个 OLAP 引擎的性能表现,以便为企业选择合适的 OLAP 引擎提供参考。

谈谈ByConity存储计算分离架构和优势
谈谈 ByConity 存储计算分离架构和优势

开源云原生数仓 ByConity 技术解读

字节跳动开源ByConity:基于ClickHouse的存算分离架构云原生数仓
字节跳动开源 ByConity:基于 ClickHouse 的存算分离架构云原生数仓

热闹纷繁的 OLAP 赛道,又迎来一个开源新玩家。

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