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从使用的角度看 ByConity 和 ClickHouse 的差异
数据治理
4月25日19点,分享 ByConity 和 ClickHouse 在资源隔离与扩缩容设计上的差异,在库表创建、数据导入与查询上的差异等
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ByContiy 是云原生的大数据分析引擎,擅长交互式查询和即席查询,具有支持多表关联复杂查询、集群扩容无感、离线批数据和实时数据流统一汇总等特点。

ByConity 从1月份发布开源 beta 版本之后,陆续收到社区询问 ByConity 和 ClickHouse 差异的反馈:

“ByConity 有没有shard副本的概念了?”

“ByConity 的执行还是类似Clickhouse Scatter-Gather模式吗?”

“关于哪些能力和ck一致,哪些不一致,这一块还比较模糊。”

……

ByConity 站在 ClickHouse 的肩膀上进行了云原生的架构设计,那么两者在使用过程中有哪些异同?为了回答社区关于两者差异的疑问,同时也给刚接触 ByConity 的用户一个清晰概览,本次分享邀请ByConity 研发工程师站在使用的角度,从安装部署、创建库表、写入数据、查询等方面进行两者的整体介绍,希望通过此次分享,对 ByConity 感兴趣的同学能够更加了解其特点与使用场景。

通过此次分享,你将了解 ByConity 与 ClickHouse:

  • 在资源隔离与扩缩容设计上的架构与组件差异
  • 在库表创建、数据导入与查询上的差异
  • 在事务支持与特殊表引擎上的差异

当然,还有技术同学细心整理的 ByConity 与 ClickHouse 架构与性能对比概览图,带你一张图看完两者差异。

🎁 活动现场将与用户同步社区最新进展,登录飞书参与线上互动交流、反馈项目建议,还将有机会领取 ByConity 社区周边~

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活动时间

4月25日(周二)19:00-20:30

活动形式

飞书直播,登录飞书参与互动

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关于ByConity

作为国内使用规模最大的ClickHouse用户,字节跳动在面临业务的急速扩张时,大量集群扩容以及数据移动和重新平衡的需求压力愈发增强。因此,在ClickHouse的基础之上,字节跳动设计了分布式基础架构云数仓,并向社区开源为 ByConity。

ByConity 是面向现代数据栈的一款数仓系统,应用了大量数据库成熟技术,如列存引擎,MPP 执行,智能查询优化,向量化执行,Codegen,indexing,数据压缩,适合用于 Online Analytical Processing(OLAP) 场景和轻载数仓的场景,包括但不限于交互式分析、实时 APP 监控、流数据处理和分析等。

项目 GitHub 地址:

https://github.com/ByConity

用户手册地址:

https://github.com/ByConity/byconity.github.io/tree/main/i18n/zh-cn/docusaurus-plugin-content-docs/current

活动信息
分类
地点
线上
人数
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