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ClickHouse Shenzhen User Group 第1届 Meetup

2024年1月6日 13:30 ~ 2024年1月6日 17:30

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    01

    ClickHouse Shenzhen User Group 活动介绍

    本活动是由 ClickHouse 中国官方组织的线下技术交流活动。ClickHouse 的全球官方用户社区已经在 MeetUp网站上的 25 个城市组织了 meetup 活动,其中官方首届深圳 Meetup 活动即将于 2024年 1 月 6 日举行。

    02

    时间地点

    沙龙时间:2024年1月6日

    沙龙地点:广东省深圳市南山区海天二路33号 腾讯滨海大厦36层会议室

    面向人群:ClickHouse 技术爱好者、开发者、运维、架构师等

    03

    日程安排

    13: 30 ~ 13: 35   开场介绍

    13: 35 ~ 14: 05   When ClickHouse Meets Iceberg - 微信湖仓读取实现

    14:05 ~ 14:35   ClickHouse Query监控以及慢Query调优

    14:35 ~ 15:05  ClickHouse在vivo ABTest的应用实践

    15:05 ~ 15:20  合影&茶歇

    15:20 ~ 15:50  NineData面向ClickHouse数据集成实践

    15:50 ~ 16:20  大模型与ClickHouse

    16:20 ~ 16:50  腾讯云TCHouse-C内核在Schema-less和数据实时更新的探索

    16:50 ~ 17:30  问答&自由交流



    04

    主题分享


    分享1:《When ClickHouse Meet Iceberg - 微信湖仓读取实现


    冯吕_副本.jpg

    讲师:冯吕

    腾讯 微信技术架构部 OLAP研发工程师

    ClickHouse Collaborator & Active Contributor



    分享概述:

    数据湖查询与分析是当下OLAP领域的一个热门话题,在微信业务场景中同样具有强烈需求。尽管在ClickHouse社区代码中,我们过去已经实现了简单的读取S3上的数据湖文件的原型功能,例如Iceberg表文件的读取。然而由于Iceberg缺少C++ API,社区现有Iceberg读取实现不能基于Iceberg丰富的元数据结构进行分区剪裁、min-max索引剪裁等操作,每次查询都必须进行全表扫描,导致在实际生产环境中完全不可用。

    本次分享会介绍微信如何在 ClickHouse 中实现高效地Iceberg数据湖查询能力,解决业务的数据湖分析需求。




    分享2:《ClickHouse Query监控以及慢Query调优

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    讲师:李晨霖

    Shopee App & Mobile Frontend 的 APMS团队

    负责团队内数据相关部分,包括数仓的搭建,有从零开始搭建一个企业级ClickHouse实时数仓的经验,公司内ClickHouse资深用户。


    分享概述:

    介绍如何基于system query log搭建一套可用的Query 监控。帮助团队快速定位异常执行的Query,解决生产问题。

    目前大部分的ClickHouse应用场景还是存算不分离的情况。写入和读取都会占用CPU资源,异常的Query会长时间占用系统资源导致数据库处于不可用的状态。

    Query类型的监控有助于帮助我们发现和解决这些问题。

    分享join和in导致的长慢Query类型以及优化,没有踩到分区导致全表扫描的长慢Query 以及优化,replacingMergeTree使用过程中的问题以及心得。





    分享3:《ClickHouse在vivo ABTest的应用实践


    刘兆坤_副本.jpg

    讲师:刘兆坤

    vivo互联网实验分析平台架构师

    2016年入职中兴通讯,从事大数据工作,对大数据计算引擎源码有深入研究,参与开源贡献工作2019年加入vivo,从事数据仓库开发工作,先后对接浏览器、内容平台、官网、账号、存量用户运营等业务。2020年开始负责实验效果分析模块的数据能力建设工作,从0-1设计数据计算架构


    分享概述:

    1.  vivo ABtest平台计算架构介绍

    2.  ClickHouse如何帮助业务规避实验统计陷阱

    3.  ClickHouse在实验场景下的性能优化实践

    4.  关于ClickHouse应用的未来规划






    分享4:《NineData面向ClickHouse数据集成实践


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    讲师:杨洋洋

    玖章算术(浙江)科技有限公司 数据复制技术负责人

    曾在阿里云研发了IDB/DMS等企业级管理平台产品。

    目前负责NineData数据复制产品的基础架构、内核研发、数据库引擎集成等。

    致力于将NineData打造成优秀的数据复制产品。


    分享概述:

    1.  NineData云原生智能数据管理平台简介。主要介绍一下NineData系列产品产生背景和基本功能。

    2.  NineData云原生数据复制基础架构介绍。主要讲述NineData数据复制产品的基本原理和功能。

    3.  NineData集成数据到ClickHouse的实践。主要讲述NineData全量及实时增量集成数据到ClickHouse相关的技术实现。

    4.  NineData集成数据到ClickHouse的挑战与未来展望。主要讲述NineData在集成数据到ClickHouse的产品遇到的难题、优化方案、产品现状及未来的规划。




    分享5:《大模型与ClickHouse


    陈峰_副本.jpg

    讲师:陈峰

    北京滴普科技有限公司 Fast5000E产品PDT 大模型研究员

    《ClickHouse性能之巅》作者,资深大数据专家和架构师,滴普科技(数据智能基础软件独角兽)合伙人,从0到1地建设了首支滴普科技的数据技术团队,构建了滴普科技的数据智能技术体系。

    曾在DTCC、DataFun数据智能大会等多个会议上发表数据智能方向的演讲。

    目前致力于领域大模型技术的工程化落地,帮助多家企业实现领域大模型在业务上的落地。


    分享概述:

    介绍ClickHouse在大模型RAG架构中的应用



    分享6:《腾讯云TCHouse-C内核在Schema-less和数据实时更新的探索


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    讲师:彭健

    腾讯 腾讯云-云产品二部-ClickHouse Oteam PMC

    在大数据领域深耕多年,现有就职于阿里巴巴和腾讯。现负责腾讯云TCHouse-C内核研发, 腾讯ClickHouse Oteam PMC。




    分享概述:

    介绍腾讯云TCHouse-C服务广泛应用于腾讯公司内部业务以及公有云业务。

    分享腾讯云TCHouse-C内核中Schema-less和Upsert功能,以及设计与实现。





    05

    温馨提示

    1、本次活动免费,由于场地有限,请及时报名,确保能签到入场

    2、报名的朋友们如果提供的email和手机号码无误,我们会在活动开始前一天发送短信和邮件确认。所以请确认自己填写的email地址无误。

    3、本活动欢迎大家带自己的同事和朋友一起参加,不过为了确保良好的听课环境,请尽可能提前为他们报名。


    06

    关于主办方

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    640.png


    07

    合作伙伴


    腾讯云大数据logo文件_横版.png

    Tencent ClickHouse Oteam

    ​感谢腾讯为本次活动提供了场地支持。



    08

    本次活动独家报名平台







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