百度 MEG 数据中台 ClickHouse 在数据湖仓中的探索和应用

摘要

百度MEG数据中台构建了存算分离的湖仓一体架构,解决了传统ClickHouse面临的长周期存储成本高、即席探索链路冗长、故障恢复缓慢等问题。通过冷热分层缓存、数据上卷及布局优化,显著提升了查询性能。同时,引入统一查询网关,支持将复杂查询透明降级至Spark运行,确保系统稳定性。该架构已在多个业务线成功应用,提升了数据分析效率和用户体验。

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