一、交互能力
从交互式的用户体验来说
页面拖拽的方式能够给分析师展示不同的指标，查询模式比较多变，并且有一些查询的 DSL 描述，也不好用现成的 SQL 去表示，这就需要 engine 有比较好的定制能力。
二、数据量
用户的上报日志分析，面临不少技术挑战
在用 ClickHouse 做一些简单的 POC 工作，我就拿着 ClickHouse 按需求开始定制了。
三、总结:
综合来说，我们希望在头条内部把 ClickHouse 打造成为支持数据中台的查询引擎，
3.1、满足交互式行为的需求分析，
3.2、能够支持多种数据源，
3.3、整个数据链路对业务做到透明
四、困难
4.1、数据源到 ClickHouse 服务化
我们在做 ClickHouse 服务化的过程中，第一步就是如何把数据落到 ClickHouse 集群中。原生的 ClickHouse 没有 HDFS 访问能力，我们同时还需要保证对用户透明，就可能存在几个问题：
4.1.1、怎么访问离线数据？
4.1.2、ClickHouse 没有事务支持，如果在数据导入过程中发生了 Fail，如何做 Fail over？
4.1.3、ClickHouse 数据就绪速度。
我们整个数据就绪的压力很大，上游就绪的时间比较晚，每天早上就会有一些分析师在 ClickHouse 上看指标，整个数据落到 ClickHouse 留给我们的空挡可能不是太长。
4.1.4、解决方案
1、从 HAWQ 上移植过来 HDFS client，让 ClickHouse 能够直接访问数据
2、我们的 ETL 服务实际上维护了一套外部事务的逻辑，然后做数据一致性的保证；
3、为了保证就绪时间，我们充分利用各个节点的计算能力和数据的分布式能力，实际上最终都会在外围服务把数据作一些 Repartition，直接写入各个节点本地表。另外，我们还有一些国际化的场景，像 TikTok、Musical.ly 等，数据就绪和分析师分析的时间是有重叠的，数据写和查询交互的影响还是有一些。我们最近也在尝试把数据构建和查询分离出来，并开发相应的 Feature，但是还没有上线，从 Demo 来看，这条路是行得通的。
4.2、Map 数据类型：动态 Schema
我们在做整个框架的过程中发现，有时候产品存在动态 Schema 的需求。我们当时增加了 Map 的数据类型，主要解决的问题是产品支持的 APP 很多，上报的 Model 也是多变的，它跟用户的日志定义有关，有很多用户自定义参数，就相当于动态的 Schema。从数据产品设计的角度来看又需要相对固定的 Schema，二者之间就会存在一定的鸿沟。最终我们是通过 Map 类型来解决的。
实现 Map 的方式比较多，最简单的就是像 LOB 的方式，或者像 Two-implicit column 的方式。当时产品要求访问 Map 单键的速度与普通的 column 速度保持一致，那么比较通用的解决方案不一定能够满足我们的要求。当时做的时候，从数据的特征来看，我们发现虽然叫 Map，但是它的 keys 总量是有限的，因为依赖于用户自定义的参数不会特别多，在一定的时间范围内，Keys 数量会是比较固定的。而 ClickHouse 有一个好处：它的数据在局部是自描述的，Part 之间的数据差异自动能够 Cover 住。
最后我们采用了一个比较简单的展平模型，在我们数据写入过程中，它会做一个局部打平。以图 3 为例，表格中两行总共只有三个 key，我们就会在存储层展开这三列。这三列的描述是在局部描述的，有值的用值填充，没有值就直接用 N 填充。现在 Map 类型在头条 ClickHouse 集群的各种服务上都在使用，基本能满足大多数的需求。
另外，为了满足访问 key 的高效性，我们在执行层做自动改写，key 的访问会直接改写成对隐私列的访问。这样架构会有一个比较大的问题，它对于 Map 列的全值访问代价比较大，需要从隐式列反构建出全值列。对于这个问题，我们也没有很好地解决，因为实际上在很多时候我们只关心 key 的访问效率。
4.3、大数据量和高可用
不知道大家在使用 ClickHouse 的过程中有没有一个体会，它的高可用方案在大的数据量下可能会有点问题。主要是 zookeeper 的使用方式可能不是很合理，也就是说它原生的 Replication 方案有太多的信息存在 ZK 上，而为了保证服务，一般会有一个或者几个副本，在头条内部主要是两个副本的方案。
我们当时有一个 400 个节点的集群，还只有半年的数据。突然有一天我们发现服务特别不稳定，ZK 的响应经常超时，table 可能变成只读模式，发现它 znode 的太多。而且 ZK 并不是 Scalable 的框架，按照当时的数据预估，整个服务很快就会不可用了。
我们分析后得出结论，实际上 ClickHouse 把 ZK 当成了三种服务的结合，而不仅把它当作一个 Coordinate service，可能这也是大家使用 ZK 的常用用法。ClickHouse 还会把它当作 Log Service，很多行为日志等数字的信息也会存在 ZK 上；还会作为表的 catalog service，像表的一些 schema 信息也会在 ZK 上做校验，这就会导致 ZK 上接入的数量与数据总量会成线性关系。按照这样的数据增长预估，ClickHouse 可能就根本无法支撑头条抖音的全量需求。
社区肯定也意识到了这个问题，他们提出了一个 mini checksum 方案，但是这并没有彻底解决 znode 与数据量成线性关系的问题。所以我们就基于 MergeTree 存储引擎开发了一套自己的高可用方案。我们的想法很简单，就是把更多 ZK 上的信息卸载下来，ZK 只作为 coordinate Service。只让它做三件简单的事情：行为日志的 Sequence Number 分配、Block ID 的分配和数据的元信息，这样就能保证数据和行为在全局内是唯一的。
关于节点，它维护自身的数据信息和行为日志信息，Log 和数据的信息在一个 shard 内部的副本之间，通过 Gossip 协议进行交互。我们保留了原生的 multi-master 写入特性，这样多个副本都是可以写的，好处就是能够简化数据导入。图 6 是一个简单的框架图。
以这个图为例，如果往 Replica 1 上写，它会从 ZK 上获得一个 ID，就是 Log ID，然后把这些行为和 Log Push 到集群内部 shard 内部活着的副本上去，然后当其他副本收到这些信息之后，它会主动去 Pull 数据，实现数据的最终一致性。我们现在所有集群加起来 znode 数不超过三百万，服务的高可用基本上得到了保障，压力也不会随着数据增加而增加。