ClickHouse实时探索与实践 京东云京喜达技术部在社区团购场景下采用JDQ+Flink+Elasticsearch架构来打造实时数据报表。随着业务的发展 Elasticsearch开始暴露出一些弊端,不适合大批量的数据查询,高频次深度分页导出导致ES宕机、不能精确去重统计,多个字段聚合计算时性能下降明显。所以引入ClickHouse来处理这些弊端。 数据写入链路是业务数据(binlog)经过处理转换成固定格式的MQ消息,Flink订阅不同Topic来接收不同生产系统的表数据,进行关联、计算、过滤、补充基础数据等加工关联汇总成宽表,最后将加工