引言
🚀 如今，隨著大資料、物聯網、人工智慧等技術的快速發展，資料量呈現指數級增長。企業迫切需要一個既能快速處理大規模資料，又能保障效能穩定的資料庫系統。ClickHouse 在資料分析與查詢效能方面表現優異，但隨著資料規模不斷增長，其在資料寫入與合併階段的瓶頸也日漸凸顯。
不少企業嘗試透過簡單的硬體擴充套件或資料庫引數調優來解決這些問題，但結果往往收效甚微。效能最佳化已不僅僅是單一系統層面的任務，更多需要透過排程、任務管理等手段從架構上來解決。
技術挑戰
你是否也曾遇到下面這些困擾？Apache DolphinScheduler，作為一款強大的分散式工作流排程系統，或許能夠為你帶來答案。
- 記憶體消耗過高：當資料量達到 TB 級別時，入庫過程中記憶體佔用飆升，導致系統出現 OOM（記憶體溢位） 現象，影響業務可用性。
- 磁碟佔用劇增：大資料在寫入 ClickHouse 時，磁碟 I/O 壓力急劇上升，儲存空間快速消耗。
- 合併速度緩慢：ClickHouse 的合併操作對於大量資料有天然的速度限制，尤其在大資料入庫時，合併過程極其耗時，嚴重拖慢了資料分析與處理的效率。
這些問題不僅會讓開發團隊耗費大量的精力在調優上，還會對企業的整體業務帶來較大的影響。
因此，如何有效地管理大資料入庫的資源，避免這些效能瓶頸，成為了開發者們亟需解決的關鍵。
在這期活動中，我們特別邀請了每日互動資料平臺架構師張琦，為大家分享透過 Apache DolphinScheduler，如何實現 ClickHouse 無壓力入庫的最佳實踐，解決大資料場景下的效能瓶頸。
每日互動
每日互動股份有限公司（個推）成立於2010年，是專業的資料智慧服務商，致力於用資料讓產業更智慧。公司將深厚的資料能力與行業“Know-How”有機結合，為網際網路運營、使用者增長、品牌營銷、金融風控等各行業客戶以及政府部門，提供豐富的資料智慧產品、服務與解決方案。
🎯 為什麼策劃這期活動？
我們發現，很多開發者還沒有找到一種有效的方式來應對 ClickHouse 在大資料入庫時的效能瓶頸。
單純依賴硬體擴充套件和簡單調優顯然無法從根本上解決這些問題，而 Apache DolphinScheduler 的分散式排程和資源最佳化能力，正是我們認為可以從架構層面最佳化入庫流程、提升 ClickHouse 效能的關鍵所在。
因此，我們特別策劃了本次活動，旨在透過案例分享，向開發者展示如何利用 DolphinScheduler 靈活排程任務、最佳化資源使用，解決大資料入庫中的痛點。
Apache DolphinScheduler 作為開源的分散式工作流排程平臺，憑藉其視覺化介面、豐富的任務排程型別、強大的容錯機制和靈活的擴充套件能力，已經幫助全球超過 6000+ 家企業解決了複雜的資料排程難題。
Apache DolphinScheduler 在各個領域得到了廣泛應用：從金融業到網際網路，電商到製造業，開發者們透過 DolphinScheduler 實現了自動化排程、任務依賴管理和跨平臺的無縫整合。
報名通道
10月線上直播報名通道已開啟，趕快預約吧！
活動時間：2024-10-24 14:00-15:00
活動形式：線上直播點選影片號預約
掃碼進入群聊
🤔為什麼要參加？
如果你是一名資料庫管理員、資料平臺工程師或大資料開發者，那麼以下幾點將讓你意識到參加本次活動的必要性：
實戰經驗
主講人張琦將透過每日互動的真實業務場景，分享如何利用 Apache DolphinScheduler 解決 ClickHouse 入庫瓶頸問題，避免理論過多，而是專注於實踐。
深入技術解析
你將瞭解到如何透過 DolphinScheduler 的任務排程與資源管理，提升入庫效能，降低記憶體和磁碟佔用，在 TB 級資料場景中實現高效處理。
解決痛點問題
無論你是剛開始接觸 ClickHouse 的新手，還是已經在調優路上摸爬滾打的“老炮兒”，你都能從中學到如何應對大資料入庫時的常見問題，獲得一套行之有效的解決方案。
互動機會
我們為參與者提供了專屬的 Q&A 環節，讓你可以在嘉賓演講結束後，直接提出自己在專案中遇到的問題，並直接與講師進行交流與討論，獲取針對性建議。
社群介紹
Apache DolphinScheduler是一個雲原生並帶有強大視覺化介面的大資料工作流排程平臺，致力於讓排程變得更加容易，已在 6000+家公司的生產環境上穩定執行。
身為一款專門針對於大資料平臺和大模型的工作排程系統，支援視覺化的資料準備和大模型FineTune等功能。同時Apache DolphineScheduler還擁有十分活躍的社群與定期的交流會。
本次活動機會難得，期待與你在直播中見面，共同探討如何透過 Apache DolphinScheduler 解決 ClickHouse 大資料入庫的挑戰！為了讓更多開發者從中受益，我們鼓勵大家將這篇文章分享給更多感興趣的同事或朋友
本文由 白鯨開源 提供釋出支援！