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基于ClickHouse的用户行为大数据架构是怎样的

发表于:2026-11-01 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2026年11月01日,这篇文章给大家介绍基于ClickHouse的用户行为大数据架构是怎样的,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。SDK埋点采集行为数据来源终端包括iOS、安卓、Web、H5、
千家信息网最后更新 2026年11月01日基于ClickHouse的用户行为大数据架构是怎样的

这篇文章给大家介绍基于ClickHouse的用户行为大数据架构是怎样的,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。

SDK埋点采集行为数据来源终端包括iOS、安卓、Web、H5、微信小程序等。不同终端SDK采用对应平台和主流语言的SDK,埋点采集到的数据通过JSON数据以HTTP POST方式提交到服务端API。

服务端API由数据接入系统组成,采用Nginx来接收通过 API 发送的数据,并且将之写到日志文件上。使用Nginx实现高可靠性与高可扩展性。

对于Nginx打印到文件的日志,会由Flume的 Source 模块来实时读取Nginx日志,并由Channel模块进行数据处理,最终通过Sink模块将处理结果发布到 Kafka中。

Kafka是一个广泛使用的高可用的分布式消息队列,作为数据接入与数据处理两个流程之间的缓冲,同时也作为近期数据的一个备份。

在Flume处理时,根据版本号识别到是测试数据,会写入kafka的测试分支,此分支会将行为日志的JSON数据写入MySQL,为开发人员提供埋点开发调试过程中的确认。对线上业务没有影响。

在Flume识别到生产数据,会写入kafka的生产分支。后端由Flink将Kafka中数据进行必要的ETL与实时维度join操作,形成规范的明细数据,并写回Kafka以便下游与其他业务使用。再通过Flink将明细数据分别写入ClickHouse和Hive打成大宽表,前者作为查询与分析的核心,后者作为备份和数据质量保证。

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