前言

ByteHouse 是火山引擎在 ClickHouse 的基础上自研并大规模实践的一款高性能、高可用企业级分析性数据库，支持用户交互式分析 PB 级别数据。其自研的表引擎，灵活支持各类数据分析和保证实时数据高效落盘，实现了热数据按生命周自动冷存，缓解存储空间压力；同时引擎内置了图形化运维界面，可轻松对集群服务状态进行运维；整体架构采用多主对等架构设计，架构安全可靠稳定，可确保单点无故障瓶颈。

ByteHouse 的架构简洁，采用了全面向量化引擎，并配备全新设计的优化器，查询速度有数量级提升（尤其是多表关联查询）。

用户使用 ByteHouse 可以灵活构建包括大宽表、星型模型、雪花模型在内的各类模型。

ByteHouse 可以满足企业级用户的多种分析需求，包括 OLAP 多维分析、定制报表、实时数据分析和 Ad-hoc 数据分析等各种应用场景。

ByteHouse 优势一：实时数据高吞吐的接入能力

面对业务大数据量的产生，需要高效可靠实时数据的接入能力，为此我们自研了 Kafka 数据源接入表引擎 HaKafka ，该表引擎可高效的将 Kafka 的数据接入 ByteHouse ，具有有如下特性：

1. 数据接入高吞吐性，支持了多线消费 Kafka topic 对应 Partition 的数据，满足大数据量实时数据接入的需求。

2. 数据接入高可靠性，通过 Zookeeper 来实现主备消费节点管理，比如，当线上出现某个节点出现故障或无法提供服务时，可以通过 Zookeeper 心跳感知机制自动切换到另一个节点提供服务，以此来保障业务的稳定性。

3. 数据接入原子性，引擎自行管理 Kafka offset ，将 offset 和 parts 进行绑定在一起，来实现单批次消费写入的原子性，当中途消费写入失败，会自动将绑定的 parts 撤销，从而实现数据消费的稳定性。