BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы по системам бизнес-анализа и методологии » Учебный курс по ClickHouse » Очень быстрая аналитика больших данных: Arenadata QuickMarts и ClickHouse

Очень быстрая аналитика больших данных: Arenadata QuickMarts и ClickHouse

Рассмотрим еще один Big Data продукт от российской компании Аренадата, который Х5 Retail Group использует для быстрой аналитики больших данных. В этой статье вы узнаете, что такое Arenadata QuickMarts и при чем здесь ClickHouse от Яндекса.

 

Что такое Arenadata Quickmarts и зачем она нужна

Начнем с определения: Arenadata QuickMarts (ADQM) – это кластерная колоночная СУБД для генерации аналитических отчетов по большим данным в режиме реального времени. Подчеркнем, что основным назначением систем интерактивной аналитики OLAP (Online Analytical Processing) является именно построение отчетов, а не как таковое хранение данных (data storage) и обработка транзакций в реальном времени (OLTP, Online Transaction Processing). Подробнее об отличиях OLAP и OLTP здесь. Именно столбцовые СУБД лучше подходят для OLAP-сценариев, когда данные в основном считываются, а не записываются, транзакции отсутствуют, а результат выполнения SQL-запроса существенно меньше исходных данных.

В отличие от MPP-СУБД, к которым относится Arenadata DB на базе Greenplum, ADQM оптимизирована для хранения информации в колоночных форматах на жестких дисках. Это, вместе с векторной обработкой данных на C++, позволяет до 2,5 раз повысить скорость формирования аналитических отчетов. Такие результаты особенно востребованы в следующих прикладных отраслях работы с Big Data:

  • веб-аналитика и контекстная реклама;
  • real time мониторинг бизнес-метрик, например, анализ потребительского поведения на сайте;
  • интерактивное взаимодействие с пользователями, например, онлайн-игры;
  • контроль технических показателей, в т.ч. интернет вещей (Internet of Things).

Из вышеотмеченных кейсов в индустрии e-commerce наиболее востребована аналитика пользовательского поведения. Поэтому один из ведущих отечественных ритейлеров, торговая сеть Х5 Retail Group выбрала Arenadata QuickMarts для быстрого построения аналитических витрин в рамках своей Big Data платформы на базе Arenadata DB.

Источники и приемники данных для Arenadata QuickMarts

 

ADQM vs ClickHouse: 5 главных отличий

В основе Arenadata QuickMarts лежит ClickHouse – open-source СУБД от корпорации Яндекс, созданная отечественным ИТ-гигантом в 2009 году для собственных нужд веб-аналитики в рамках продукта «Яндекс.Метрика». В 2016 году Яндекс открыл исходный код ClickHouse и на базе этого проекта в 2019 году отечественный разработчик Apache Hadoop, компания Arenadata, представила свою корпоративную СУБД для быстрой аналитики больших данных. Из наиболее крупных внедрений ClickHouse стоит отметить сервисы Яндекс (Метрика, Почта, Маркет, Танк), а также сторонние корпорации: Bloomberg, ВКонтакте, Rambler, Тинькофф банк, Avito.ru, СМИ2, ivi.ru, Mail.ru и множество других компаний, которым нужна быстрая аналитика больших объемов структурированных данных.

При общих принципах колоночного хранения информации, однотипных движках (баз данных, таблиц и интеграции с другими системами, например, с Apache Kafka или MySQL), а также строго реляционной модели данных, ADQM отличается от ClickHouse. В частности, компания-разработчик выделяет следующие особенности, важные для корпоративного использования:

  • гибкая авторизация пользователей и разграничение доступов благодаря прокси-серверу Arenadata Baje, который поддерживает прикладной протокол доступа к службе каталогов LDAP, а также помогает сбалансировать нагрузку и распределить доступ к базам данных;
  • поддержка колоночного формата ORC;
  • наличие инструментов администратора Graphite и Grafana для мониторинга производительности кластера;
  • поддержка безопасного протокола взаимной аутентификации клиента и сервера Kerberos, который стал стандартом де-факто для экосистемы Apache Hadoop;
  • бесшовная интеграция с другими продуктами компании Аренадата — Arenadata Hadoop, Arenadata DB, Arenadata Streaming.

Также производитель отмечает следующие отличительные преимущества ADQM:

  • простота развёртывания с помощью специализированного модульного инструмента Arenadata Cluster Manager;
  • оптимизация распределения запросов;
  • отечественное происхождение продукта и российская техподдержка с постоянной доработкой и выпуском новых версий.

Эти достоинства уже успела оценить Х5 Retail Group. Ожидается, что в ближайшем будущем мы узнаем еще много интересных примеров внедрения Arenadata QuickMarts в ИТ-ландшафты крупных предприятий с целью оперативной аналитики большого объема структурированных данных, а также хранения широких витрин и таблиц фактов при организации современных КХД.

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Следующая статья →
Что не так с ClickHouse: 10 главных недостатков

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • ПАО «Транснефть» – крупнейшая российская нефтепроводная компания. «Транснефть» обеспечивает транспортировку более 85% добываемых в России нефти и нефтепродуктов.

  • АО «Новосибирскэнергосбыт» является единственным гарантирующим поставщиком электроэнергии на территории г. Новосибирска и Новосибирской области. Предприятие отвечает за электроснабжение клиентов, закупая электроэнергию на оптовом рынке, регулируя поставку электроэнергии через договорные отношения с сетевыми организациями.

  • ГК «Акрон Холдинг», одно из крупнейших в России промышленно-металлургических предприятий, запустил проект по модернизации управления данными. В качестве целевого решения для анализа ключевых данных компания выбрала систему PIX BI. В компании уже более 100 пользователей PIX BI, и в этом году в планах увеличить их число в два раза.

  • KazanExpress — торговая площадка, на которой представлены товары с бесплатной доставкой за один день в более, чем 70 городах России. Аналитическое решение на базе платформы данных Yandex Cloud позволило компании обеспечить демократизацию данных. Результат — принятие обоснованных решений на всех уровнях, увеличение лояльности партнеров и повышение прозрачности бизнеса.

    Мониторинг ключевых метрик в реальном времени минимизировал недополученную прибыль и обеспечил рост прибыльных направлений, а возможности геоаналитики сервиса Yandex DataLens помогли за короткое время проанализировать локации для открытия более 90 ПВЗ в 25 городах России и заложить основу для роста компании.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.