引言
🚀 如今，随着大数据、物联网、人工智能等技术的快速发展，数据量呈现指数级增长。企业迫切需要一个既能快速处理大规模数据，又能保障性能稳定的数据库系统。ClickHouse 在数据分析与查询性能方面表现优异，但随着数据规模不断增长，其在数据写入与合并阶段的瓶颈也日渐凸显。
不少企业尝试通过简单的硬件扩展或数据库参数调优来解决这些问题，但结果往往收效甚微。性能优化已不仅仅是单一系统层面的任务，更多需要通过调度、任务管理等手段从架构上来解决。
技术挑战
你是否也曾遇到下面这些困扰？Apache DolphinScheduler，作为一款强大的分布式工作流调度系统，或许能够为你带来答案。
- 内存消耗过高：当数据量达到 TB 级别时，入库过程中内存占用飙升，导致系统出现 OOM（内存溢出） 现象，影响业务可用性。
- 磁盘占用剧增：大数据在写入 ClickHouse 时，磁盘 I/O 压力急剧上升，存储空间快速消耗。
- 合并速度缓慢：ClickHouse 的合并操作对于大量数据有天然的速度限制，尤其在大数据入库时，合并过程极其耗时，严重拖慢了数据分析与处理的效率。
这些问题不仅会让开发团队耗费大量的精力在调优上，还会对企业的整体业务带来较大的影响。
因此，如何有效地管理大数据入库的资源，避免这些性能瓶颈，成为了开发者们亟需解决的关键。
在这期活动中，我们特别邀请了每日互动数据平台架构师张琦，为大家分享通过 Apache DolphinScheduler，如何实现 ClickHouse 无压力入库的最佳实践，解决大数据场景下的性能瓶颈。
每日互动
每日互动股份有限公司（个推）成立于2010年，是专业的数据智能服务商，致力于用数据让产业更智能。公司将深厚的数据能力与行业“Know-How”有机结合，为互联网运营、用户增长、品牌营销、金融风控等各行业客户以及政府部门，提供丰富的数据智能产品、服务与解决方案。
🎯 为什么策划这期活动？
我们发现，很多开发者还没有找到一种有效的方式来应对 ClickHouse 在大数据入库时的性能瓶颈。
单纯依赖硬件扩展和简单调优显然无法从根本上解决这些问题，而 Apache DolphinScheduler 的分布式调度和资源优化能力，正是我们认为可以从架构层面优化入库流程、提升 ClickHouse 性能的关键所在。
因此，我们特别策划了本次活动，旨在通过案例分享，向开发者展示如何利用 DolphinScheduler 灵活调度任务、优化资源使用，解决大数据入库中的痛点。
Apache DolphinScheduler 作为开源的分布式工作流调度平台，凭借其可视化界面、丰富的任务调度类型、强大的容错机制和灵活的扩展能力，已经帮助全球超过 6000+ 家企业解决了复杂的数据调度难题。
Apache DolphinScheduler 在各个领域得到了广泛应用：从金融业到互联网，电商到制造业，开发者们通过 DolphinScheduler 实现了自动化调度、任务依赖管理和跨平台的无缝集成。
报名通道
10月线上直播报名通道已开启，赶快预约吧！
活动时间：2024-10-24 14:00-15:00
活动形式：线上直播点击视频号预约
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🤔为什么要参加？
如果你是一名数据库管理员、数据平台工程师或大数据开发者，那么以下几点将让你意识到参加本次活动的必要性：
实战经验
主讲人张琦将通过每日互动的真实业务场景，分享如何利用 Apache DolphinScheduler 解决 ClickHouse 入库瓶颈问题，避免理论过多，而是专注于实践。
深入技术解析
你将了解到如何通过 DolphinScheduler 的任务调度与资源管理，提升入库性能，降低内存和磁盘占用，在 TB 级数据场景中实现高效处理。
解决痛点问题
无论你是刚开始接触 ClickHouse 的新手，还是已经在调优路上摸爬滚打的“老炮儿”，你都能从中学到如何应对大数据入库时的常见问题，获得一套行之有效的解决方案。
互动机会
我们为参与者提供了专属的 Q&A 环节，让你可以在嘉宾演讲结束后，直接提出自己在项目中遇到的问题，并直接与讲师进行交流与讨论，获取针对性建议。
社区介绍
Apache DolphinScheduler是一个云原生并带有强大可视化界面的大数据工作流调度平台，致力于让调度变得更加容易，已在 6000+家公司的生产环境上稳定运行。
身为一款专门针对于大数据平台和大模型的工作调度系统，支持可视化的数据准备和大模型FineTune等功能。同时Apache DolphineScheduler还拥有十分活跃的社区与定期的交流会。
本次活动机会难得，期待与你在直播中见面，共同探讨如何通过 Apache DolphinScheduler 解决 ClickHouse 大数据入库的挑战！为了让更多开发者从中受益，我们鼓励大家将这篇文章分享给更多感兴趣的同事或朋友
本文由 白鲸开源 提供发布支持！
