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深耕前端与后端开发技术的一线实战笔记与踩坑复盘。

如何基于Flink + Clickhouse打造百亿规模日志查询平台

如何基于Flink + Clickhouse打造百亿规模日志查询平台 一、背景:为什么弃用 Elasticsearch?选择 ClickHouse?在早期日志检索系统中,Elasticsearch(ES)几乎是事实标准:倒排索引,全文检索能力强生态成熟,Kibana 使用友好对研发同学上手成本低但是:日志查询需要“精准模糊匹配”,而不是分词搜索在日志场景中,一个经常被忽略但非常关键的事实是:日志查询 ≠ 自然语言搜索绝大多数日志检索关注的是:traceId / requestIderror code固定格式的异常片段精确字符串上下文例如:#0 (cfeebeea05bd01966dc6320727f2fa7 java.lang.IllegalStateException Timeout while waiting for xxx这些内容的共同特点是:强顺序性
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