CDP技术系列（二）：ClickHouse+Bitmap实现海量数据标签及群体组合计算
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原文中文，约4800字，阅读约需12分钟。
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内容提要
本文探讨了如何在CDP中高效存储和处理海量用户标签数据，利用ClickHouse数据库解决源数据和标签bitmap的存储问题，并快速生成用户群体。同时，文章分析了分布式架构在提升数据处理性能和可用性方面的优势。
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关键要点
- 本文探讨如何在CDP中高效存储和处理海量用户标签数据。
- 数据工程师需要将原始数据加工成业务用户需要的源表。
- 面临的问题包括如何将源表加工成标签的bitmap、存储bitmap以及快速组合计算用户群体。
- ClickHouse是一个高性能分析型SQL数据库，适合解决上述问题。
- ClickHouse的特点包括列式存储、数据压缩、分布式查询等。
- 数据存储问题包括源数据和标签群体bitmap的数据存储。
- ClickHouse通过AggregateFunction实现bitmap数据存储。
- ClickHouse支持多种bitmap函数用于数据加工。
- 为提高性能，建议采用分布式多分片的方式部署ClickHouse。
- 当前CDP中所有标签和群体的最新版本均存储在ClickHouse中。
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