本期主题：

A/B 实验做为一种先验的实验体系，被广泛应用于各类产品，以支撑业务功能的快速迭代。同样现代机器学习系统为了支持快速多变的业务需求，需要给用户提供一个自由灵活、可充分扩展、快速实验的平台。由此带来了实验指标、数据量的膨胀以及实验效果的快速反馈问题。

本次分享将从业务需求、数据流、计算模型三个方面，介绍 ClickHouse 如何支撑实验平台的快速、实时、灵活、多维度的指标计算。

本期讲师：

2019 年加入字节跳动 OLAP 团队，长期从事于大数据分析工作，Impala、Spark、ClickHouse 社区贡献者，目前负责字节跳动 ClickHouse 引擎的改进和 Catalog 服务。

https://live.bytedance.com/8889/8452238

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