前言: 作为Hadoop生态系统中重要的一员, HBase作为分布式列式存储, 在线实时处理的特性, 备受瞩目, 将来能在很多应用场景, 取代传统关系型数据库的江湖地位. 本篇主要讲述面向时间序列/面检索的应用场景时, 如何利用HBase的特性去处理和优化.构造应用场景 某气象局对各个站点的信息进行采集和汇总, 这些信息包括站点id, 时间点, 采集要素(要素特别多). 然后对
在当今大数据处理的技术生态中，ClickHouse和HBase作为两种流行的数据库解决方案，各自拥有不同的适用场景和特点。理解它们的适用性，尤其是在不同用例下的选择，对于企业进行数据架构设计至关重要。我将从技术演进、性能指标、功能特性等多个维度解析ClickHouse和HBase，在实战对比及选型建议方面提供指导。
### 背景定位
在过去的十年中，随着大数据技术的飞速发展，数据的存储与处理方
大多数公司的日志系统检索使用的都是 ELK+Kafka+ES 的架构，在日志数据量不是特别庞大的时候其实这种架构还是挺好的，简单并且也很高效，但是当你的公司日志数据量非常庞大每分钟生产1亿条数据的场景下，这种架构的问题就很明显了，主要会出现下面几个问题：延迟很高，kafka收集push 的延迟变高ES 插入性能迅速下降，大量插入请求只能排队不然 ES 会被打挂，限流排队也就意味着延迟变得更加高我们
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2023-11-09 10:17:29
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Clickhouse是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（columnar DBMS）。
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2021-08-10 10:18:45
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一、背景saas 服务未来会面临数据安全、合规等问题。公司的业务需要沉淀一套私有化部署能力，帮助业务提升行业竞争力。为了完善平台系统能力、我们需要沉淀一套数据体系帮助运营分析活动效果、提升运营能力。然而在实际的开发过程中，如果直接部署一套大数据体系，对于使用者来说将是一笔比较大的服务器开销。为此我们选用折中方案完善数据分析能力。二、Elasticsearch vs ClickHouseClickH
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2024-02-22 14:40:52
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ClickHouse高可用集群搭建部署安装一、先安装zookeeper集群1、下载压缩包2、解压3、解压后的目录4、配置zoo.cfg:创建myid文件5、几个命令二、clickhouse集群安装1、下载安装包2、修改配置文件config.xmlmetrika.xmlusers.xml3、验证clickhouse-server9001.service： 部署安装本人是基于以下机器一、先安装zoo
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2024-02-19 10:39:23
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Elasticsearch 和 ClickHouse 的对比分析简介Elasticsearch 和 ClickHouse 都是当前互联网领域中比较热门的两种数据存储工具。都有自己的优势和适用场景深入了解它们的特点和使用条件才能更好地运用于实际项目中,对 Elasticsearch 和 ClickHouse 进行对比分析，包括数据存储和索引、查询和分析、扩展性和可靠性、安全性和管理等方面。通过对比分
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2023-10-03 13:56:32
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ClickHouse：官网讲OLAP系统的特点，更像是讲自己的特点，比如关联查询只会有一个大表，写入都是批量等。 Global关键字难于被普通用户理解，join的不足（只有broadcast join，没有repartition join），分布式表定义的繁琐。 需要ZK存储一些元信息，没有master，各节点对等。 对delete和upate支持很弱，无事务支持。 可插拔存储引擎。稀疏索引。 关
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2023-09-14 17:15:46
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一、优点：1.为了高效的使用CPU，数据不仅仅按列存储，同时还按向量进行处理；2.数据压缩空间大，减少IO；处理单查询高吞吐量每台服务器每秒最多数十亿行；3.索引非B树结构，不需要满足最左原则；只要过滤条件在索引列中包含即可；即使在使用的数据不在索引中，由于各种并行处理机制ClickHouse全表扫描的速度也很快；4.写入速度非常快，50-200M/s，对于大量的数据更新非常适用。二、缺点：1.不
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2023-09-27 06:33:29
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# ClickHouse和Hive的适用场景分析及实现方法
## 1. 流程概述
首先我们需要了解ClickHouse和Hive的适用场景，然后通过以下步骤来实现：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建ClickHouse数据库 |
| 2 | 创建Hive表，并导入数据 |
| 3 | 在ClickHouse中查询Hive数据 |
## 2. 具体步骤
原创
2024-07-11 04:38:48
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mongodb和hbase适用场景
在现代数据管理中，MongoDB和HBase是两种常被提及的NoSQL数据库。虽然它们都能够存储和处理大规模的数据，但它们的适用场景却有所不同。本文将从背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理、生态扩展几个方面，为您深入分析MongoDB与HBase的适用场景。
### 背景定位
随着数据量的不断增加和多样化，传统的关系型数据库在存储和处理大数据时
一：简介ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。简称CK, 与Hadoop, Spark相比，ClickHouse很轻量级,由俄罗斯第一大搜索引擎Yandex于2016年6月15日开源, 开发语言为C++。这对保守俄罗斯人来说是个特大事。更让人惊讶的是，这个列式存储数据库的跑分要超过很多流行的商业MPP数据库软件，例如Vertica。（如果你
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2023-09-07 21:34:31
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# ClickHouse, HBase 和 Elasticsearch 的应用场景
在现代数据处理和分析中，各种数据库和数据存储系统屡见不鲜。尤其是 ClickHouse、HBase 和 Elasticsearch，这三者在不同的场景下各展其长。本文将探讨这三种技术的使用场景，并提供相关代码示例，帮助大家更好地理解它们的应用。
## ClickHouse
ClickHouse 是一个列式数据
原创
2024-10-28 03:38:39
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Apache Kylin 与 ClickHouse 的不用应用场景前言1.技术原理2.存储3.优化策略4.场景选型优势5.总结 前言Apache Kylin 和 ClickHouse 都是目前市场流行的大数据 OLAP 引擎；Kylin 最初由 eBay 中国研发中心开发，2014 年开源并贡献给 Apache 软件基金会，凭借着亚秒级查询的能力和超高的并发查询能力，被许多大厂所采用，包括美团，
前言ClickHouse是战斗民族搞得一个OLAP引擎，适合做分析ClickHouse适合查询多，写少的场景是一个列式数据库，这点上与HBase是一样的ClickHouse性能很棒，但高效的背后是对CPU和内存的具有较大的消耗OLAP和OLTP的区别OLAP：在线分析处理查询OLTP：联机事务处理过程，其基本特征是前台接收的用户数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果，是对
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2023-08-01 17:12:55
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前言ClickHouse作为联机分析(OLAP)列式数据库的佼佼者，其大批量读写性能得到了开发者的青睐。很多大数据存储业务场景开始都使用Clickhouse解决，特别是涉及到单表过亿的数据的时候，ClickHouse的性能完爆任何数据库。那ClickHouse的高性能是如何实现的呢？ClickHouse具有哪些特性呢？本文将重点讲解这两个问题。 真正的列式数据库管理系统在一个真正的列式数据
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2023-09-07 14:43:52
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本文主要讲解 ClickHouse 的一些典型分析应用案例，重点就是告诉，一些大厂在做技术选型的时候，也就是因为 ClickHouse 的这些特点才使用的。 下面主要内容大致如下：分组前几函数 TopK窗口分析函数同比环比漏斗分析 windowFunnel如何利用 clickhouse 实现去重ClickHouse 整合 BitMapClickHouse
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2024-01-25 20:46:42
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ClickHouse 是 Yandex(俄罗斯最大的搜索引擎)开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库，其处理数据的速度比传统方法快 100-1000 倍。ClickHouse 的性能超过了目前市场上可比的面向列的 DBMS，每秒钟每台服务器每秒处理数亿至十亿多行和数十千兆字节的数据。# ClickHouse 是什么？ClickHouse 是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(
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2023-07-12 10:55:18
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如何快速地把HDFS中的数据导入ClickHouseClickHouse是面向OLAP的分布式列式DBMS。我们部门目前已经把所有数据分析相关的日志数据存储至ClickHouse这个优秀的数据仓库之中，当前日数据量达到了300亿。之前介绍的有关数据处理入库的经验都是基于实时数据流，数据存储在Kafka中，我们使用Java或者Golang将数据从Kafka中读取、解析、清洗之后写入ClickHous
# HBase与ClickHouse的使用场景
## 简介
HBase是一个高可靠性、高性能、面向列的分布式数据库，适合存储大规模非结构化数据。ClickHouse是一个面向大数据分析的列式数据库，适合快速查询和分析大量数据。本文将介绍HBase与ClickHouse的使用场景及其在实践中的步骤和代码示例。
## 使用场景
HBase和ClickHouse在不同的应用场景中有不同的优势和适用性
原创
2023-10-20 14:02:19
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