Clickhouse引擎三： 外部存储引擎HDFSClickhouse 可以直接从 HDFS 中指定的目录下加载数据 , 自己根本不存储数据, 仅仅是读取数据 ENGINE = HDFS(hdfs_uri,format) ·hdfs_uri 表示 HDFS 的文件存储路径； ·format 表示文件格式（指 ClickHouse 支持的文件格式，常见的有 CSV、TSV 和 JSON 等）。 注意
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2023-08-07 00:10:55
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HBaseHBase行锁机制，保证对单行数据操作的原子性。 HBase设计列簇的目的是为了处理我们表太宽的情况，设计region的目的的为了处理我们的表太高的情况。(可以理解成我们对mysql的分库分表更加简便)ClickHouse基本概念 数据的基本映射单元：一列数据用Column表示，一列数据中的单个值用Field表示。 数据类型：DataType，进行序列化和反序列化操作 Block：Cli
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2023-10-14 02:19:05
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作者 l 翟娜来源 l apachekylin(ID：ApacheKylin)大数据时代，数据的价值越来越被重视，企业从海量大数据中挖掘所需要的信息，用来驱动业务决策以获得更大的商业价值。与此同时，出现了越来越多的大数据技术帮助企业进行大数据分析，例如 Apache Hadoop，Hive，Spark，Presto，Drill，以及今天我们即将介绍的 Apache Kylin 和 Apache P
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2024-08-26 13:28:55
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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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本文主要介绍了主流开源的OLAP引擎：Hive、Sparksql、Presto、Kylin、Impala、Druid、Clickhouse 等，逐一介绍了每一款开源 OLAP 引擎，包含架构、优缺点、使用场景等，希望可以给大家有所启发。
PS: 文章较长，建议收藏慢慢看。
说起 OLAP 要追溯到 1993 年。准则1 OLAP模型必须提供多维概念视图准则2 透明性
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2024-06-17 05:20:49
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简介： 本文的主旨在于通过彻底剖析ClickHouse和Elasticsearch的内核架构，从原理上讲明白两者的优劣之处，同时会附上一份覆盖多场景的测试报告给读者作为参考。作者：阿里云数据库OLAP产品部 仁劼 Clickhouse是俄罗斯搜索巨头Yandex开发的完全列式存储计算的分析型数据库。ClickHouse在这两年的OLAP领域中一直非常热门，国内互联网大厂都有大
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2023-08-23 17:16:43
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# ClickHouse和HBase对比
## 1. 简介
### 1.1. ClickHouse
ClickHouse是一款用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（DBMS）。它专门针对实时分析场景进行了优化，能够高效地处理大规模数据，并且具有出色的查询性能。
### 1.2. HBase
HBase是Apache Hadoop生态系统中的一款分布式、可扩展的非关系型数据库。
原创
2023-10-28 05:23:20
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# ClickHouse vs. Elasticsearch vs. HBase: A Comprehensive Comparison
In the world of big data processing, ClickHouse, Elasticsearch (ES), and HBase are three popular choices for storing and querying
原创
2024-07-05 06:30:08
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1 ClickHouse特性 OLAP数据库一般有2个要求：①容量要比关系型数据库大，②在线查询的速度要快。ClickHouse这两点都满足并且还支持标准的sql，支持比较复杂的语句，支持分布式。ClickHouse的几个显著特点如下： （1）列式存储 列式存储的优点：①列式存储不同于行式存储，以行为单位进行存储，行式存储更变故搜索查询。列式存储以列为单位进行存储，这样更适合做聚合计算，如求
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2023-11-08 16:57:25
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前言在工作场景中，我们会采集工厂设备数据用于智能控制，数据的存储用了 InfluxDB，随着数据规模越来越大，InfluxDB 的性能越来越差，故考虑引入 ClickHouse 分担 InfluxDB 大数据分析的压力，再加上我们业务上也用到了 MySQL ，所以本文就来对比下 MySQL、InfluxDB、ClickHouse 在千万数据量下的写入耗时、聚合查询耗时、磁盘占用等各方面性能指标。结
文章目录一、MaterializeMySQL1.1 MySQL与CK的简单比较1.2 MaterializeMySQL原理二、MySQL->CK的实时复制实现1.1 环境准备1.2 基本功能测试三、后续一些疑问以及思考 MySQL与Clickhouse是两个完全不一样的数据库，两者均有着自己的优缺点，两者所适合的业务场景也是不一样的，在实际业务中，我们需要根据数据库自身的特性优点选择合适
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2023-08-03 19:59:02
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总结：Hbase更适合非结构化的数据存储；在既要求随机读写又要求实时更新的场景，Kudu+Impala可
原创
2022-10-31 11:02:34
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# HBase与ClickHouse的对比
在大数据时代，企业需要高效的存储和处理技术来管理海量的数据。HBase和ClickHouse都是常用的分布式存储系统，但它们的设计理念、适用场景及查询性能各有不同。本文将对这两者进行详细对比，并提供一些代码示例，以帮助开发者选择合适的解决方案。
## HBase概述
HBase是一个开源的分布式、列式存储数据库，基于Hadoop生态系统。它擅长处理
原创
2024-09-03 04:12:18
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最近看了些大拿的相关文章，做笔记如下： Hadoop生态圈中HDFS一直用来保存底层数据。Hbase作为一款Nosql也是Hadoop生态圈的核心组件，它海量的存储能力，优秀的随机读写能力，能够处理一些HDFS不足的地方。 Clickhouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DB ...
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2021-09-26 17:42:00
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优点：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；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；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；写入速度非常快，50-200M/s，按照每行100Byte估算，大约相当于50W-200W条/s的写
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2023-09-05 16:56:05
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优点： ClickHouse写入吞吐量大，单服务器日志写入量在50MB到200MB/s，每秒写入超过60w记录数，是ES的5倍以上。查询速度快，官方宣称数据在pagecache中，单服务器查询速率大约在2-30GB/s；没在pagecache的情况下，查询速度取决于磁盘的读取速率和数据的压缩率。。ClickHouse比ES服务器成本更低。一方面ClickHouse的数据压缩比比ES高，相同数据占
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2024-01-25 22:53:08
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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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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
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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Chrome浏览器性能对比测试报告 十五年前，Netscape推出第二代浏览器并改名为Navigator。后来微软认识到浏览器的重要性，迅速推出了最早的IE版本，并捆绑进操作系统，最终打 败了Netscape。时间进入了
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2024-03-13 20:37:00
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