# 使用 Apache Flink 读取 ClickHouse 数据进行分析
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，广泛应用于数据分析和实时数据处理。ClickHouse 是一个列式数据库，特别适合进行复杂的查询和大规模数据分析。通过将这两者结合，我们可以高效地处理和分析大量数据。本文将介绍如何使用 Apache Flink 从 ClickHouse 中读取数据，并提供一个简单的示例
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2024-11-02 06:33:38
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数据湖技术之 Hudi 集成 Flink从Hudi 0.7.0版本支持Flink写入；在Hudi 0.8.0版本中，重构API接口，又进一步完善了Flink和Hudi的集成；在Hudi 0.9.0版本中，支持Flink CDC 数据写入，要求Flink版本为1.12+版本： ● 重新设计性能更好、扩展性更好、基于Flink状态索引的写入Pipeline； ● 支持Flink写入MOR表； ● Fl
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2023-09-24 11:34:28
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一、Checkpoint相关源码分为四个部分1、Checkpoint的基本使用:spark_core & spark_streaming2、初始化的源码3、Checkpoint的job生成及执行的过程4、读Checkpoint的过程二、Checkpoint的基本使用Checkpoint可以是还原药水。辅助Spark应用从故障中恢复。Spark
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2024-10-26 19:43:32
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背景在数据量日益增长的当下，传统数据库的查询性能已满足不了我们的业务需求。而Clickhouse在OLAP领域的快速崛起引起了我们的注意,于是我们引入Clickhouse并不断优化系统性能，提供高可用集群环境。本文主要讲述如何通过Clickhouse结合大数据生态来定制一套完善的数据分析方案、如何打造完备的运维管理平台以降低维护成本，并结合具体案例说明Clickhouse的实践过程。Clickho
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2023-12-05 21:51:56
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Flink + ClickHouse，实现海量数据查询处理就是这么快！
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Ocea
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2023-09-15 14:21:03
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</dependency>使用的是 0.3 这个版本，该版本就包含上述3方CH jdbc包<!-- CH JDBC版本推荐使用 0.3, 0.4的版本是要 JDK 17 -->
<clickhouse-jdbc.version>0.3.2-patch11</clickhouse-jdbc.version>## 自定义Source
测试表映射实体
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2024-07-22 16:28:13
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Flink的DataStream API的使用 文章目录***Flink的DataStream API的使用***一、Flink的DataStream API的使用------执行环境（Execution Environment）二、Flink的DataStream API的使用------源算子（Source）1、准备工作2、读取有界流数据2.1、从文件读取数据2.2、从集合中读取数据2.3、从
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2024-01-25 17:01:55
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大数据再出发-21ClickHouse一、ClickHouse 入门ClickHouse 是俄罗斯的 Yandex 于 2016 年开源的列式存储数据库（DBMS），使用 C++ 语言编写，主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用 SQL 查询实时生成分析数据报告1.1 ClickHouse 的特点1.1.1 列式存储以下面的表为例：IdNameAge1张三182李四223王五341）采用行
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2023-10-14 02:45:16
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# ClickHouse 数据分析平台简介
随着大数据时代的到来，企业和个人对数据分析的需求不断增加。在这方面，ClickHouse 作为一款开源的列式数据库，越来越受到青睐。它被设计为快速、高效的分析平台，特别适合处理大规模数据集。本文将介绍 ClickHouse 的特色、基本语法和使用示例，帮助您更好地理解这一强大的工具。
## 1. ClickHouse 的特点
ClickHouse
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2024-09-19 06:50:14
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为什么选择ck编码风格 jdbc，与mysql一致 可靠性高，支持主从和集群 效率高 索引是稀疏索引，类似跳表为什么ck效率这么高？1 分布式，这样可以支持集群，但是实际就用了一主一从已经满足。 2 按列存储，列式存储可以仅读取需要的列，相对mysql可以有效减少IO 3 数据分区,减少IO 4 数据压缩，相对mysql10倍压缩，同样减少IO 5 ck多线程并发处理执行计算；mysql针对单个s
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2023-09-11 13:20:17
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1.ClickHouse入门ClickHouse 是一个真正的列式数据库管理系统（DBMS)。在 ClickHouse 中，数据始终是按列存储的，包括矢量（向量或列块）执行的过程。只要有可能，操作都是基于矢量进行分派的，而不是单个的值，这被称为«矢量化查询执行»，它有利于降低实际的数据处理开销。这个想法并不新鲜，其可以追溯到 APL 编程语言及其后代：A +、J、K 和 Q。矢量编程被大量用于科学
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2024-09-30 14:10:20
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# Flink 实现数据分析
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，非常适合用于实时数据分析和批量处理。它提供强大的功能和灵活的 API，使开发者能够轻松处理大规模数据集。本文将探讨 Flink 的基本概念，展示如何利用 Flink 进行数据分析，并提供一些简单的代码示例。
## 什么是 Apache Flink？
Apache Flink 是一个分布式计算引擎，具有以下几个核心
# Flink数据分析开发入门指南
在当今数据驱动的时代，Apache Flink是一种强大的流处理框架，可以为我们提供实时数据分析的能力。如果你刚刚入门，不要担心，本文将引导你通过一系列步骤来实现Flink数据分析开发。
## 流程概述
下面是Flink数据分析的基本流程，包括每个步骤所涉及的关键活动。
| 步骤 | 描述
介绍Flink是一款基于状态的流式计算框架，它具有以下特点： 1、既可进行流式（Stream）计算，也可以进行批处理（Batch）计算 2、基于状态的计算，正是这种可管理的状态计算，让Flink实现了Exactly Once 3、窗口（Window）式计算，主要针对于Stream无界的数据流 4、完整的容错机制，包括CheckPoint和SavePoint 5、分布式计算，支持高可用 Flink内
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2023-07-12 20:51:20
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一、什么是FlinkApache Flink官网的描述：Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Flink has been designed to run in
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2023-07-12 20:51:05
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本文将介绍如何入门大数据，使用Apache Flink技术建立湖仓一体架构，实现数据的实时处理和持久化存储。一、什么是大数据？所谓大数据，是指数据量巨大、复杂度高、处理速度快等特点的数据。这些数据来源广泛，包括社交网络、物联网、金融业、医疗等领域。要对这些数据进行有效地处理和管理，需要借助大数据技术。二、什么是Apache Flink？Apache Flink是一个开源的流数据处理引擎。它支持流处
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2023-12-05 22:26:49
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一、Flink的定义及原理和架构Apache Flink是第三代分布式流计算引擎，它可以对有界数据和无界数据进行处理，同时它还以增量的形式来保留状态进行有状态和无状态进行计算，支持对状态的查询。能够部署到任何集群环境，可以对任何规模大小的的数据进行计算。『1』Flink Application 应用划分首先要了解Flink中的Stream|State|Time等基础的处理语义，以及Flink兼顾灵
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2024-05-07 21:09:11
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【数据分析】⚠️走进数据分析 4⚠️ 读取数据.
原创
2022-01-12 09:38:06
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【数据分析】⚠️走进数据分析 4⚠️ 读取数据.
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2021-12-20 14:45:15
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引言极光开发者服务为移动app开发者提供各种丰富可靠高效的开发者产品服务，面对不同产品服务的业务数据分析统计诉求，如何在千亿级的海量数据中实现多维分析和ad-hoc即席查询，为开发者提供高效、精准的数据分析查询服务成为极光面临的问题。极光大数据服务团队通过对ClickHouse的深入探索实践表明，ClickHouse比较完美解决了查询瓶颈，单表十亿级别数据量级查询，95%可以在毫秒级别（ms）完成
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2023-12-10 12:01:07
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