sparksql 连接 clickhouse的描述
在大数据处理的领域，Spark SQL 已经成为一个流行的选择，用于执行复杂的查询和分析任务。而 ClickHouse 作为一个高性能的列式数据库，与 Spark SQL 的连接为数据分析提供了更多可能性。本文将详细介绍如何实现 Spark SQL 连接 ClickHouse，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等方
Catalyst Optimizer是SparkSQL的核心组件(查询优化器)，它负责将SQL语句转换成物理执行计划，Catalyst的优劣决定了SQL执行的性能。查询优化器是一个SQL引擎的核心，开源常用的有Apache Calcite(很多开源组件都通过引入Calcite来实现查询优化，如Hive/Phoenix/Drill等),另外一个是orca(HAWQ/GreenPlum中使用)。关系代
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2023-11-07 12:40:32
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上一篇文章在介绍Sql Parse阶段时，该阶段主要是使用Antlr4将一条SQL语句解析成语法树，然后使用Antlr4的访问者模式遍历生成语法树，也就是Logical Plan。但其实，Sql Parse这一阶段生成的Logical Plan是被称为Unresolved Logical Plan。所谓Unresolved，就是说SQL语句中的对象都是未解释的。在论文中有介绍到Spark Sql以
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2023-11-24 20:02:02
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/**虽然checkpoint是对Spark Streaming运行过程中的元数据和每次RDD的数据状态
* 保存到一个持久化系统中，实现高可用性。
* 即使
* /**当程序修改后打包成新程序后，可能会报错，若删除checkpoint的开头文件，只保留数据文件：
* hadoop dfs -rmr /checkpoint/checkpoint*
* 但是新程序虽然能重新
一：Spark SQL与DataFrame1， Spark SQL之所以是除了Spark Core以外最大的和最受关注的组件，原因是：a) 处理一切存储介质和各种格式的数据（您同时可以方便的扩展Spark SQL的功能来支持更多类型的数据，例如Kudu）；b) Spark SQL把数据仓库的计算能力推向了新的高度，不仅是无敌的计算速度（Spark SQL比Shark快
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2023-11-19 18:40:25
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官网地址spark SQL经常需要访问Hive metastore，Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据。从Spark 1.4.0开始，Spark SQL只需简单的配置，就支持各版本Hive metastore的访问。注意，涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本。Spark SQL内部将Hive反编译至Hive 1.2.1版本，Spa
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2023-08-11 14:54:38
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# 连接 SparkSQL 的基础知识
Apache Spark 是一个快速的通用数据处理引擎，能够高效处理大数据。在 Spark 生态系统中，SparkSQL 作为其重要组成部分，提供了对结构化数据的处理能力，允许用户使用 SQL 查询和 DataFrame API 来操作大数据。在本文中，我们将探讨如何连接到 SparkSQL，并进行简单的数据查询。
## SparkSQL 简介
Spa
Hive数据源 Apache Hive是Hadoop上的SQL引擎，Spark SQL编译时可以包含Hive支持，也可以不包含。包含Hive支持的Spark SQL可以支持Hive表访问、UDF(用户自定义函数)以及 Hive 查询语言(HiveQL/HQL)等。需要强调的 一点是，如果要在Spark SQL中包含Hive的库，并不需要事先安装Hive。一般来说，最好还是在编译Spark S
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2023-08-09 17:17:06
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单库启动，并远程链接一．ClickHouse Server启动前需要注意几点：ClickHouse Server服务本身依赖三个端口，这三个端口的默认值是9000（TCP协议）、8123（HTTP协议）和9009（集群数据复制），映射到宿主机的时候尽可能一一对应，所以需要确保宿主机的这三个端口没有被占用，可以使用Docker的参数-p指定容器和宿主机的端口映射。ClickHouse Server正
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2024-04-07 09:27:10
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在 ClickHouse 进程中，CPU 的主频越高越好，通常建议使用 32 以上的机型，内存越大越好，一般每个线程分配 2GB 内存差不多就够了，当然越大的内存加速就会越明显。磁盘通常普通的 HDD 磁盘都可以，RAID 方面 RAID-5、RAID-10 或者 RAID-50 都可以。如果查询数据量大、延迟要求比较低的话，使用 SSD/NVME 这些高速设备是最好的。因为 ZK 节点不能混布
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2023-08-10 13:49:41
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python clickhouse_driver 无法连接上clickhouse
使用clickhouse_driver 的Client方法、和connect方法一直无法连接上clickhouse，但是对应的地址和连接信息在dbeaver中可以连接上因为clickhouse的连接分为了tcp和http，对应的端口不一样而公司中使用的是k8s，需要在services中查看clickhouse服务，
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2023-06-04 21:56:45
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# 使用SparkSQL向ClickHouse写入数据的完整教程
在数据工程的世界里，将数据从一种存储系统移动到另一种存储系统是非常普遍的需求。本篇文章将指导你如何使用SparkSQL将数据写入ClickHouse数据库。本文适合刚入行的小白，提供了详细的步骤和代码示例。
## 过程概览
以下是将数据从SparkSQL写入ClickHouse的详细流程：
| 步骤 | 描述 |
|:---
目录1 概述
2 架构概述
3 ClickHouse 引擎3.1 库引擎
3.2 表引擎
4 数据类型4.1 基础类型
4.2 复合类型
4.3 特殊类型
5 安装部署5.1 安装之前
5.2 单节点方式5.2.1 yum方式安装
5.2.2 rpm方式安装
5.2.3 升级
5.2.4 目录结构
5.2.5 服务的启停
5.2.6 进入 CLI
5.3 集群方式
6 客户端工具6.1 click
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2023-07-04 14:38:49
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相信大家都对大名鼎鼎的ClickHouse有一定的了解了，它强大的数据分析性能让人印象深刻。但在字节大量生产使用中，发现了ClickHouse依然存在了一定的限制。例如：缺少完整的upsert和delete操作多表关联查询能力弱集群规模较大时可用性下降（对字节尤其如此）没有资源隔离能力因此，我们决定将ClickHouse能力进行全方位加强，打造一款更强大的数据分析平台。后面我们将从五个方面来和大家
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2024-02-27 16:31:39
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常见问题1、偶尔出现 CLOSE_WAIT 情况CLOSE_WAIT 占用的是网络端口资源，一台机器可以有6万多个端口，如果偶尔有 CLOSE_WAIT 的情况，也不用太着急 ，只要 CLOSE_WAIT 不是迅速持续地增加，一般来说该情况也会在数小时后被系统回收掉。2、频繁出现 CLOSE_WAIT 情况如果系统有大量CLOSE_WAIT，主要表现是在有句柄操作时会报"too many open
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2023-10-04 10:04:43
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在过去的几年ClickHouse一直在快速的增长，也受到大量开发者的认可，但长久以来，并没有特别趁手的工具产品来访问和管理，所以，在完成MySQL支持之后，NineData选择优先支持ClickHouse。本文将介绍，如何使用NineData帮助开发者，通过GUI的方式访问和管理ClickHouse数据库。ClickHouse简介ClickHouse凭借着其出色的分析查询性能，尤其是在日志处理上的
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2023-12-02 16:11:10
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# Java连接SparkSQL教程
## 概述
在本教程中，我将指导你如何使用Java连接SparkSQL。首先，让我们了解一下整个流程。
## 流程步骤
以下是连接SparkSQL的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 创建DataFrame对象 |
| 3 | 注册DataFrame为临时表 |
|
原创
2024-03-31 06:59:41
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最近在看学习Spark Framework.这是一个web框架,宗旨正如其官网LInk所示:Spark - A micro framework for creating web applications in Kotlin and Java 8 with minimal effort我按着它的例子来学习.这里碰见了BlogService项目[传送门],也算是其主线一步步搭上来的例子了.
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2023-12-03 08:02:31
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# SparkSQL 连接 HiveServer 的使用指南
## 引言
随着大数据技术的迅速发展，许多企业和开发者逐渐转向基于 Spark 的大数据处理框架。Spark 是一个快速、通用的计算引擎，支持多种数据源的连接。其中，Hive 作为一个广泛使用的数据仓库工具，能够支持 SQL 查询并存储大规模的数据。本文将详细介绍如何通过 SparkSQL 连接 HiveServer，以及其中的基本
# 使用 Java 连接 Spark SQL
## 引言
Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架，能够处理大规模数据处理和分析任务。Spark SQL 是 Spark 提供的一个模块，用于处理结构化数据。本文将介绍如何使用 Java 连接 Spark SQL，并通过示例代码阐释相关概念。
## 环境准备
在开始之前，我们需要准备以下环境：
1. **Apache Spa
原创
2024-10-19 07:53:40
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