# 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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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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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最近几年很火，几家互联网大厂都开始用上了ClickHouse，培训机构也是宣传各种概念，那么ClickHouse到底是什么，跟传统的数据库又有什么区别，下面我们介绍下ClickHouse。什么是ClickHouse简单一句话，ClickHouse是一种列式存储数据库管理系统，应用于OLAP场景（online analytical processing of queries）。
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2023-09-08 23:19:55
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大数据分析利器——clickhouse的简介与应用背景介绍公司原有的数仓技术架构是基于传统的Hadoop的数仓体系，使用任务调度，通过不同的hive的任
务调度解决不同的业务主题。传统的数仓架构胜在稳定，依托于Hadoop体系，使用的用户也较
多。但是也存在以下的缺点：
1. 实时性：实时性较低，基于T+1的数据导入限制，通常hive的整个数据从数据源
头到最后的数据应用，中间的时
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2023-07-13 16:32:08
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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
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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hive概述简介Facebook开源的用于解决海量结构化数据的数据分析框架基于Hadoop的数据仓库，可以将结构化的数据文件映射成一张表，并提供类SQL查询功能
使用HQL作为查询接口使用HDFS存储用MapReduce计算（现可支持多种计算框架）本质：将HQL转化成MapReduce程序优点使用类SQL语法，使用门槛降低统一的元数据管理，可与impala/spark等共享元数据灵活、易扩展
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2023-08-30 19:32:03
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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
来源：https://www.zhihu.com/question/21677041/answer/185664626作者:有点文大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发...
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2021-06-10 19:46:33
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来源：https://www.zhihu.com/question/21677041/answer/185664626作者:有点文大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发...
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2021-06-10 21:30:58
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在今天的数据处理世界中，Apache Spark 和 Apache Hive 的结合在大数据分析中扮演了重要角色。它们的搭配利用各自的优势，形成了一种强大的数据处理解决方案。接下来，我们将深入探索“Spark on Hive”的适用场景，以及它们如何协同工作来优化数据分析流程。
## 背景定位
首先，值得一提的是，Spark 和 Hive 各自的定位：
- **Apache Spark**：
一、前置说明clickhouse 版本：ClickHouse client version 20.3.12.112waterdrop 环境：waterdrop-1.5.0集群部署：4台机器（32core,64GB）查询时候使用nginx负载均衡。二、Hive数据导入ClickHouse方案应用场景： 鉴于clickhouse优秀的写入和查询性能，我们决定将hive中小时表的分区数据导入到click
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2023-07-14 23:53:40
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一、ClickHouse 现在有哪些最新场景应用呢？ClickHouse 过去最常见的场景有三个：用户行为分析：在采集用户行为日志之后，进行 PV、UV、留存、转化漏斗等操作，例如头条、快手、喜马拉雅等。用户画像圈选：每个公司都拥有大量的用户和用户画像标签，如何快速从用户画像标签里圈选出某几类标签的人群，例如阿里、喜马拉雅等。机器日志监控 & 查询：每台机器都产生大量日志，如何快速监控、查
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2023-09-29 19:07:23
79阅读
原创
2024-07-25 16:12:02
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1.简介ClickHouse 是俄罗斯的 Yandex 于 2016 年开源的用于在线分析处理查询（OLAP :Online Analytical Processing）MPP架构的列式存储数据库（DBMS：Database Management System），能够使用 SQL 查询实时生成分析数据报告。ClickHouse的全称是Click Stream，Data WareHou
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2023-08-10 19:23:41
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HBase可以认为是一种类似于数据库的存储层，并且HBase是一种列式的分布式数据库（由谷歌当年的BigTable论文而生），也就是说HBase适用于结构化的存储。注意HBase底层依然依赖HDFS来作为其物理存储，这与Hive类似 。Hive和HBbase的区别Hive的适用场景：Hive适用于对一段时间内的数据进行分析查询（适用于非实时的查询，它的结果需要很长时间才返回结果）Hive一般只要有
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2023-09-26 18:44:27
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MongoDB是一款开源的分布式架构的NoSQL数据库管理系统。对于需要复杂 SQL 查询的问题。MongoDB是不太适合的，在技术选项上需要根据业务场景和公司实际情况选择合适的数据库，关系型数据库和NoSQL数据库各有优缺点，应该根据实际场景合理选择数据库...
原创
2022-07-04 09:23:39
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ClickHouse与Hive 应用场景
## 简介
ClickHouse和Hive是两种流行的大数据处理工具。它们都可以用于数据分析和查询，但在某些方面有所不同。本文将介绍ClickHouse和Hive的应用场景，并提供实际的代码示例。
## ClickHouse
ClickHouse是一个开源的列式数据库管理系统，专为OLAP（在线分析处理）场景而设计。它支持高效的数据压缩和并行查询，
原创
2024-01-13 07:14:49
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