早期 clickhouse 仅支持单一存储设备，19.15 版本以后支持将数据分别保存在不同的存储设备，且能够自动在不同设备间移动数据。使 clickhouse 可以实现阶梯式多层存储，即将冷热数据分离，将冷热数据分别保存在不同类型的存储设备中。日常交互式查询中，95% 查询访问近几天的数据，剩下 5% 的跑一些长周期批处理任务。我们可以通过阶梯式多层存储，将最新的热点数据放在高性能介质如 S
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2024-08-19 11:04:17
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很多场景中由于业务变化数据结构不能确定，数据对象属性也可能随时间而变化。这时使用json保持动态数据是较好的选择，ClickHouse提供相应的工具支持存储和解析JSON数据。 ClickHouse除了以string存储json，22.3版本开始还提供json对象类型实验特性。存储JSON数据最简单方式使用字符串列存储JSON对象，创建示例表：CREATE TABLE test_string (
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2023-07-10 13:24:31
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# Java与ClickHouse：保存JSON数据的实践
ClickHouse是一款开源的列式数据库管理系统，它以高效的数据分析和查询性能而闻名。通过Java应用程序将JSON数据存储到ClickHouse中，是很多开发者的一项重要任务。本文将详细介绍如何在Java中使用ClickHouse数据库来存储JSON数据，并提供相应的代码示例。
## 1. 环境准备
在开始之前，您需要准备好以下
目录任务A：大数据平台搭建（容器环境）（15分）子任务一：Hadoop 完全分布式安装配置子任务二：Spark on Yarn安装配置子任务三：Hudi安装配置任务B：离线数据处理（25分）子任务一：数据抽取子任务二：数据清洗子任务三：指标计算任务C：数据挖掘（10分）子任务一：特征工程子任务二：报警预测任务D：数据采集与实时计算（20分）子任务一：实时数据采集子任务二：使用Flink处理Kafk
在Yandex.Metrica中，用户使用JSON作为访问参数。为了处理这些JSON，实现了一些函数。（尽管在大多数情况下，JSON是预先进行额外处理的，并将结果值放在单独的列中。）所有的这些函数都进行了尽可能的假设。以使函数能够尽快的完成工作。我们对JSON格式做了如下假设：字段名称（函数的参数）必须使常量。字段名称必须使用规范的编码。例如：visitParamHas('{"abc":"de
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2023-07-10 14:12:47
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Clickhouse函数日期，字符串，类型转换，条件语句，舍入函数坐标函数NULL值处理函数 日期，字符串，类型转换，条件语句，舍入函数 1、日期类函数1.1 时间或日期截取函数（to）—— 返回非日期 函数用途举例结果toYear()取日期或时间日期的年份toYear(toDateTime(‘2018-12-11 11:12:13’)) toYear(toDate(‘2018-12-11
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2023-12-01 10:30:47
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集群现状ck集群信息clickhouse集群三个节点集群拓扑 ck集群，3分片1副本 集群名称 default监控日常运维命令行连接查询日志 query_logquery_log是最常用的查询日志，它记录了ClickHouse服务中所有已经执行的查询记录select * from system.query_log limit 10;分布式表Distributed表引擎是分布式表的代名词，它自身不存
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2024-02-04 06:18:44
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# ClickHouse 字段与 Java 映射
随着数据分析和大数据技术的发展，ClickHouse作为一个高性能的列式数据库逐渐受到了广泛关注。它被设计用于快速查询和分析大规模数据。许多 Java 开发者需要将 ClickHouse 与 Java 应用程序相结合，这时理解 ClickHouse 字段与 Java 类型的映射就显得尤为重要。本文将探讨 ClickHouse 的数据类型以及它们在
OLAP 数据库设计的宗旨在于分析适合一次插入多次查询的业务场景，市面上成熟的 AP 数据库在更新和删除操作上支持的均不是很好，当然 clickhouse 也不例外。但是不友好不代表不支持，本文主要介绍在 clickhouse 中如何实现数据的删除，以及最新版本中 clickhouse 所做的一些技术突破 一、mutation刚接触 clickhouse 的小伙伴或许对 mutation 就很熟悉
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2024-07-10 14:30:00
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三 clickhouse基础入门2 基本语法2.1 DDL基础建表目前只有MergeTree、Merge和Distributed这三类表引擎支持 ALTER查询,所以在进行alter操作的时候注意表的引擎!注意在建表的时候一般要求指定表的引擎CREATE TABLE tb_test1
(
`id` Int8,
`name` String
)
ENGINE = Memory() ;修
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2024-05-15 20:41:07
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一、缘起慢sql分析，总行数80w+，通过监控分析慢SQL， 某个查询耗时超1s。比较特殊的是：其中有个字段info是jsonb类型，写法：info::json->'length' as length同样的查询条件查这个字段和不查这个字段相差3.3倍那看来就是json取值拖垮了查询的性能。取jsonb中的字段有多种取法(如下)， 那他们有什么区别呢，对性能有啥影响呢？info::json-&
clickhouse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 WareHo
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2023-12-07 10:54:39
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数据类型
3.1 整型
固定长度的整型，包括有符号整型或无符号整型。
整型范围（-2n-1~2n-1-1）：
Int8 – [-128 : 127]
Int16 – [-32768 : 32767]
Int32 – [-2147483648 : 2147483647]
Int64 – [-9223372036854775808 : 9223372036854775807]
无符号整型范围
Integration系统表引擎主要用于将外部数据导入到ClickHouse中，或者在ClickHouse中直接操作外部数据源。1 Kafka1.1 Kafka引擎 将Kafka Topic中的数据直接导入到ClickHouse。 语法如下：CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
name1
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2024-03-27 12:10:37
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当使用常规IN时，查询被发送到远程服务器，并且它们中的每个服务器都在运行子查询 IN 或 JOIN 条款，除非每个远程服务器都存有全部数据，否则会造成数据不准确的情况使用 GLOBAL IN / GLOBAL JOINs，如select * from tablea where xx GLOABL in (select id from tableb )这样的形式， 首先从所有的
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2023-09-05 00:47:24
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ClickHouse提供了许多数据类型，它们可以划分为基础类型、复合类型和特殊类型。我们可以在system.data_type_families表中检查数据类型名称以及是否区分大小写。SELECT * FROM system.data_type_families
复制代码上面的系统表，存储了ClickHouse所支持的数据类型，注意不同版本的ClickHouse可能数据类型会有所不同，具体如下表所
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2024-06-29 08:53:14
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文章目录1.概述2.Distributed之表查询流程 1.概述2.Distributed之表查询流程Distributed表引擎不会真实存储数据，是ClickHouse提供的一个分布式查询引擎，其查询原理大致概括起来就是将server端接收到的查询请求进行重写，并发送到指定的多个server端去执行查询，最终由接到请求的server端进行汇总，最后返回给client端。这个过程可以通过源码来更
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2023-11-03 06:07:22
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clickhouse的时间分为Date和DateTime类型。以下所有函数需要用toDate或者toDateTime两种类型都可用。toYear ： 获取年份toQuarter：获取季度toMonth ：获取月份toDayOfYear ：获取当天在当前年中的天数toDayOfMonth ：获取当前天在当前月份的天数toDayOfWeek ：获取当前天在当前周的天数select toYear(toD
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2024-06-07 16:06:19
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通常情况下，在我们使用ajax请求数据获得一个json格式的响应体，并且要将获得的相应数据填充到HTML页面上的时候，可能需要自己拼接字符串，这样比较麻烦，而使用模板引擎就可以帮我们省却自己拼接字符串的过程。使用模板引擎其实就是预先写好HTML结构代码，然后调用模板引擎第三方库，自动把数据填充到这个HTML里。今天要介绍的是artTemplate这款模板框架，下载地址：https://
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2024-02-03 10:35:53
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Clickhouse JSON表字段方法详解（处理半结构化/结构化数据方法） 文章目录Clickhouse JSON表字段方法详解（处理半结构化/结构化数据方法）结构化方法半结构化方法概述CK的模式推断JSON对象类型查询动态的子列添加主键局限和最佳实践处理数据变更添加列修改列 结构化方法首先，利用官网给出的Github上的一个JSON数据集来演示，展示Clickhouse在处理JSON类型数据
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2024-02-22 15:45:35
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