背景目前公司的分析数据基本存储在 Hive 数仓中，使用 Presto 完成 OLAP 分析，但是随着业务实时性增强，对查询性能的要求不断升高，同时许多数据应用产生，比如对接 BI 进行分析等，Presto不能满足需求，在这个阶段我们引入了ClickHouse，用来建设性能更强悍，响应时间更短的数据分析平台，以满足实时性要求，但如何连通 Hive 数仓和ClickHouse呢？没错，当然是 Sea
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。这个表中存储了ClickHouse支持的所有数据类型。CASE_SENSITIVE：标识符大小写敏感。0/1 y/n Y/N，
下面介绍下常用的数据类型，ClickHouse与Mysql、Hive中常用数据类型的对比
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2023-07-12 11:02:04
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一、ClickHouse是什么ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS) 说到列式数据库，一定会想到行式数据库，那我们就以行式数据库与列式数据库存储形式的对比来了解下列式数据库究竟是什么样的在行式数据库系统中，数据按如下顺序存储：rowidnamesex18343829382张三男23247832994李四男31943058349王五女N………在列式数据库系
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2023-09-06 14:53:33
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为什么要使用ClickHouse在项目立项之初，对于数据仓库这块的建设，其实有很多的技术选择，根据官方对比数据显示，100M数据集的跑分结果：ClickHouse比Vertia快约5倍，比Hive快279倍，比My SQL 快801倍。Vertia是商业软件，收费且不开源，小公司搞不起；Hive依赖于hadoop生态圈的，成本太高，甲方不太愿意提供那么多服务器，也不愿意虚拟化服务器，且虚拟化后的性
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2023-08-10 20:43:14
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ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。它的表分为两种：一种是分布式表，一种是本地表：分布式表：一个逻辑上的表，可理解为数据库中的view，一般查询都是分布式表，分布式表的引擎会将读请求路由到本地表进行查询，然后汇总输出。这里强调一点：分布式表本身不存储数据，它只是提供了一个可以分布式访问
# ClickHouse和Hive的区别
## 概述
ClickHouse和Hive都是用于大数据处理的工具，但它们有一些重要的区别。ClickHouse是一个用于快速分析的列式数据库，而Hive是基于Hadoop的数据仓库。
## 数据模型
ClickHouse和Hive都使用表来组织数据，但它们的数据模型有所不同。ClickHouse使用列式存储方式，将每一列的数据存储在一起，这样可以提高
# Hive 和 ClickHouse 的区别
在大数据处理领域，Hive 和 ClickHouse 是两种流行的数据库技术。它们各自在数据存储和处理方面表现出色，但它们的设计理念、用途和性能特性却存在显著差异。本文将探讨 Hive 和 ClickHouse 的主要区别，并通过代码示例来更好地理解它们的特性。
## 1. 基本概念
在讨论 Hive 和 ClickHouse 之前，我们需要了
一、ClickHouse 是什么？ClickHouse：是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)我们首先理清一些基础概念OLTP：是传统的关系型数据库，主要操作增删改查，强调事务一致性，比如银行系统、电商系统OLAP：是仓库型数据库，主要是读取数据，做复杂数据分析，侧重技术决策支持，提供直观简单的结果接着我们用图示，来理解一下列式数据库和行式数据库区别在传统的行式数据库系统中
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2023-09-15 16:08:36
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随着版本迭代，Apache Doris 一直在拓展应用场景边界，从典型的实时报表、交互式 Ad-hoc 分析等 OLAP 场景到湖仓一体、高并发数据服务、日志检索分析及批量数据处理，越来越多用户与企业开始将 Apache Doris 作为统一的数据分析产品，以解决多组件带来的数据冗余、架构复杂、分析时效性低、运维难度大等问题。然而在架构统一和升级的过程中，由于部分大数据分析系统有自己的 SQL 方
下一篇：（2. 入门-安装）学习笔记 文章目录1. ClickHouse 概述2. ClickHouse 的特点2.1 列式存储2.2 DBMS 的功能2.3 多样化引擎2.4 高吞吐写入能力2.5 数据分区与线程级并行2.6 性能对比 1. ClickHouse 概述 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
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2023-09-17 19:30:27
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ClickHouse 是什么？ClickHouse：是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)我们首先理清一些基础概念OLTP：是传统的关系型数据库，主要操作增删改查，强调事务一致性，比如银行系统、电商系统OLAP：是仓库型数据库，主要是读取数据，做复杂数据分析，侧重技术决策支持，提供直观简单的结果接着我们用图示，来理解一下列式数据库和行式数据库区别在传统的行式数据库系统中（M
1. 四种数据库的比较数据库描述Greenplum开源大规模并行数据分析引擎。借助MPP架构，在大型数据集上执行复杂SQL分析的速度比很多解决方案都要快。应用广泛。Teradata大型数据仓库系统，产品成熟，价格昂贵。用于证券系统。Presto分布式SQL查询引擎， 专门进行高速、实时的数据分析。本身不存储数据，但是可以接入多种数据源。擅长对海量数据进行复杂的分析。用于大数据量分析。Clickho
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2023-08-13 09:25:01
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1.ClickHouse是什么ClickHouse联机分析的数据库管理系统2.列式存储和行式存储的区别列式存储的优点是同一列存放在一起，由于数据类型相同，可以进行很好的压缩，排序更加方便，查询时不需要读取一整行数据 行式存储的优点是支持事务处理，更好的支持一致性3.MergeTree是什么mergetree有俩层含义：合并树表引擎家族或者是最基本的MergeTree表引擎3.1MergeTree独
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
1、保持推荐的多样性和聚焦性平衡。2、推荐系统的未来方向：共享经济，共享单车的投放地点时间推荐。新零售：超市里每人都有自己的行走路线，都能看到自己个性化的广告。矿产勘探领域内，有运用推荐系统，可以写第一个工作经验。3、Hive和Hbase的区别：Hive和Hbase是两种基于Hadoop的不同技术–Hive是一种类SQL的引擎，并且运行MapReduce任务，他批量处理任务，有延时性，多用于离线数
背景 我们的埋点数据上传到S3，大概是每天10亿条的数据量级别。最近花了一些时间思考和学习如何将每天如此大量的数据从S3导入到Clickhouse，为后续的实时查询做准备。方案一 1. 先将S3的数据导入到hive，这一步操作比较简单，创建一个外部表即
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2023-08-20 08:30:38
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clickhouse 应用总结调研：概述: clickhouse 是俄罗斯的“百度”Yandex公司在2016年开源的，一款针对大数据实时分析的高性能分布式数据库，与之对应的有hadoop生态hive，Vertica和百度出品的palo。 其作为分析型数据库，有三大特点：一是跑分快，二是功能多，三是文艺范。背景： Hadoop 生态体系解决了大数据界的大部分问题，当然其也存在缺点。Hadoop 体
# Hive和ClickHouse字段类型映射实现指南
## 简介
在本指南中，我将教会你如何实现Hive和ClickHouse之间的字段类型映射。我们将使用Hive作为数据仓库和数据处理引擎，而ClickHouse作为分析和查询引擎。
## 流程图
下面是实现Hive和ClickHouse字段类型映射的流程图：
```mermaid
flowchart TD
subgraph Hi
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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# ClickHouse与Hive的区别
在大数据领域，ClickHouse和Hive都是常用的数据仓库工具，用于数据存储和分析。它们各自有着不同的特点和适用场景。本文将分别介绍ClickHouse和Hive的特点，以及它们之间的区别。
## ClickHouse简介
ClickHouse是一个快速、高性能的列式数据库管理系统，专门用于OLAP场景。它支持实时查询和分析大规模数据集，具有非常
