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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# 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
原创
2024-11-02 06:33:38
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业务背景： 对采集到的埋点数据进行分析，因为埋点原始数据没有对应会话ID（sessionID），即对于一个人的一次访问超过一定时间间隔（根据业务需要进行设定，本次定为20min）没有操作则记录为一个不重复的id，超过该时间间隔后再次操作就记成另一个sessionid。使用技术：1.sparkSQL2.spark读写clickhouse3.sca
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2023-09-14 23:13:14
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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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## 用Spark读取ClickHouse数据的实现流程
在这篇文章中，我将教会你如何使用Spark来读取ClickHouse数据库中的数据。首先，让我们来看一下整个实现的流程：
```mermaid
journey
title 用Spark读取ClickHouse数据的实现流程
section 理解基本概念
理解基本概念-->下载并配置Spark
sectio
原创
2024-07-08 04:44:55
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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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# 使用Spark读取MySQL数据并进行分析处理
随着大数据技术的不断发展，Apache Spark成为了数据处理的热门工具之一。Spark具有强大的数据处理能力和灵活性，非常适合用于从数据库中读取数据并进行分析处理。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Spark读取MySQL中的数据，并进行简单的数据分析处理，最后使用Python示例代码来实现这一过程。
## 流程概述
在开始之前，让我们先
原创
2024-08-03 06:47:53
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文章目录读取json , csv 文件读取parquet文件读取代码中数据读取Mysql中数据读取json , csv 文件i
原创
2021-05-31 17:16:29
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文章目录读取json , csv 文件读取parquet文件读取代码中数据读取Mysql中数据读取json , csv 文件import org.apache.spark.sql.SparkSessionobject TestSQL2 { def main(args: Array[String]): Unit =
原创
2022-02-10 10:29:32
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# Spark读取数据写入ClickHouse
## 简介
在大数据处理中，Apache Spark和ClickHouse是两个广泛应用的工具。Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，而ClickHouse是一个用于大规模数据分析的列式数据库。本文将介绍如何使用Spark读取数据并写入ClickHouse。
## 流程
下面是实现"Spark读取数据写入ClickHouse"的流程图：
原创
2023-08-26 14:06:33
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Spark 经典论文笔记Resilient Distributed Datasets : A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing为什么要设计spark现在的计算框架如Map/Reduce在大数据分析中被广泛采用，为什么还要设计新的spark？Map/Reduce提供了高级接口可以方便快捷的调取计算资源，但是缺少对分布
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2023-06-19 11:18:14
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1、Spark是什么？Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算平台。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MR（MapReduce以后就叫mr）计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集时，速度是非常重要地。速度快就意味着我们可以进行交互式地数据操作，否则我们每次操作就需要等待数分钟甚至数小时。Spark的一个主要特点就是能够在内存中进行计算，因而更快。不
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2023-08-10 08:54:53
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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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Spark 读取clickhouse
原创
2022-03-08 21:12:04
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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
原创
2024-09-19 06:50:14
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# Spark 读取 ClickHouse
Apache Spark 是一个强大的分布式计算引擎，可以处理大规模数据集并进行高性能的数据处理和分析。ClickHouse 是一个开源的列式数据库管理系统，专门用于大规模数据的实时分析。本文将介绍如何使用 Spark 读取 ClickHouse 数据库中的数据，并进行数据处理和分析。
## 准备工作
在开始之前，我们需要完成以下准备工作：
1.
原创
2023-08-22 07:17:20
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# 使用Spark读取ClickHouse数据的完整指南
在大数据处理领域，Spark和ClickHouse都是非常流行的工具。Spark是一个强大的分布式计算框架，而ClickHouse则是一种列式数据库，专为在线分析处理（OLAP）而设计。通过将Spark与ClickHouse结合，可以高效地处理和分析大量数据。本文将对如何使用Spark读取ClickHouse数据进行详细阐述，并提供相应的
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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2021-05-31 17:19:04
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原创
2022-02-10 10:32:40
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