ClickHouse：官网讲OLAP系统的特点，更像是讲自己的特点，比如关联查询只会有一个大表，写入都是批量等。 Global关键字难于被普通用户理解，join的不足（只有broadcast join，没有repartition join），分布式表定义的繁琐。 需要ZK存储一些元信息，没有master，各节点对等。 对delete和upate支持很弱，无事务支持。 可插拔存储引擎。稀疏索引。 关
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2023-09-14 17:15:46
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# HBase与ClickHouse的对比
在大数据时代，企业需要高效的存储和处理技术来管理海量的数据。HBase和ClickHouse都是常用的分布式存储系统，但它们的设计理念、适用场景及查询性能各有不同。本文将对这两者进行详细对比，并提供一些代码示例，以帮助开发者选择合适的解决方案。
## HBase概述
HBase是一个开源的分布式、列式存储数据库，基于Hadoop生态系统。它擅长处理
原创
2024-09-03 04:12:18
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# ClickHouse和HBase对比
## 1. 简介
### 1.1. ClickHouse
ClickHouse是一款用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（DBMS）。它专门针对实时分析场景进行了优化，能够高效地处理大规模数据，并且具有出色的查询性能。
### 1.2. HBase
HBase是Apache Hadoop生态系统中的一款分布式、可扩展的非关系型数据库。
原创
2023-10-28 05:23:20
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文章目录一、MaterializeMySQL1.1 MySQL与CK的简单比较1.2 MaterializeMySQL原理二、MySQL->CK的实时复制实现1.1 环境准备1.2 基本功能测试三、后续一些疑问以及思考 MySQL与Clickhouse是两个完全不一样的数据库，两者均有着自己的优缺点，两者所适合的业务场景也是不一样的，在实际业务中，我们需要根据数据库自身的特性优点选择合适
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2023-08-03 19:59:02
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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
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2024-06-17 05:20:49
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优点： ClickHouse写入吞吐量大，单服务器日志写入量在50MB到200MB/s，每秒写入超过60w记录数，是ES的5倍以上。查询速度快，官方宣称数据在pagecache中，单服务器查询速率大约在2-30GB/s；没在pagecache的情况下，查询速度取决于磁盘的读取速率和数据的压缩率。。ClickHouse比ES服务器成本更低。一方面ClickHouse的数据压缩比比ES高，相同数据占
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2024-01-25 22:53:08
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前言在工作场景中，我们会采集工厂设备数据用于智能控制，数据的存储用了 InfluxDB，随着数据规模越来越大，InfluxDB 的性能越来越差，故考虑引入 ClickHouse 分担 InfluxDB 大数据分析的压力，再加上我们业务上也用到了 MySQL ，所以本文就来对比下 MySQL、InfluxDB、ClickHouse 在千万数据量下的写入耗时、聚合查询耗时、磁盘占用等各方面性能指标。结
最近看了些大拿的相关文章，做笔记如下： Hadoop生态圈中HDFS一直用来保存底层数据。Hbase作为一款Nosql也是Hadoop生态圈的核心组件，它海量的存储能力，优秀的随机读写能力，能够处理一些HDFS不足的地方。 Clickhouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DB ...
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2021-09-26 17:42:00
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总结：Hbase更适合非结构化的数据存储；在既要求随机读写又要求实时更新的场景，Kudu+Impala可
原创
2022-10-31 11:02:34
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Clickhouse引擎三： 外部存储引擎HDFSClickhouse 可以直接从 HDFS 中指定的目录下加载数据 , 自己根本不存储数据, 仅仅是读取数据 ENGINE = HDFS(hdfs_uri,format) ·hdfs_uri 表示 HDFS 的文件存储路径； ·format 表示文件格式（指 ClickHouse 支持的文件格式，常见的有 CSV、TSV 和 JSON 等）。 注意
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2023-08-07 00:10:55
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作者 l 翟娜来源 l apachekylin(ID：ApacheKylin)大数据时代，数据的价值越来越被重视，企业从海量大数据中挖掘所需要的信息，用来驱动业务决策以获得更大的商业价值。与此同时，出现了越来越多的大数据技术帮助企业进行大数据分析，例如 Apache Hadoop，Hive，Spark，Presto，Drill，以及今天我们即将介绍的 Apache Kylin 和 Apache P
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2024-08-26 13:28:55
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HBaseHBase行锁机制，保证对单行数据操作的原子性。 HBase设计列簇的目的是为了处理我们表太宽的情况，设计region的目的的为了处理我们的表太高的情况。(可以理解成我们对mysql的分库分表更加简便)ClickHouse基本概念 数据的基本映射单元：一列数据用Column表示，一列数据中的单个值用Field表示。 数据类型：DataType，进行序列化和反序列化操作 Block：Cli
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2023-10-14 02:19:05
172阅读
# ClickHouse vs. Elasticsearch vs. HBase: A Comprehensive Comparison
In the world of big data processing, ClickHouse, Elasticsearch (ES), and HBase are three popular choices for storing and querying
原创
2024-07-05 06:30:08
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@Elasticsearch与Clickhouse数据存储对比1.使用背景随着公司业务发展，Elasticsearch开始暴露出一些弊端，不适合大批量的数据查询，高频次分页导出导致宕机、存储成本较高。Elasticsearch的查询语句维护成本较高、在聚合计算场景下出现数据不精确等问题。Clickhouse是列式数据库，列式型数据库适合OLAP场景，类似SQL语法降低开发和学习成本，采用快速压缩算
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2023-10-20 16:50:22
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简介： 本文的主旨在于通过彻底剖析ClickHouse和Elasticsearch的内核架构，从原理上讲明白两者的优劣之处，同时会附上一份覆盖多场景的测试报告给读者作为参考。作者：阿里云数据库OLAP产品部 仁劼 Clickhouse是俄罗斯搜索巨头Yandex开发的完全列式存储计算的分析型数据库。ClickHouse在这两年的OLAP领域中一直非常热门，国内互联网大厂都有大
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2023-08-23 17:16:43
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Hbase、Kudu和ClickHouse全视角对比
原创
2022-06-10 17:08:10
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- 前言 -
Hadoop生态圈的技术繁多。HDFS一直用来保存底层数据，地位牢固。Hbase作为一款Nosql也是Hadoop生态圈的核心组件，它海量的存储能力，优秀的随机读写能力，能够处理一些HDFS不足的地方。Clickhouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。它同样拥有优秀的数据存储能力。Apac
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2021-06-12 11:02:00
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Hbase、Kudu和ClickHouse横向对比V2.0
前言
Hadoop生态圈的技术繁多。HDFS一直用来保存底层数据，地位牢固。Hbase作为一款Nosql也是Hadoop生态圈的核心组件，它海量的存储能力，优秀的随机读写能力，能够处理一些HDFS不足的地方。Clickhouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。它同样拥
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2021-06-12 11:06:49
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！大数据真好玩点击右侧关注，大数据真好玩！Hbase、Kudu和Click...
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2021-06-10 21:33:17
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持之以恒，贵在坚持，每天进步一点点！- 前言 -Hadoop生态圈的技术繁多。HDFS一直用来保存底层数据，地位牢固。Hbase作为一款Nosql也是Hadoop生态圈的核心组件，它海量的存储能力，优秀的随机读写能力，能够处理一些HDFS不足的地方。Clickhouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(D
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2022-11-14 16:58:58
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