ClickHouse作为一款开源列式数据库管理系统（DBMS）主要用于数据分析（OLAP）领域。近年来国内开源社区非常火热，各个大厂纷纷跟进大规模使用。而提到ClickHouse最先想到的就是它极致的性能，计算速度开源公开benchmark显示比传统方法快100~1000倍，提供50MB~200MB/s的高吞吐实时导入能力。所谓“天下武功为快不破”，那ClickHouse到底是如何做到快速查询的呢
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2023-12-16 21:29:22
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前言插件及服务器版本服务器：ubuntu 16.04Hadoop：2.6ClickHouse：20.9.3.45 文章目录简介引擎配置HDFS表引擎的两种使用形式引用 简介ClickHouse的HDFS引擎可以对接hdfs，这里假设HDFS环境已经配置完成，本文测试使用的HDFS版本为2.6HDFS引擎定义方法如下：ENGINE = HDFS(hdfs_uri,format)参
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2023-07-25 22:06:36
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1. 业务背景得物上一代日志平台的存储主要依赖于 ES。随着公司业务的高速发展，日志场景逐步产生了一些新需求，主要表现在：应用数量逐步增多，研发需要打印更多的日志定位业务问题，安全合规需要保留更长时间的日志。随着 Clickhouse 的应用广泛，我们了解到行业部分知名公司已经将日志平台逐步由 ES 迁移至Clickhouse，以此来获取更好的写入性能与高压缩比。因此我们与日志平台研发团队开始进行
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2024-04-18 14:00:42
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目录1、单机安装2、clickhouse修改数据目录3、clickhouse性能测试4、查看数据库和表的容量大小 1、单机安装官网安装教程：https://clickhouse.com/docs/zh/getting-started/install这里使用官方预编译的tgz软件包进行安装。在 https://packages.clickhouse.com/tgz/stable/ 下载最新
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2024-04-11 08:27:33
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在数据驱动的时代，如何高效地将数据接入到 ClickHouse 数据仓库已成为构建数据分析和商业智能平台中的一个重要课题。ClickHouse 作为一个列式数据库，具备高性能数据处理能力，特别适合实时数据分析场景。本文将围绕 "ClickHouse 数据仓库数据接入方案"，探讨其背景、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析以及扩展讨论。
### 背景描述
在数据管理的四个象限中，我们需要考虑数
在这篇博文中，我们将深入探讨如何在Java环境中接入ClickHouse数据库。ClickHouse以其高性能和可扩展性受到广泛关注，我们将逐步展示从环境准备到实际应用的全过程，并提供详细的配置和调试技巧。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的开发环境与ClickHouse的兼容性。这包括Java版本、依赖库以及ClickHouse本身的安装。
我们推荐的技术栈如下：
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与副本对比：副本虽然能够提高数据的可用性，降低丢失风险，但是每台服务器实际上必须容纳全量数据，对数据的横向扩容没有解决要解决数据水平切分的问题，需要引入分片的概念。通过分片把一份完整的数据进行切分，不同的分片分布到不同的节点上，再通过 Distributed 表引擎把数据拼接起来一同使用Distributed 表引擎本身不存储数据，有点类似于 MyCat 之于 MySql，成为一种中间件，通过分布
简介ClickHouse是"战斗民族"俄罗斯搜索巨头Yandex公司开源的一个极具"战斗力"的实时数据分析数据库，是面向 OLAP 的分布式列式DBMS，圈内人戏称为"喀秋莎数据库"。ClickHouse简称"CH",但在中文社区里大家更偏爱"CK",反馈是因为有"AK"的感觉！与Hadoop、Spark这些巨无霸组件相比，ClickHouse很轻量级，且不依赖于其他组件。下载仓库：https:/
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2023-11-10 06:11:49
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参考：https://www.jianshu.com/p/ae45e0aa2b52 阅读此文，你将得到什么：ClickHouse安装的2种方法，以及背后的坑一步步帮你实现ClickHouse从单机到集群化，以及集群化的原理、配置文件等集群化的2种方案，孰优孰劣组件介绍ClickHouse安装完后，会有几个重要命令：
clickhouse-server Cli
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2024-05-24 22:37:21
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日前，Grafana官方宣布发布一个新的大版本Grafana 7.0。Grafana的创建者TorkelÖdegaard也在Grafana在线大会上进行了新版本演讲和演示。新版本将实现更直观，更简单，更轻松，更一致的使用体验，还进行了一些重要的增强，包括简化自定义插件的开发和可视化功能，并提高系统的访问速度和灵活性。更多功能请和虫虫一起学习尝鲜。概述Grafana 7.0版本中的重要功能包括：UX
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2024-03-22 14:57:55
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主要作用scrape.Target 是一次抓取的具体对象，包含了抓取和抓取后存储所需要的全部信息。从 targetGroup.Group 到 scrape.Target 的转换过程如下：targetsFromGroup函数遍历每个targetGroup.Group中的Target，合并targetGroup.Group的公共标签集（记为A）和这个Target本身的标签集（记为B）为标签集C。pop
clickhouse笔记03-- Grafana 接入ClickHouse1 介绍2 安装测试3 注意事项4 说明1过 grafana 来展示表中的数据
原创
2022-08-29 10:56:05
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# Spring Boot 接入 Clickhouse 教程
## 1. 概述
在本教程中，我们将学习如何在 Spring Boot 应用程序中接入 Clickhouse 数据库。我们将按照以下步骤进行操作：
1. 添加 Clickhouse 依赖
2. 配置 Clickhouse 数据库连接
3. 创建实体类和数据访问层
4. 使用 ClickhouseRepository 进行数据操作
原创
2023-11-26 03:12:38
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在所有的表引擎中，最为核心的当属MergeTree系列表引擎，这些表引擎拥有最为强大的性能和最广泛的使用场合。对于非MergeTree系列的其他引擎而言，主要用于特殊用途，场景相对有限。而MergeTree系列表引擎是官方主推的存储引擎，支持几乎所有ClickHouse核心功能。MergeTree表引擎MergeTree在写入一批数据时，数据总会以数据片段的形式写入磁盘，且数据片段不可修改。为了避
# ClickHouse 数据写入 Redis 的实现
在数据处理的领域中，ClickHouse 和 Redis 是两种非常流行的技术。ClickHouse 是一款高性能的列式数据库，适合进行大规模的数据分析；而 Redis 是一款高性能的键值数据库，常用于缓存、实时数据处理等场景。将 ClickHouse 中的数据写入 Redis 可以帮助我们进行更高效的数据存取。
## 流程概述
下面是
最近在springboot项目中用到了websocket实现待办事项的实时提醒，在集成websocket中踩了好几个坑，还好通过我的聪明才智解决了，特此记录一下。1.引入依赖，在pom文件中加依赖。由于springboot提供了websocket的starter 所以在pom中直接加依赖<!--websocke
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2024-05-09 16:37:33
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# 实现Java Clickhouse接入Kafka节点教程
## 整体流程
下面是实现Java Clickhouse接入Kafka节点的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| -------- | ------------------------ |
| 1 | 设置Maven依赖 |
| 2 | 创建Kafk
原创
2024-03-31 03:10:49
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# 了解ClickHouse和Redis
在大数据处理和实时数据分析领域，ClickHouse和Redis都是非常流行的开源工具。ClickHouse是一个用于实时分析的列式数据库管理系统，而Redis是一个内存数据库，常用于缓存和高速数据存储。本文将介绍ClickHouse和Redis的基本概念以及它们之间的结合使用。
## ClickHouse简介
ClickHouse是由Yandex开
原创
2024-05-15 04:50:20
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之前使用数据库较多的是mysql，其次是redis和mongo。应对数据量较大的情况时：对mysql做了分区存储。mysql在常规情况下的存储量级是：2000万。但是当数据量越来越大的情况下，效率也会相应降低。场景：从es获取了应用日志，入库后分析。首先用开源框架“达芬奇”将入库后的数据进行展示，默认展示7天，一张表大概12万数据量，整表数据量大概60万。表结构不算复杂、大数据量导致慢sql，达芬
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2023-07-29 19:26:09
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查看系统配置查看系统表select * from system.clusters;验证zookeeper #验证zookeeper是否与当前数据库clickhouse进行了正确的配置SELECT * FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse';建表创建本地表 MergeTree，这个引擎本身不具备同步副本的功能，如果指定的是ReplicaMer
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2024-01-14 19:59:46
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