# 比较 Hadoop 和 ClickHouse：哪个更适合你的需求？
在大数据处理的领域，有很多工具可以选择。在这篇文章中，我们将探讨 Hadoop 和 ClickHouse 的优缺点，帮助你决定使用哪一个。我们将通过一系列的步骤来实现这一点，并且要借助代码、图表等形式帮助你理解。
## 评估流程
下面是评估 Hadoop 和 ClickHouse 的总体流程：
| 步骤 |
原创
2024-10-19 07:02:04
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翻译自官网文档：https://clickhouse.tech/docs/en/engines/table-engines/integrations/hdfs/ 文章目录用法实现细节通配符举例配置配置选项kerberos支持 Clickhouse通过HDFS引擎可以实现对HDFS上数据的管理，从而实现了与Apache Hadoop生态圈的集成。该引擎和File以及URL类型的引擎十分相似，不同之处
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2023-11-08 15:55:16
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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。Apache Kudu是Cloudera Manager公司16年发布的新型分布式存储系统，结合CDH和Impala使用可以同时解决随机读写和sql化数据分析的问题。分别弥补HDFS静态存储
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2023-10-25 23:16:02
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业务需求的升级和数据量的增长推动着技术的升级变革和创新。当下会员标签数据也正在从最初的Mysql关系型数据库迁移到ES。以满足更高数据量下业务方对查询性能和数据分析的要求。目前来看，ES能完美解决当下数量级的查询及分析聚合要求，但是ES的数据量上到十亿级别，性能还是有所退化，查询速度就显得捉襟见肘。用户是最不喜欢等待的，超过1秒的等待都是不太好的用户体验。我在以往的工作中，有过使用Hadoop全家
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2023-12-10 14:03:29
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一、强缓存（这个阶段不需要发送HTTP请求）对于强缓存，浏览器在第一次请求的时候，会直接下载资源，然后缓存在本地，第二次请求的时候，直接使用缓存。强缓存方案Expires：服务端的响应头，第一次请求的时候，告诉客户端，该资源什么时候会过期。该字段是 http1.0 时的规范，它的值为一个绝对时间的 GMT 格式的时间字符串，比如 Expires:Mon,18 Oct 2066
京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。我们把订单数据存储在MySQL中，但显然只通过DB来支撑大量的查询是不可取的。同时对于一些复杂的查询，MySQL支持得不够友好，所以订单中心系统使用了Elasticsearch来承载订单查询的主要压力。 Elasticsearch作为一款功能强大的分
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2024-09-04 07:55:07
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网上有很多Apache Solr和ElasticSearch之间的比较，我来写写我的看法。Solr可能是构建标准搜索应用时的首选武器，但Elasticsearch将其提升到了一个新的层次，它的架构可以创建现代实时搜索应用。Percolation是一个令人兴奋的创新功能，这个功能能轻松打败Solr。Elasticsearch具有可扩展性、速度快，并且是一个集成。Adios Solr，很高兴认识你。维
Clickhouse分布式表引擎（Distributed）查询核心原理解析Clickhouse分布式表引擎（Distributed）写入核心原理解析Clickhouse分布式表引擎（Distributed）查询核心原理解析与分布式数据写入时可以选择写分布式表或本地表有所不同，在面向集群查询数据的时候，只能通过Distributed表引擎实现。当Distributed表接收到SELECT查询的时候，
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2024-03-27 10:01:36
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一、简介redis是一种NoSQL数据库。NoSql数据的共同特点是去掉关系型数据的关系型特点。数据之间没有关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构层面上带来了可扩展的能力。[官网][https://redis.io/documentation]RDBMSNosql结构化查询语言没有声明查询语言数据和关系都存储在单独的表中键值对存储、列存储、文档存储、图形数据库严格一致性最终一致性、高性能、高
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2024-10-16 09:43:15
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# MongoDB与ClickHouse性能比较的实现方法
对于刚入行的小白来说，判断哪个数据库的性能更好，涉及多方面的理解与实践。在这篇文章中，我们将一步步教你如何比较MongoDB和ClickHouse的性能。通过实际操作，我们将分析它们在读取、写入和查询等方面的表现。
## 一、流程概述
首先，我们需要明确整个比较的流程。以下是步骤概述：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-14 04:22:08
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前言：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业务需求。而Clickhouse在OLAP（On-Line Analysis Processing——即一种在线分析处理的，用于数据分析的计算方法）领域的应用，可以助力企业打造完备的运维管理平台，从而实现降本增效的目标。●注解：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
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2024-02-27 10:10:57
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实时搜索 elasticsearch vs solroyhk学习笔记什么是ElasticSearch?ElasticSearch是基于rest风格,分布式搜索引擎,非常优秀的lucene库.内置的JSON API提供了一个优雅的+ HTTP平台完美的结合(例:弹性可搜索的ruby gem)。它的简单的、可伸缩的和酷...对比solr首先,让我们澄清问题.solr效率是非常快的,这个我可以肯定.so
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2024-05-28 11:27:01
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作者 | Jian Shen, Ze Wang, David Wang, Jeremy Shi, and Steven ChenAresDB在Uber被广泛使用，为我们的实时数据分析仪表盘提供支持，使我们能够针对业务的各个方面大规模制定数据驱动的决策。通过开源这个工具，我们希望社区中的其他人可以利用AresDB分析自己的数据。在Uber，我们能够利用实时分析
Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索分析引擎，它的底层是构建在Lucene之上的。简单来说是通过扩展Lucene的搜索能力，使其具有分布式的功能。ES通常会和其它两个开源组件logstash（日志采集）和Kibana（仪表盘）一起提供端到端的日志/搜索分析的功能，常常被简称为ELK。Clickhouse是俄罗斯搜索巨头Yandex开发的面向列式存储的关系型数据库。ClickHouse
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2024-02-27 15:01:38
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ReplicatedMergeTree之数据同步流程在创建了ReplicatedMergeTree后，会有几个taskHolder在后台去监听zk的log并向queue添加，监听mutations的变化并触发mutation相关操作。这里先不对mutation相关操作做分析，主要先说明一下正常的数据插入和正常的数据复制流程。首先了解一个taskHolderqueue_task_handle：负责从
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2024-04-14 20:40:25
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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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2024-06-27 21:10:24
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“Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索分析引擎，它的底层是构建在 Lucene 之上的。简单来说是通过扩展 Lucene 的搜索能力，使其具有分布式的功能。ES 通常会和其它两个开源组件 Logstash（日志采集）和 Kibana（仪表盘）一起提供端到端的日志/搜索分析的功能，常常被简称为 ELK。Clickhouse 是俄罗斯搜索巨头 Yandex 开发的面向列式存储的关系型数据
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2024-05-10 20:05:29
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天玑 920天玑810型号 制作工艺6nmCPU架构2.5GHz 大核A78*22.0GHz ?小核A55x6四个Arm Cortex-A76（2.4GHz）大核四个Arm Cortex-A55（2.0GHz）小核GPU参数ARM Mali-G68Mali-G57 MC2网络参数集成Helio M70集成5G基带 天玑920的主要特性如下:MediaTek智能刷新率显示: 可根据游戏或系统UI智
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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作者：李景龙背景简介涅槃选品是京东零售内的战略级bigboss项目，项目主要致力于构建商品底层能力，打通提报、投放流程，实现选品的线上化、规则化与智能化；通过多方协作盘货，充分表达营销、品类、运营/采销等多方意志 。 业务上的多样化需求，导致在项目初期面临以下众多技术难点与挑战技术方案为解决以上技术难点，京东零售整体设计了一套这样的技术方案：技术方案在数据存储查询上主要分成三个大模块： 模块一：C
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2024-04-17 10:45:39
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