1、背景：我们线上有一套clickhouse集群，5分片2副本总计10个实例，每个实例独占1台物理机，配套混布一个3节点zookeeper集群。软件版本：centos 7.5 + CK 19.7.3 + ZK 3.4.13从昨天开始应用写入日志开始堆积，并不断的报错zookeeper session timeout。登录机器查看clickhouse的errlog，大量的timeout信
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2024-04-07 14:36:14
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早期 clickhouse 仅支持单一存储设备，19.15 版本以后支持将数据分别保存在不同的存储设备，且能够自动在不同设备间移动数据。使 clickhouse 可以实现阶梯式多层存储，即将冷热数据分离，将冷热数据分别保存在不同类型的存储设备中。日常交互式查询中，95% 查询访问近几天的数据，剩下 5% 的跑一些长周期批处理任务。我们可以通过阶梯式多层存储，将最新的热点数据放在高性能介质如 S
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2024-08-19 11:04:17
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在Yandex.Metrica中，用户使用JSON作为访问参数。为了处理这些JSON，实现了一些函数。（尽管在大多数情况下，JSON是预先进行额外处理的，并将结果值放在单独的列中。）所有的这些函数都进行了尽可能的假设。以使函数能够尽快的完成工作。我们对JSON格式做了如下假设：字段名称（函数的参数）必须使常量。字段名称必须使用规范的编码。例如：visitParamHas('{"abc":"de
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2023-07-10 14:12:47
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很多场景中由于业务变化数据结构不能确定，数据对象属性也可能随时间而变化。这时使用json保持动态数据是较好的选择，ClickHouse提供相应的工具支持存储和解析JSON数据。 ClickHouse除了以string存储json，22.3版本开始还提供json对象类型实验特性。存储JSON数据最简单方式使用字符串列存储JSON对象，创建示例表：CREATE TABLE test_string (
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2023-07-10 13:24:31
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文章目录1.概述2.Distributed之表查询流程 1.概述2.Distributed之表查询流程Distributed表引擎不会真实存储数据，是ClickHouse提供的一个分布式查询引擎，其查询原理大致概括起来就是将server端接收到的查询请求进行重写，并发送到指定的多个server端去执行查询，最终由接到请求的server端进行汇总，最后返回给client端。这个过程可以通过源码来更
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2023-11-03 06:07:22
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当使用常规IN时，查询被发送到远程服务器，并且它们中的每个服务器都在运行子查询 IN 或 JOIN 条款，除非每个远程服务器都存有全部数据，否则会造成数据不准确的情况使用 GLOBAL IN / GLOBAL JOINs，如select * from tablea where xx GLOABL in (select id from tableb )这样的形式， 首先从所有的
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2023-09-05 00:47:24
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Integration系统表引擎主要用于将外部数据导入到ClickHouse中，或者在ClickHouse中直接操作外部数据源。1 Kafka1.1 Kafka引擎 将Kafka Topic中的数据直接导入到ClickHouse。 语法如下：CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
name1
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2024-03-27 12:10:37
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# ClickHouse 与 Python 结合实现 JSON 数据入库
在今天的数据时代，ClickHouse 是一个极具优势的列式数据库，广泛应用于大规模数据分析中。而 Python 则是当前最流行的编程语言之一，因其简单易用而受到开发者的喜爱。本文将教会你如何将 JSON 数据使用 Python 存入 ClickHouse 数据库。我们将通过一个简单的流程和详细的代码示例，让你更好地理解这
原创
2024-09-25 03:35:27
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# Python 与 ClickHouse 中的 JSON 类型
在管理大数据时，选择适合的数据存储方式和工具是至关重要的。ClickHouse 是一个高性能的列式数据库，它特别适合于分析大量的数据并支持多种数据类型。在本文中，我们将讨论 ClickHouse 中的 JSON 类型，如何通过 Python 进行操作，代码示例将帮助你更好地理解这一过程。
## ClickHouse 中的 JSO
原创
2024-08-15 05:24:57
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# Java与ClickHouse：保存JSON数据的实践
ClickHouse是一款开源的列式数据库管理系统，它以高效的数据分析和查询性能而闻名。通过Java应用程序将JSON数据存储到ClickHouse中，是很多开发者的一项重要任务。本文将详细介绍如何在Java中使用ClickHouse数据库来存储JSON数据，并提供相应的代码示例。
## 1. 环境准备
在开始之前，您需要准备好以下
随着互联网的更进一步发展，信息浏览、搜索以及电子商务、互联网旅游生活产品等将生活中的流通环节在线化，对于实时性的要求进一步提升，而信息的交互和沟通正在从点对点往信息链甚至信息网的方向发展，这样必然带来数据各个维度的交叉关联，数据爆炸也不可避免，因此流式处理应运而生，解决实时框架问题，助力大数据分析。kafka是一个高性能的流式消息队列，适用于大数据场景下的消息传输、消息处理和消息存储，kafka可
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2023-08-04 17:53:37
95阅读
SAMPLE factor OFFSET n 表示按因子系数和偏移量采样，其中factor表示采样因子，即采样总数据的百分比，n表示偏移多少数据后才开始采样，它们两个
原创
2022-09-25 00:26:14
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一、引擎分类 MergeTree系列LogTree系列集成引擎特定功能引擎适用于高负载任务的最通用和功能最强大的表引擎。可以快速插入数据并进行后续的后台数据处理1. MergeTree 2. ReplacingMergeTree 3. SummingMergeTree 4. AggregatingMergeTree5. CollapsingMergeTree 6.VersionedCo
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2024-04-24 23:18:13
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# 如何实现"spark from_json json array"
## 1. 整体流程
下面是实现"spark from_json json array"的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取JSON数据 |
| 2 | 定义Schema |
| 3 | 使用`from_json`函数将JSON字符串转换为结构化数据 |
| 4 | 将转换
原创
2024-05-14 05:21:48
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ClickHouse UBA 版本是字节跳动内部在开源版本基础上为火山引擎增长分析专门深度定制优化的版本。
ClickHouse UBA 版本是字节跳动内部在开源版本基础上为火山引擎增长分析专门深度定制优化的版本。本文介绍在字典编码方向上的优化实践，作者系字节跳动数据平台研发工程师 Jet He，长期致力于 OLAP 引擎开发优化，在 OLAP 领域、用户行
以下为正文。MySQL实时复制原理篇几天前 ClickHouse 官方发布了 v20.8.1.4447-testing，这个版本已经包含了 MaterializeMySQL 引擎，实现了 ClickHouse 实时复制 MySQL 数据的能力，感兴趣的朋友可以通过官方安装包来做体验，安装方式参考 https://clickhouse.tech/#quick-start，需要注意的是要选择 test
# 使用ClickHouse导入MySQL数据
ClickHouse是一个开源的列式数据库管理系统，它以高性能和低延迟而闻名。如果您有大量的MySQL数据, 您可能会考虑将这些数据导入到ClickHouse中以进行更快速和高效的数据分析。
## 安装ClickHouse
首先，我们需要安装ClickHouse。您可以从ClickHouse的官方网站下载和安装适用于您的操作系统的软件包。
安
原创
2023-08-02 14:11:02
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# 使用Spark实现from_json的流程
## 1. 简介
在Spark中，from_json函数用于将JSON字符串解析为结构化的数据。它可以将JSON数据转换为指定的结构，并在后续操作中进行查询和转换。本文将介绍如何使用Spark实现from_json函数，并为刚入行的小白提供详细的步骤和代码示例。
## 2. 整体流程
下面是实现"spark from_json"的整体流程，我们将
原创
2023-10-12 05:13:44
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目录系列表引擎的特点TinyLog表引擎使⽤StripLog表引擎Log表引擎 系列表引擎的特点 共性特点 数据存储在磁盘上当写数据时，将数据追加到⽂件的末尾不⽀持
并发读写
，当向表中写⼊数据时，针对这张表的查询会被阻塞，直⾄写⼊动作结束不⽀持索引不⽀持原⼦写：如果某些操作
(
异常的服务器关闭
)
# 使用 Python 查询 ClickHouse 并返回 JSON 数据
在数据分析和处理的流程中，使用数据库进行数据的存储和查询是至关重要的。ClickHouse 是一款高性能的列式数据库，广泛用于分析场景。本文将引导你如何使用 Python 查询 ClickHouse 数据并以 JSON 格式返回结果。
## 文章结构
我们将以下面几个步骤进行：
| 步骤 | 描述
