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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2023-11-21 21:34:38
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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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背景Elasticsearch是一个强大的分布式全文检索和数据分析引擎，也是日志分析系统经常使用的一种实现方案，但近年来随着ClickHouse的发展，Elasticsearch在日志分析领域的地位逐渐被取代，许多公司已经将自己的日志分析解决方案从ES迁移到了ClickHouse，比如阿里、bilibili、快手等公司，公司内部有一些团队的数据分析业务也从ES迁移到了ClickHouse。为什么C
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2023-09-27 09:01:22
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什么是clickhouseClickHouse是一个面向列的数据库管理系统（DBMS），用于联机分析处理查询（OLAP）在“普通”面向行的数据库管理系统中，数据按以下顺序存储： 换句话说，与一行相关的所有值在物理上紧挨着存储。面向行的 DBMS 的例子有 MySQL、 Postgres 和 MS SQL Server。在列式数据库中，数据是这样存储的: 这些示例仅显示数据的排列顺序。来自不同列的值
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2024-03-19 08:14:06
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文章目录二、扩容2.1 扩容副本1、扩容副本的大致步骤2、案例测试2.2 扩容分片1、扩容分片的大致步骤2、案例测试3、案例测试 二、扩容2.1 扩容副本对于副本节点的扩容，当ck集群新增副本节点后，zk会自动将原副本中的数据同步至新增副本节点中。1、扩容副本的大致步骤在扩容副本节点中修改配置，将集群配置中添加当前副本节点启动扩容副本节点节点，并创建相关复制表（此时该副本节点查询请求可正常路由选
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2023-11-02 08:07:50
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# ClickHouse 代替 HBase 的前景与应用
在大数据时代，数据存储和处理方式的选择对企业的信息流动和决策过程至关重要。HBase 是一种广泛使用的 NoSQL 数据库，常常被用于处理大规模非结构化数据。然而，近年来 ClickHouse 的出现为数据分析领域带来了新选择，它作为一种列式数据库，能够在快速查询和高性能方面表现出色。本文将讨论 ClickHouse 作为 HBase 的
## 用ClickHouse代替HBase的实现流程
### 步骤表格
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
|------|------------------------|-------------------------------------------------
原创
2024-03-28 07:58:29
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# 使用 ClickHouse 代替 Hadoop 入门指南
在数据处理和分析的世界中，Hadoop 和 ClickHouse 都是重要的技术栈。但是，如果你希望使用 ClickHouse 来代替 Hadoop，很多新手往往会感到困惑。本文将帮助你了解如何将 ClickHouse 作为一个高性能的 OLAP（在线分析处理）数据库，用以替代传统的 Hadoop 数据处理方式。
## 流程概述
ClickHouse 的 MaterializeMySQL 实现Mysql复制众所周知，MySQL 的用户群体很大，但是MySQL和ClickHouse是两个完全不一样的数据库，为了能够增强数据的实时性，很多解决方案会利用 binlog 将数据写入到 ClickHouse。ClickHouse在2020下半年新增了一个名为 MaterializeMySQL 的 database 引擎，该 data
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2023-08-05 08:55:31
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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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# ClickHouse 替代 Redis 的实现方案
在现代数据处理环境中，开发者常常面对各种数据库和缓存的选择。Redis 以其高性能和易用性而成为流行的缓存解决方案，但在某些情况下，ClickHouse 作为列式数据库也可以有效替代 Redis。本文将介绍如何实现这一目标，并提供详细的步骤和代码示例。
## 目录
1. 流程概述
2. 实现步骤
3. 代码示例
4. 总结
## 1.
# 从 MySQL 切换到 ClickHouse 的步骤
## 甘特图
```mermaid
gantt
title 从 MySQL 切换到 ClickHouse 的步骤
section 准备工作
学习ClickHouse知识: done, 2022-12-01, 3d
确认数据结构: done, after 学习ClickHouse知识, 2d
创建C
原创
2024-06-29 04:52:31
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ClickHouse 是一个真正的列式数据库管理系统（DBMS)。在 ClickHouse 中，数据始终是按列存储的，包括矢量（向量或列块）执行的过程。只要有可能，操作都是基于矢量进行分派的，而不是单个的值，这被称为«矢量化查询执行»，它有利于降低实际的数据处理开销。
1 需求分析1.1 分析压测对象1）什么是ClickHouse 和Elasticsearc
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2023-08-07 06:58:46
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DBA通常使用一些SQL语句从管理数据库中抽取感兴趣的信息，如检查会话、锁、磁盘使用情况、性能和副本等。会话数据库使用情况概览最重要的就是列出当前活动连接。从OS来看到数据库的会话是看不见的，因为ClickHouse仅有一个进程、每个连接对应一个线程，所以只能依赖SQL语句查询。列举数据库活动会话：SHOW PROCESSLIST;
SELECT query_id, user, address
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2023-10-17 12:38:43
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一、ClickHouse 是什么？ClickHouse：是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)我们首先理清一些基础概念OLTP：是传统的关系型数据库，主要操作增删改查，强调事务一致性，比如银行系统、电商系统OLAP：是仓库型数据库，主要是读取数据，做复杂数据分析，侧重技术决策支持，提供直观简单的结果接着我们用图示，来理解一下 列式数据库 和 行式数据库 区别在传统的行式数据
目录1. 概述1.1 物化视图和普通视图的区别1.2 优缺点1.3 基本语法1.3.1 创建物化视图的限制1.3.2 物化视图的数据更新2. 案例实操2.1 准备测试用表和数据2.2 创建物化视图2.3 导入增量数据2.4 导入历史数据参考文献 1. 概述 ClickHouse 的物化视图是一种查询结果的持久化，它确实是给我们带来了查询效率的提升。用户查起来跟表没有区别，它就是一张表，它也像是
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2023-09-25 09:03:36
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一直在寻找如何存储大数据的解决办法，碰巧在技术网站上了解到了Clickhouse，能支撑几十亿甚至百亿以上的数据量，顿时我觉得有必要去部署一套用用。 clickhouse是存入数据的，但是还缺少监听mysql的工具，让binlog变化存入到clickhouse中。试了下clickhouse自带的MaterializeMySQL，不支持json，刚好我用到了，尴尬！不然这个就是最简单的方式
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2023-08-27 18:03:35
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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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一、目标用Kettle把Hive的DWS层数据增量导入到ClickHouse中工具版本：Kettle：8.2 Hive:3.1.2 ClickHouse21.9.5.16二、前提准备（一）kettle已连上Hivecs'd（二）kettle已连上ClickHouse 三、实施步骤（一）打开kettle
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2024-07-12 15:54:47
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文法约定ig：index_granularityigb：index_granularity_bytesMergeTree 相关概念MergeTree 建表CREATE TABLE t_foo (
...
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (a1, a2, a3)
PRIMANY KEY a1, a2
PARTITION BY xxx
SAMPLE By yyy
SE
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2024-04-08 11:00:01
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