提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录一、需求背景1、大数据可视化面临的挑战2、大数据数据可视化的目标架构一、Apache Superset简介1、Apache Superset是什么？2、为什么选Apache Superset？3、对比Metabase 三、快速上手四、部署安装 1、部署方式及版本2.配置需求3、下载安装4、安装注意及排错5
Clickhouse基础知识一.Clickhouse简介Clickhouse 是一个开源的面向联机分析处理（OLAP, On-Line Analytical Processing）的列式存储数据库管理系统。优点缺点写入快、查询快不支持事务SQL 支持不适合典型的 K/V 存储简单方便，不依赖 Hadoop 技术栈不适合 Blob/Document 存储支持线性扩展不支持完整的 Update/Del
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2023-08-07 00:10:35
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# clickhouse hbase 实现流程
## 介绍
在开始讲解如何实现 "clickhouse hbase" 之前，我们先来了解一下 clickhouse 和 hbase 分别是什么。
clickhouse 是一个快速、可扩展且开源的列式数据库管理系统，特别适合进行实时分析。它具有高性能、低延迟、高可用性和容错性等特点。
hbase 是一个分布式的、可伸缩的、列式存储的非关系型数据库
原创
2023-07-27 00:45:26
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Hbase的核心思想设计 1、内存 + 磁盘：保证处理效率，也保证数据安全 2、内存：必须经过设计，内存具备优秀的数据结构，保证基本的读写高效，甚至为了不同的需求，可以让读写效率倾斜。 3、磁盘：数据必须存放在磁盘，保证数据安全。磁盘数据文件必须经过精心设计，保证扫描磁盘数据文件的高效率 4、数据排序：在海量数据中要想保证低延时的随机读写操作，数据最好是排序的 5、范围分区：当数据排序之后，可以进
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2023-10-06 15:23:47
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1. 什么是OLAP OLAP（On-line Analytical Processing，联机分析处理）是在基于数据仓库多维模型的基础上实现的面向分析的各类操作的集合。可以比较下其与传统的OLTP（On-line Transaction Processing，联机事务处理）的区别来看一下它的特点： OLAP的优势是基于数据仓库面向主题、集成的、保留历史及不
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2024-03-08 21:43:51
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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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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
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目录最简单的数据存储Hash索引Hash与文件offsetsegment存储与合并一些重要问题Append-only logHash索引的限制排序表和LSM树排序表构建和维护排序表排序表的问题LSM树B+树索引介绍B+树可靠性如今的软件开发其实大都是面向数据的开发，近些年，我们看到了数不胜数的各种存储，眼花缭乱。MySQL、Redis、Kafka、HBase、MongoDB、ClickHouse、
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2023-08-24 21:40:58
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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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1 hbase的来源 1、hdfs的数据读写延迟高 2、不能近实时更新删除局部数据 3、hive的数据必须要指定的列或者字段，必须要格式化的数据。 4、hbase来源于google的bigtable。 2 hbase的定义 Hbase是一个基于Hadoop的开源, 分布式的,多版本的,可扩展的，非关系型数据库，能够处理海量数据(数十亿行和百万列)。 Hbase特点habse类似于：Redis、cl
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2023-10-02 20:44:59
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一、ClickHouse简介1、基础简介Yandex开源的数据分析的数据库，名字叫做ClickHouse，适合流式或批次入库的时序数据。ClickHouse不应该被用作通用数据库，而是作为超高性能的海量数据快速查询的分布式实时处理平台，在数据汇总查询方面(如GROUP BY)，ClickHouse的查询速度非常快。2、数据分析能力· OLAP场景特征大多数是读请求数据总是以相当大的批(> 1
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2023-07-26 19:05:57
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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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# Java对接ClickHouse
## 概述
ClickHouse是一个用于实时数据分析的开源列式数据库管理系统。它具有高性能、可扩展性和稳定性，适合处理大规模数据。在Java应用程序中对接ClickHouse可以帮助开发者实现数据的快速存储和查询。本文将介绍如何在Java应用程序中对接ClickHouse，并给出相应的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，需要确保已经安装了ClickH
原创
2024-06-28 03:32:47
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在大数据环境中，ClickHouse作为高性能列式数据库，广泛应用于实时分析场景。而Hive则在数据仓库领域中占有重要地位。因此，将ClickHouse与Hive进行对接，是实现高效数据分析的重要一环。本文将详细阐述如何实现ClickHouse与Hive的对接，从环境准备到生态扩展，帮助读者快速搭建并优化这两个系统的集成。
## 环境准备
在开始集成之前，我们需要首先搭建各个服务的环境，并确保
hbase简介hbase是一个用以储存结构化和非结构化数据的分布式列式存储数据库 传统数据库mysql,单节点储存,储存容量小,且是行式储存,当我们需要查询某一个字段的所有数据时,需要将全表都加载一遍,而列式数据库则不需要,大大加快了查询速度.且方便执行压缩算法 hbase支持分布式储存,将数据储存在hdfs中,存储量大,且可以利用不同机器来处理并发请求. hbase于clickhouse相比,c
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2023-08-28 10:06:01
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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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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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概述Apache HBase 是 Apache Hadoop 生态体系中的大规模、可扩展、分布式的数据存储服务。同时它还是 NoSQL 数据库。它的设计初衷是为包含了数百万列的数十亿行记录提供随机的、强一致性的实时查询。默认情况下，HBase 的数据会保存在 HDFS 上，HBase 为 HDFS 做了很多优化来保证稳定性与性能。但是维护 HDFS 本身一点也不轻松，要不断进行监控、
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2023-07-21 15:51:51
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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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ClickHouse的显著特性1. 真正的面向列的DBMS在一个真正的面向列的DBMS中，没有任何“垃圾”存储在值中。例如，必须支持定长数值，以避免在数值旁边存储它们的长度“数字”。例如，十亿个UInt8类型的值实际上应该消耗大约1GB的未压缩磁盘空间，否则这将强烈影响CPU的使用。由于解压缩的速度（CPU使用率）主要取决于未压缩的数据量，所以即使在未压缩的情况下，紧凑地存储数据（没有
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2023-12-05 07:39:58
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