ClickHouse高可用集群搭建部署安装一、先安装zookeeper集群1、下载压缩包2、解压3、解压后的目录4、配置zoo.cfg:创建myid文件5、几个命令二、clickhouse集群安装1、下载安装包2、修改配置文件config.xmlmetrika.xmlusers.xml3、验证clickhouse-server9001.service： 部署安装本人是基于以下机器一、先安装zoo
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2024-02-19 10:39:23
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Clickhouse是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（columnar DBMS）。
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2021-08-10 10:18:45
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大多数公司的日志系统检索使用的都是 ELK+Kafka+ES 的架构，在日志数据量不是特别庞大的时候其实这种架构还是挺好的，简单并且也很高效，但是当你的公司日志数据量非常庞大每分钟生产1亿条数据的场景下，这种架构的问题就很明显了，主要会出现下面几个问题：延迟很高，kafka收集push 的延迟变高ES 插入性能迅速下降，大量插入请求只能排队不然 ES 会被打挂，限流排队也就意味着延迟变得更加高我们
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2023-11-09 10:17:29
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在当今大数据处理的技术生态中，ClickHouse和HBase作为两种流行的数据库解决方案，各自拥有不同的适用场景和特点。理解它们的适用性，尤其是在不同用例下的选择，对于企业进行数据架构设计至关重要。我将从技术演进、性能指标、功能特性等多个维度解析ClickHouse和HBase，在实战对比及选型建议方面提供指导。
### 背景定位
在过去的十年中，随着大数据技术的飞速发展，数据的存储与处理方
前言: 作为Hadoop生态系统中重要的一员, HBase作为分布式列式存储, 在线实时处理的特性, 备受瞩目, 将来能在很多应用场景, 取代传统关系型数据库的江湖地位. 本篇主要讲述面向时间序列/面检索的应用场景时, 如何利用HBase的特性去处理和优化.构造应用场景 某气象局对各个站点的信息进行采集和汇总, 这些信息包括站点id, 时间点, 采集要素(要素特别多). 然后对
# ClickHouse和Hive的适用场景分析及实现方法
## 1. 流程概述
首先我们需要了解ClickHouse和Hive的适用场景，然后通过以下步骤来实现：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建ClickHouse数据库 |
| 2 | 创建Hive表，并导入数据 |
| 3 | 在ClickHouse中查询Hive数据 |
## 2. 具体步骤
原创
2024-07-11 04:38:48
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一：简介ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。简称CK, 与Hadoop, Spark相比，ClickHouse很轻量级,由俄罗斯第一大搜索引擎Yandex于2016年6月15日开源, 开发语言为C++。这对保守俄罗斯人来说是个特大事。更让人惊讶的是，这个列式存储数据库的跑分要超过很多流行的商业MPP数据库软件，例如Vertica。（如果你
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2023-09-07 21:34:31
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elasticsearch中常用的API分类如下：文档API: 提供对文档的增删改查操作搜索API: 提供对文档进行某个字段的查询索引API: 提供对索引进行操作，查看索引信息等查看API: 按照更直观的形式返回数据，更适用于控制台请求展示集群API: 对集群进行查看和操作的API 下面简单的一一介绍记录一下。 文档类API Index API: 创建并建立索引 PUT twitter
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2024-03-25 20:06:25
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# ClickHouse, HBase 和 Elasticsearch 的应用场景
在现代数据处理和分析中，各种数据库和数据存储系统屡见不鲜。尤其是 ClickHouse、HBase 和 Elasticsearch，这三者在不同的场景下各展其长。本文将探讨这三种技术的使用场景，并提供相关代码示例，帮助大家更好地理解它们的应用。
## ClickHouse
ClickHouse 是一个列式数据
原创
2024-10-28 03:38:39
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本文主要讲解 ClickHouse 的一些典型分析应用案例，重点就是告诉，一些大厂在做技术选型的时候，也就是因为 ClickHouse 的这些特点才使用的。 下面主要内容大致如下：分组前几函数 TopK窗口分析函数同比环比漏斗分析 windowFunnel如何利用 clickhouse 实现去重ClickHouse 整合 BitMapClickHouse
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2024-01-25 20:46:42
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原创
2024-07-25 16:12:02
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ClickHouse最初是为 Yandex.Metrica 世界第二大Web分析平台 而开发的。多年来一直作为该系统的核心组件被该系统持续使用着。目前为止，该系统在ClickHouse中有超过13万亿条记录，并且每天超过200多亿个事件被处理。它允许直接从原始数据中动态查询并生成报告聚合与非聚合数据有一种流行的观点认为，想要有效的计算统计数据，必须要聚合数据，因为聚合将降低数据量。 但是数据聚合是
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2024-04-24 12:05:21
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1.需求层面：业务需求变化缓慢不适用于微服务架构2.性能层面对请求响应延迟极其苛刻的业务场景不适用微服务架构3.数据一致性层面数据强一致性要求的业务场景不适用微服务架构...
原创
2021-05-25 21:08:25
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一、 Spark的应用现状1.1 Spark需求背景随着数据规模的持续增长，数据需求越来越多，原有的以MapReduce为代表的Hadoop平台越来越显示出其局限性。主要体现在2点：1) 任务执行时间比较长。特别是某些复杂的SQL任务，或者一些复杂的机器学习迭代。2) 不能很好的支持像机器学习、实时处理这种新的
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2023-08-26 09:16:29
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1.volatile最适用一个线程写，多个线程读的场合。
如果有多个线程并发写操作，仍然需要使用锁或者线程安全的容器或者原子变量来代替。(摘自Netty权威指南)
疑问：如果只是赋值的原子操作，是否可以多个线程写？(答案：可以，但是一般没有这样的必要，即没有这样的应用场景)
最经典的使用案例：
volatile boolean shutdownRequested;
...
p
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2015-01-01 21:28:00
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OSPF是一种用于在IP网络中自适应地学习和交换路由信息的协议。它是一种开放式的链路状态路由协议，被广泛应用于各种网络环境中。OSPF适用于何种场景呢？下面我们会详细介绍一些OSPF适用的场景。
首先，OSPF适用于大型企业网络。在大型企业网络中，往往存在着复杂的网络拓扑结构和大量的路由器。OSPF支持多种路由器类型和网络类型，可以很好地应对企业网络中的复杂路由需求。通过OSPF协议，企业网络管
原创
2024-03-07 12:09:51
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在最近的开发和之前的的使用中，我们一般面对需要适应多端的项目或者需要移动端多设备的适应，都可能会引入rem，em这样的单位。如果你要着手一个以上类似的项目，我们也同样建议使用rem或者干脆引入框架，等到你分析框架时，你会发现，有些成熟的框架也是借助rem来解决不同的屏幕大小带来的适应问题。接下来我们就简单的阐述一下我最近在项目中如何使用rem：首先我们要明确，为什么要使用rem，那我们要先从rem
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2024-10-12 11:40:24
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# SparkMllib适用场景及示例
## 什么是Spark MLlib?
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，可以用于大规模数据处理和机器学习任务。Spark MLlib是Spark的一个机器学习库，提供了一系列常见的机器学习算法，可以用来构建和训练机器学习模型。
## SparkMllib适用场景
Spark MLlib适用于大规模数据集上的机器学习任务，特别是
原创
2024-07-07 03:35:02
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本文主要谈及了服务互通开放典型问题，也介绍了企业业务能力API化，着重说明了云服务总线CSB的服务处理过程，最后概括了综合场景。以下为精彩内容整理：云服务总线CSB与ESB有什么关系呢？CSB就是互联网以及云计算场景下的企业服务总线，但重点不同，CSB真正要做的是能力开放平台，无论是ESB还是CSB，它们都是要实现系统之间的服务互通。 服务互通开放典型问题服务协议和接口差异：举个例子，如
# NoSQL适用场景详解
NoSQL（Not Only SQL）数据库在近年来受到了越来越多的关注。与传统的关系型数据库相比，NoSQL数据库在处理大规模数据、非结构化数据以及高并发请求等方面表现优异。本文将探讨NoSQL的几个主要适用场景，并提供相关代码示例。
## 1. 大数据存储
面对海量的数据存储需求，NoSQL数据库提供了分布式架构，支持横向扩展。例如，MongoDB是一款文档存
原创
2024-10-11 07:58:28
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