在上一章节中，我们讲到实时数仓的建设，互联网大数据技术发展到今天，各个领域基本已经成熟，有各式各样的解决方案可以供我们选择。在实时数仓建设中，解决方案成熟，消息队列Kafka、Redis、Hbase鲜有敌手，几乎已成垄断之势。而OLAP的选择则制约整个实时数仓的能力。开源盛世的今天，可以供我们选择和使用的OLAP数据库令人眼花缭乱，这章我们选取了几个最常用的OLAP开源数据引擎进行分析，希望能给正
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2024-05-25 18:29:05
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ClickHouse是一个用于联机分析处理(OLAP)的开源列式数据库管理系统(columnar DBMS)。它通过针对性的设计力图解决海量多维度数据的查询性能问题。开发语言: C++ClickHouse的特点开源的列存储数据库管理系统，支持线性扩展，简单方便，高可靠性，容错跑分快：比Vertica快5倍，比Hive快279倍，比MySQL快800倍功能多：支持数据统计分析各种场景，支持
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2023-08-17 18:44:51
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# ClickHouse 取代 MySQL：一种新兴的数据库解决方案
随着数据的快速增长及实时分析需求的提升，传统的关系型数据库（如 MySQL）在处理大规模数据时显得力不从心。本文将探讨 ClickHouse 如何逐渐取代 MySQL，并对其特点、使用案例以及代码示例进行介绍。
## 一、ClickHouse 与 MySQL 的比较
ClickHouse 是一个列式数据库管理系统，旨在在线
# ClickHouse取代MySQL：数据分析的新时代
在大数据时代，我们面对着海量的实时数据，传统关系数据库如MySQL在处理复杂查询和高并发时往往力不从心。为了满足现代企业对性能和效率的需求，ClickHouse应运而生，成为了许多大数据分析场景中的首选工具。本文将对ClickHouse如何取代MySQL进行探讨，并通过代码示例和图示化流程让您更加深入理解其优势。
## 什么是Click
原创
2024-09-01 03:42:21
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ClickHouse实战–使用ReplacingMergeTree来更新数据概述通过ReplacingMergeTree引擎的表可以更新主键相同和版本相同的数据行。本文介绍ReplacingMergeTree引擎的使用方式和数据更新的操作。ReplacingMergeTree实战创建本地表创建一张本地表：stu_localCREATE TABLE if not exists test_db.stu
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2024-07-18 16:33:25
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**clickhouse 的sql语句要求很严格，区分大小写建表数据类型：Int8 .... Int256 UInt8 UInt256 Float32 Float64 String Date DateTime常用引擎1.日志引擎具有最小功能的轻量级引擎。当您需要快速写入许多小表（最多约100万行）并在以后整体读取它们时，该类型的引擎是最有效的。1.
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2023-10-16 18:27:24
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一． 概述随着物联网 IOT 时代的来临，IOT 设备感知和报警存储的数据越来越大，有用的价值数据需要数据分析师去分析。大数据分析成了非常重要的环节。当然近两年开启的开源大潮，为大数据分析工程师提供了十分富余的工具。但这同时也增加了开发者选择合适的工具的难度，尤其对于新入行的开发者来说。学习成本，框架的多样化和复杂度成了很大的难题。例如 Kafka,Hdfs,Spark,Hive 等等组合才能产生
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2024-07-18 07:27:08
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# ClickHouse 能否取代 Hadoop：实现步骤指南
在数据处理领域，Hadoop 和 ClickHouse 各有优势。但很多开发者考虑使用 ClickHouse 来替代 Hadoop，以应对实时数据分析的需求。本文将指导你如何实现这一目标，步骤清晰且配有示例代码。同时，我们还将展示流程图和序列图，帮助你更好地理解整个过程。
## 流程概述
实现 ClickHouse 取代 Had
ClickHouse概述1.1 ClickHouse概述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，主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用 SQL 查询实时生成分析数据报告。1.2ClickHouse概述真正的列式数据库管理系统ClickHouse不单单是一个数据库， 它是一个数据库管理系统。因为它允许在运行时创
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2023-09-27 18:58:17
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# 实现 Presto 连接 Hive、ClickHouse、HBase
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(连接Hive) --> B(连接ClickHouse)
B --> C(连接HBase)
```
## 类图
```mermaid
classDiagram
class Presto {
+ connectToH
原创
2024-03-01 05:17:10
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# ClickHouse 能否取代 Hadoop？
随着大数据时代的发展，越来越多的企业开始关注数据的存储和处理技术。Hadoop 和 ClickHouse 是两种常用的解决方案。虽然它们各自有其优缺点，但今天我们将讨论 ClickHouse 是否能够取代 Hadoop。本文将为你提供实现这一目标的具体步骤。
## 整体流程
在进行系统的切换和替代之前，我们需要确立一个明确的流程，概括而言，
原创
2024-09-21 04:48:56
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1.ClickHouse是什么ClickHouse联机分析的数据库管理系统2.列式存储和行式存储的区别列式存储的优点是同一列存放在一起，由于数据类型相同，可以进行很好的压缩，排序更加方便，查询时不需要读取一整行数据 行式存储的优点是支持事务处理，更好的支持一致性3.MergeTree是什么mergetree有俩层含义：合并树表引擎家族或者是最基本的MergeTree表引擎3.1MergeTree独
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2023-10-12 18:20:16
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1. 四种数据库的比较数据库描述Greenplum开源大规模并行数据分析引擎。借助MPP架构，在大型数据集上执行复杂SQL分析的速度比很多解决方案都要快。应用广泛。Teradata大型数据仓库系统，产品成熟，价格昂贵。用于证券系统。Presto分布式SQL查询引擎， 专门进行高速、实时的数据分析。本身不存储数据，但是可以接入多种数据源。擅长对海量数据进行复杂的分析。用于大数据量分析。Clickho
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2023-08-13 09:25:01
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# 如何在Hive中使用NVL函数
在数据分析和处理的过程中，处理空值是一项重要的任务。在Apache Hive中，`NVL`是一个非常常用的函数，它通常用于替换空值。然而，很多新手开发者可能会问，“Hive中的NVL可以不带参数吗？”接下来，我们将逐步解析这个问题，并教会你如何在Hive中使用`NVL`函数处理空值，以及如何在不同的情况下使用它。
## 过程概述
首先，让我们来看看整个任务
Hive（数据仓库建模工具之一）一、数据库、数据仓库概述如今，随着诸如互联网以及物联网等技术的不断发展，越来越多的数据被生产出来-据统计，每天大约有超过2.5亿亿字节的各种各样数据产生。这些数据需要被存储起来并且能够被方便的分析和利用。随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管理工具得到了飞速的发展，相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数
Doris 前身是 Palo ，Palo 是百度自研的基于 MPP 的交互式 SQL 数据仓库，主要用于解决报表和多维分析。它主要集成了 Google Mesa 和 Cloudera Impala 技术。根据最新的 Apache 基金会邮件列表，百度开源项目 Doris 已全票通过投票，正式成为 Apache 基金会的孵化器项目。投票结果是，在包含 8 个约束性投票(binding vo
# 从 Hive 迁移到 Doris 的步骤指南
随着大数据技术的不断发展，许多公司开始寻找更加高效且易于操作的数据处理框架。在这个过程中，Apache Doris 作为一个新的 OLAP 数据库，逐渐被引入来取代 Hive。本文将指导你如何实现“Doris 取代 Hive”的流程，并提供具体的代码示例和注释。
## 迁移流程
下面是从 Hive 迁移到 Doris 的基本步骤。我们用表格展
clickhouse 特点 1 列式存储 分析型 聚合性能好 压缩比高 因为同一列的数据类型一样 同样数据占空间小 磁盘和缓存使用率高 &nbs
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2024-05-04 15:13:55
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# 实现clickhouse hive的步骤
为了帮助你实现"clickhouse hive"，我将介绍整个过程，并提供相应的代码和注释。下面是实现"clickhouse hive"的步骤以及每个步骤需要做的事情：
## 1. 创建Hive表
首先，我们需要在Hive中创建一个表，用于存储要导入到ClickHouse中的数据。可以使用以下代码创建表：
```sql
CREATE TABLE
原创
2023-09-28 05:59:04
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Hive是Hadoop生态系统中事实上的数据仓库标准。Hive是建立在Hadoop生态中的数据仓库中间件，其本身并不提供存储与计算能力。Hive的存储引擎使用HDFS，计算引擎使用MapReduce或Spark。 Hive本质上是一个元数据管理平台，通过对存储于HDFS上的数据文件附加元数据，赋予HDFS上的文件以数据库表的语义。并对外提供统一的Hive SQL接口，将用户提交的SQL翻译为对应的
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2023-07-10 13:14:48
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