请谈谈flink的checkpoint机制，checkpoint时，会否影响正常的数据处理Checkpoint 与 state 的关系Checkpoint 是从 source 触发到下游所有节点完成的一次全局操作。下图可以有一个对 Checkpoint 的直观感受，红框里面可以看到一共触发了 569K 次 Checkpoint，然后全部都成功完成，没有 fail 的。 state 其实就是 Che
一、分区设计1.使用类型 1）不指定分区键 如果建表时不指定分区键，则数据默认不分区，所有数据写到一个默认分区all里面。 2）使用整型 如果分区键取值属于整型且无法转换为日期类型YYYVYMMDD格式，则直接按照该整型的字符形式输出作为分区ID的取值。 3）使用日期类型 如果分区键取值属于日期类型，或者是能够转换为YYYYMMDD日期格式的整型，则按照分区表达式逻辑格式化后作为分区I
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2023-09-05 11:22:09
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业务需要一种OLAP引擎，可以做到实时写入存储和查询计算功能，提供高效、稳健的实时数据服务，最终决定ClickHouse。什么是ClickHouse？ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。列式数据库更适合于OLAP场景(对于大多数查询而言，处理速度至少提高了100倍)，下面详细解释了原因(通过图片更有利于直观理解)，图片来源于ClickHouse中文官
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2023-07-11 17:28:51
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当我们处理连续数据并需要基于移动窗口（如，仅使用过去三个月数据）计算时使用分区功能非常有用，因为分区无需删除数据，就能高效避过不使用的（或过期）数据。本文介绍分区表原理，对比查询、插入性能，了解分区的优势于劣势，从而理解在恰当的应用场景使用分区功能。分区表原理ClickHouse分区表把表分成多个块，从而后续可以高效地处理这些块（如，删除或移动），要定义分区表，需要使用PARTITION BY表达
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2023-11-07 12:15:41
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整体架构图工具Flink 1.11.2Scala 2.11Tableau 2020.2一、模拟发送数据新建一个类KafkaProducer用来模拟产生消费数据，这里是产生tab作为分隔符的数据，生产里面很多是json的数据，flink解析json可以看我另一篇博客:Flink解析kafka的json字段并利用Flink CEP实时监控订单数据写入MySQL代码如下:package TopNitem
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2024-01-29 11:31:22
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虚拟机的语句详解：1.zookeeper启动：zkServer.sh start
zkServer.sh start
zkServer.sh status
zkCli.sh
2.kafka
kafka-server-start.sh /usr/local/apps/kafka/config/server.properties
kafka如何创建topic：
3.flink操作语句
进入cd
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2024-05-24 12:49:40
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最近我们通过实时数仓+clickhouse的方式把我们的实时大屏进行了重构，在重构的过程中我们参考了网上很多的例子，基本上大体的思路就是flink做宽表，实时使用clickhouse进行数据存储，同时批处理写入到hive。使用 基本的设计架构就是这样，通过flink把消息报进行分层，主要分为两到三层，dw层主要做维表的join和冗余。业务线dw做kafka业务的打散，分业务管理以及一些指标的微聚合
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2024-03-15 12:31:35
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(给DotNet加星标，提升.Net技能)
前言我是在17年就听说过Clickhouse,那时还未接触过亿数据的运算，那时我在的小公司对于千万数据的解决方案还停留在分库分表，最好的也是使用mycat做的集群。这些解决方案都比较复杂，毕竟通常来说那些需要大量存储的数据基本都是像日志，流水等不需要修改的数据，像客户人员等需要经常维护的信息一般项目也就几万左右，在这些不是非常重要的数据上
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2024-03-25 21:47:04
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本篇文章主要在架构&使用上介绍ClickHouse的基本概念&基本查询，抛砖引玉，大家实践的路上多多交流。说在前头：OLAP的分类与OLAP操作OLAP的架构分类1.ROLAP：使用关系模型进行建模，数据建模通常使用星型模型或雪花模型。OLAP最初提出的时候就是建立在关系型数据库上，将多维度分析操作直接转换为SQL查询。2.MOLAP：为了缓解ROLAP的性能问题，MOLAP使用多
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2024-06-12 20:48:34
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# ClickHouse MaterializeMySQL 分区教程
在学习如何实现 ClickHouse MaterializeMySQL 的分区之前，我们首先需要了解整体流程。ClickHouse 是一个强大的列式数据库，与 MySQL 的集成使其具备强大的数据分析能力。MaterializeMySQL 是将 MySQL 数据导入到 ClickHouse 的工具，分区则可以帮助提高查询性能。
原创
2024-09-07 05:28:34
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最强OLAP分析引擎-Clickhouse快速精通二 ==楼兰== 文章目录四、集群机制4.1 数据副本4.2 分布式表五、配置优化六、查询优化6.1 查看执行计划6.2 clickhouse内置的语法优化规则6.3 高性能查询优化1、选择合适的表引擎2、建表时不要使用Nullable3、合适的划分分区和索引4、数据变更优化5、使用Prewhere替代where6、指定列和分区7、避免构建虚拟
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2024-08-21 08:56:24
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flink,clickhouse
flink写入clickhouse之单表写入简介flink有一个标准的jdbc sink，提供批量，定时的提交方法。同时，如果设置了checkpoint，在做checkpoint时候会进行一次提交。基于这点，我们可以将jdbc sink的提交时间和数量设置的很大（即一次checkpoint间隔内达不到的标准），然后通过c
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2023-06-28 17:32:57
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近年来，随着大数据分析技术的普及和物联网产业的兴起，越来越多的企业开始重视海量数据的收集和分析处理活动，希望从庞大的数据资料中挖掘出高价值的信息和洞见。而在数据规模快速膨胀的同时，企业对数据处理平台的软硬件基础设施也提出了更高的要求，并在这一领域催生了很多高水平的前沿技术变革。在这样的趋势下，由俄罗斯 Yandex 开发的一款名为 Clickhouse 的数据库产品就在众多竞争者中脱颖而出，凭借十
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2024-05-07 11:27:47
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ClickHouse 分片集群 操作使用 一、分片集群1、集群写入流程（3 分片 2 副本共 6 个节点）2、集群读取流程（3 分片 2 副本共 6 个节点）3、分片 2 副本共 6 个节点集群配置（供参考）4、配置三节点版本集群及副本1）集群及副本规划（2 个分片，只有第一个分片有副本）2） 配置步骤1）在 hadoop102 的/etc/clickhouse-server/config.d2
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2024-01-03 11:21:26
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Flink 从入门到精通 系列文章作者：逍凯，阿里云数据库实习开发工程师注：以下分析基于开源 v19.15.2.2-stable 版本进行，社区最新版本代码改动较大，但是总体思路是不变的。01用户提交一条查询SQL背后发生了什么在传统关系型数据库中，SQL处理器的组件主要包括以下几种：• Query Parsing负责进行词法和语法分析,把程序从人类高可读的格式(即SQL)转化成机器高可读的格式(
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2023-11-20 06:03:48
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一、数据分区分区以目录形式组织，每个分区独立分开存储。1.分区ID的生成逻辑（1）不指定分区=指定了一个名称为all的分区 （2）如果分区键取值属于整型，并且无法转换为日期格式，按照该整形的字符形式输出 （3）如果能转换成日期格式的日期类型或者整形，按照日期格式输出 （4）其他类型（String，Float）通过128位的Hash算法取其Hash值作为分区ID的取值2.例子：（1）无 all （2
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2024-04-30 17:14:00
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摘要：本文由趣头条数据平台负责人王金海分享，主要介绍趣头条 Flink-to-Hive 小时级场景和 Flink-to-ClickHouse 秒级场景，内容分为以下四部分：一、业务场景与现状分析二、Flink-to-Hive 小时级场景三、Flink-to-ClickHouse 秒级场景四、未来发展与思考Tips：点击「阅读原文」可下载作者分享 PPT～一、业务场景与现状分析 趣头条查询
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2024-05-23 17:17:09
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生产端结果分区生产者结果分区是生产端任务所产生的结果。以一个简单的MapReduce程序为例，从静态的角度来看，生产端的算子（Map）跟消费端的算子（Reduce），两者之间交换数据通过中间结果集（IntermediateResult）。形如下图：而IntermediateResult只是在静态表述时的一种概念，在运行时，算子会被分布式部署、执行，我们假设两个算子的并行度都为2，那么对应的运行时模
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2024-04-24 21:40:47
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开源大数据处理技术从 Hadoop 开始，经历了 Storm，Spark，现在又到 Flink 的发展过程，计算模型也经历了从批到流的转换，目前的新趋势也已经开始朝着批流融合方向演进。QCon 北京 2019 设有“实时计算”专题， 点此查看 ，了解各种新型实时计算技术的发展趋势及一线生产场景的应用案例。
从媒体的最新资讯推送，到购物狂欢的实时数据大屏，实时计算已经应用到了多个生活、工
引用网络文章开启本课程的开篇： 在大数据分析领域中，传统的大数据分析需要不同框架和技术组合才能达到最终的效果，在人力成本，技术能力和硬件成本上以及维护成本让大数据分析变得成为昂贵的事情。让很多中小型企业非常苦恼，不得不被迫租赁第三方大型公司的数据分析服务。 ClickHouse开源的出现让许多想做大数据并且想做大数据分析的很多公司和企业耳目一新。ClickHouse 正是以不依赖Hado
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2024-02-29 07:51:20
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