一、ClickHouse性能情况主要分为4个方面1、单个查询吞吐量场景一：如果数据被放置在page cache中，则一个不太复杂的查询在单个服务器上大约能够以
2-10GB／s（未压缩）的速度进行处理（对于简单的查询，速度可以达到30GB／s）场景二：如果数据没有在page cache中的话，那么速度将取决于你的磁盘系统和数据的压缩率例如：a、如果一个磁盘允许以400MB／s的速度读取数据，并且数
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2024-06-17 15:11:48
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# 如何实现Spark读取ClickHouse
## 1. 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装并配置ClickHouse集群 |
| 2 | 在Spark中引入ClickHouse连接器 |
| 3 | 从ClickHouse中读取数据到Spark中 |
## 2. 具体步骤及代码
### 步骤1：安装并配置ClickHouse集群
首先，
原创
2024-06-03 03:18:31
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# Spark读取ClickHouse
## 概述
本文将介绍如何使用Spark读取ClickHouse数据库中的数据。Spark是一个开源的分布式计算框架，而ClickHouse是一个为大规模数据分析设计的列式数据库。
## 实现步骤
以下是实现"Spark读取ClickHouse"的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤 1 | 导入必要的库和包 |
原创
2023-08-30 10:49:11
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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1.Java 读写 ClickHouse API1.1 首先需要加入 maven 依赖1.2 Java 读取 ClickHouse 集群表数据JDBC--01--简介ClickHouse java代码1.3 Java 向 ClickHouse 表中写入数据2.Spark 写入 ClickHouse API2.1 导入依赖2.
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2024-06-27 19:00:44
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1.什么是clickhouse:提供了sql结构化的查询语言;clickhouse是一款分布式数据库;clickhouse可以存储海量数据;因为clickhouse是分布式存储海量数据,所以解决了高并发的问题;clickhouse中的数据底层是列式存储clickhouse 不仅可以管理自己的数据,也可以读取别人的数据,比如masql , hdfs 网络和本地文件;选择ClickHouse 的首要原
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2024-01-08 15:09:19
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clickhouse特点：数据通过小批量Batch存储支持高强度的写操作（数千行写入/每秒）读数据量非常小读数据操作中Primary Key 的数量有限（<1百万）每一行的数据量很小优点：多个服务器上的分布式处理：分布式查询：从分布式表查询-> 重写 ->负载均衡,发送给远程节点查询->接收结果、合并非常快速的扫描，可用于实时查询列存储非常适合使用“宽
# 使用 Spark 读取 HBase 提升性能的指南
在大数据处理领域，Apache Spark 和 HBase 是两个广泛使用的工具。Spark 提供强大的数据处理能力，而 HBase 则是 Hadoop 生态中用于存储海量数据的 NoSQL 数据库。当我们需要将 Spark 与 HBase 集成以提升性能时，有一些特定的步骤需要遵循。本文将详细介绍这些步骤，并给出相应的代码示例。
##
原创
2024-09-17 06:11:36
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一、HBase 读优化1. HBase客户端优化和大多数系统一样，客户端作为业务读写的入口，姿势使用不正确通常会导致本业务读延迟较高实际上存在一些使用姿势的推荐用法，这里一般需要关注四个问题：1) scan缓存是否设置合理？优化原理：在解释这个问题之前，首先需要解释什么是scan缓存，通常来讲一次scan会返回大量数据，因此客户端发起一次scan请求，实际并不会一次就将所有数据加载到本地，而是分成
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2023-07-31 11:04:09
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首先谈一谈clickhouse-copier工具的优点1、支持并发同步，可以运行多个clickhouse-copier实例2、使用zookeeper同步写入状态，支持增量同步3、可以在配置文件内重新定义写入的表引擎4、表名与数据库名不需要相同5、可指定source与sink的shard,replica缺点 配置文件较为繁琐，每个不同实例clickhouse-copier任务的配置文件都需要上传至z
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2023-10-23 07:00:03
103阅读
译者何源（荆杭），阿里云计算平台事业部高级产品专家前言本文翻译自 Altinity 针对 ClickHouse 的系列技术文章。面向联机分析处理（OLAP）的开源分析引擎 ClickHouse，因其优良的查询性能，PB 级的数据规模，简单的架构，被国内外公司广泛采用。阿里云 EMR-OLAP 团队，基于开源 ClickHouse 进行了系列优化，提供了开源 OLAP 分析引擎 ClickHouse
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2024-07-08 10:52:34
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# 如何使用pyspark读取ClickHouse数据
## 概述
本文将介绍如何使用pyspark读取ClickHouse数据库中的数据。ClickHouse是一个高性能列式数据库，而pyspark是Python的一个强大的数据处理工具。通过将这两个工具结合使用，我们可以在pyspark中轻松读取和处理ClickHouse中的数据。
## 流程图
下面是整个过程的流程图，展示了从Clic
原创
2024-01-02 11:00:20
295阅读
译者何源（荆杭），阿里云计算平台事业部高级产品专家前言本文翻译自 Altinity 针对 ClickHouse 的系列技术文章。面向联机分析处理（OLAP）的开源分析引擎 ClickHouse，因其优良的查询性能，PB 级的数据规模，简单的架构，被国内外公司广泛采用。阿里云 EMR-OLAP 团队，基于开源 ClickHouse 进行了系列优化，提供了开源 OLAP 分析引擎 ClickHouse
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2024-08-29 11:58:32
86阅读
在产品精细化运营时代，经常会遇到产品增长问题：比如指标涨跌原因分析、版本迭代效果分析、运营活动效果分析等。这一类分析问题高频且具有较高时效性要求，然而在人力资源紧张情况，传统的数据分析模式难以满足。本文尝试从0到1实现一款轻量级大数据分析系统——MVP，以解决上述痛点问题。
文章作者：数据熊，腾讯云大数据分析工程师。 一、背景及问题在产品矩阵业务中，通过仪表盘可以快速
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2024-08-28 19:33:16
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环境搭建 环境搭建环境搭建一、数据上传到hdfs二、创建临时内部分区表三、创建外部压缩表四、数据插入到临时表五、数据从临时表插入到外部压缩表六、删除临时表七、hive创建hbase表的映射关系八、hbase表创建九、hive插入数据十、springboot创建十一、springboot逆向工程十二、docker部署clickhouse总结 一、数据上传到hdfshdfs dfs -rm -r ${
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2023-11-10 05:04:01
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# Spark与ClickHouse集成的探索
随着大数据技术的发展，Spark和ClickHouse作为数据处理和分析工具，被广泛应用于各种行业。在本文中，我们将探讨如何将Spark与ClickHouse结合使用，以实现高效的数据处理和分析。
## 什么是Spark和ClickHouse？
**Apache Spark** 是一个开源的大规模数据处理框架，支持批处理、流处理和机器学习等多种
原创
2024-10-07 04:58:05
35阅读
SparkSQL jdbc()写入流程分析导言在使用SparkSQL自带的jdbc()方法测试ClickHouse的写入性能时，jdbc()写入无法支持Array类型的数据写入。网上有人说不支持数组写入的原因是SparkSQL的jdbc()方法获取到的是statement连接，而不是preparedStatement连接，因此SparkSQL不支持Array类型的写入。抛开这个结论的正确性不谈，要
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2024-09-13 13:08:51
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业务背景： 对采集到的埋点数据进行分析，因为埋点原始数据没有对应会话ID（sessionID），即对于一个人的一次访问超过一定时间间隔（根据业务需要进行设定，本次定为20min）没有操作则记录为一个不重复的id，超过该时间间隔后再次操作就记成另一个sessionid。使用技术：1.sparkSQL2.spark读写clickhouse3.sca
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2023-09-14 23:13:14
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核心知识与集群介绍(基于v21.11版本)目录1. 介绍2. 优缺点3. 表引擎3.1 Log3.2 Engine Families MergeTree3.3 Integration Engines3.4 Special Engines4. 数据类型5. SQL6. 集群介绍1. 介绍ClickHouse是一款由俄罗斯 Yandex 公司开发的用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS
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2023-12-30 18:13:39
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结合 Alluxio 和 Spark 来提升读取 HDFS 的性能是一个很有意思的课题。通过这种方式，我们能够显著改善大数据处理的效率。接下来，我将详细记下整个解决过程，帮助大家更好地理解和实现这个过程。
### 环境准备
在开始之前，我们需要先准备好我们的环境。确保你具备基本的 Hadoop 和 Spark 环境，接下来需要安装 Alluxio。以下是不同环境的安装方法。
```bash
ClickHouse vs StarRocks 选型对比面向列存的 DBMS 新的选择Hadoop 从诞生已经十三年了，Hadoop 的供应商争先恐后的为 Hadoop 贡献各种开源插件，发明各种的解决方案技术栈，一方面确实帮助很多用户解决了问题，但另一方面因为繁杂的技术栈与高昂的维护成本，Hadoop 也渐渐地失去了原本属于他的市场。对于用户来说，一套高性能，简单化，可扩展的数据库产品能够帮助他
