内容概要一、使用消息队列的原因二、使用消息队列的好处三、消息队列的两种模式四、Kafka简介五、Kafka的特点六、Kafka 系统架构七、部署 Zookeeper 集群1、安装kafka2、修改配置文件3、修改环境变量4、配置 Zookeeper 启动脚本5、设置开机自启6、Kafka 命令行操作 一、使用消息队列的原因主要原因是由于在高并发环境下，同步请求来不及处理，请求往往会发生阻塞。比如
文章目录一 运维1.1 启动二 sql三 性能四 go clinet 一 运维官网安装文档1.1 启动命令行连接/etc/init.d/clickhouse-server start
clickhouse-client -m -h 192.168.2.99 --port 9999 -u default --password mypass建表use default;
SET allow_suspi
背景介绍：有三台CentOS7服务器安装了ClickHouseHostNameIP安装程序程序端口centf8118.sharding1.db192.168.81.18clickhouse-server，clickhouse-client9000centf8119.sharding2.db192.168.81.19clickhouse-server，clickhouse-client9000cen
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2024-06-21 22:30:06
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引擎数据库引擎index表引擎数据库引擎数据库引擎允许您处理数据表。默认情况下，ClickHouse使用Atomic数据库引擎。它提供了可配置的table engines和SQL dialect。您还可以使用以下数据库引擎：MySQLMaterializeMySQLLazyAtomicPostgreSQLMaterializedPostgreSQLReplicatedSQLite Mat
一、ZooKeeper简介ZooKeeper作为分布式系统中重要的组件，目前在业界使用越来越广泛，ZooKeeper的使用场景非常多，以下是几种典型的应用场景：l 数据发布与订阅(配置中心)l 负载均衡l 命名服务(Naming Service)l 分布式通知/协调l 集群管理与Master选举l 分布式锁zk环境搭建这里不详
文章目录1. zookeeper的用途配置管理命名服务分布式锁集群管理2. zookeeper之于clickhouse2.1 为什么要使用zookeeper2.2 zookeeper的使用原理2.2.1 副本表的写入2.2.2 分布式表的DDL操作2.3 zookeeper的配置3. 常见问题3.1 Table is in readonly mode4. 后记 对于大多数分布式软件而言，数据的
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2023-12-15 17:32:03
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# Zookeeper与Hadoop版本兼容关系详解
在大数据处理领域，Hadoop与Zookeeper是两个不可或缺的组件。Hadoop负责大规模数据存储和处理，而Zookeeper作为一个分布式协调服务，确保了分布式系统中的各种服务能够高效且可靠地运行。为了确保这两个系统的顺利运行，其版本之间的兼容性显得尤为重要。接下来，我们将深入探讨Zookeeper与Hadoop的版本兼容关系，并提供相
原创
2024-11-01 05:27:41
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一、prometheus通过exporter方式监控ck1、前言：如何通过prometheus监控clickhouse，最简单方案exporter插件，话不多说，先上两张这边导入配置的几张监控图 2、先来总结下大致的流程如下：下载clickhouse_exporter插件在GitHub上面下载代码并编译（有坑，下面会讲解）启动exporter并配置prometheus结合grafana配置监控图二
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2024-05-17 13:16:12
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# Zookeeper与Hadoop的兼容性
在现代大数据生态系统中，Zookeeper和Hadoop是两个非常重要的组成部分。Zookeeper是一个开源的分布式协调服务，而Hadoop是一个用于批量处理大数据的框架。本文将介绍Zookeeper和Hadoop的兼容性，以及它们如何协同工作以提升系统的稳定性和性能。我们将提供代码示例，并用流程图和序列图的形式帮助读者理解它们的交互。
## Z
一、clickhouse 为什么如此快1）优秀的代码，对性能的极致追求clickhouse 是 CPP 编写的，代码中大量使用了 CPP 最新的特性来对查询进行加速。2）优秀的执行引擎以及存储引擎clickhouse 是基于列式存储的，使用了向量化的执行引擎，利用 SIMD 指令进行处理加速，同时使用 LLVM 加快函数编译执行，当然了 Presto 也大量的使用了这样的特性。3）稀疏索引相比于传
zookeeper，有些听说过，有些人没有，本人也是因为自己在做一个分布式的系统，由dubbo+zookeeper整合，所以接触一下。到底是什么东西？关于这个问题我首先到其官网和百度百科。其大致就是zookepper是hadoop的一个子项目，Apache软件基金会下的一个项目
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2023-10-01 20:11:35
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相信大家都对大名鼎鼎的ClickHouse有一定的了解，它强大的数据分析性能让人印象深刻。但在字节大量生产使用中，发现了ClickHouse依然存在了一定的限制。例如：缺少完整的upsert和delete操作多表关联查询能力弱集群规模较大时可用性下降（对字节尤其如此）没有资源隔离能力因此，我们决定将ClickHouse能力进行全方位加强，打造一款更强大的数据分析平台。本篇将详细介绍我们是如何为Cl
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2024-04-16 11:57:25
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ClickHouse集群+ZooKeeper集群架构下的ZooKeeper集群迁移 目前测试环境的ck集群+zk集群架构如下：ClickHouseZooKeeper192.168.1.171192.168.1.172192.168.1.173192.168.1.174192.168.1.171192.168.1.172192.168.1.173由于ck和zk混搭在一块，存在较
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2024-07-12 16:27:45
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前言：之前的文章中，我们介绍了客户端如何发送创建Session的请求以及处理响应，也就是ConnectRequest请求和ConnectResponse响应的处理。最终获取到服务端生成的一个唯一的sessionId来标识当前会话。本文主要就介绍下服务端监听到创建Session的请求后，如何进行处理。也就是如何解析ConnectRequest（如下图） 如何返回响应ConnectRespo
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2024-09-21 14:20:54
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## 如何实现“hbase和zookeeper兼容版本”
### 流程图：
```mermaid
graph TD;
A(开始)-->B(下载HBase和ZooKeeper)
B-->C(配置HBase)
C-->D(配置ZooKeeper)
D-->E(启动ZooKeeper)
E-->F(启动HBase)
F-->G(验证HBase和ZooK
原创
2024-04-21 06:15:02
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# ClickHouse与Hive表的对比分析
在现代数据处理和分析的领域中，ClickHouse与Hive是两个广泛使用的技术。它们各自有着独特的优势和用途，适用于不同的场景。在这篇文章中，我们将探讨ClickHouse与Hive的特点、用法，并附带代码示例，帮助你更好地理解这两种技术的应用。
## 什么是ClickHouse？
ClickHouse是一种列式数据库管理系统，专为高速分析处
原创
2024-10-19 03:58:45
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前言在k8s资源审计和计费这块，容器和虚机有很大区别。相对虚机来讲，容器不容易实现。资源指标收集可以采用heapster，也可以用prometheus。之前文章有介绍过，prometheus的存储的瓶颈和查询较大数据量，容易oom这两个问题。所以选择了heapster。此外，heapster不仅内部实现了很多aggregator和calculator，做了很多聚合层的工作。而采用prometheu
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2024-06-29 13:24:34
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〇、背景注：为简化表述，本文中将clickhouse简称为ck, 将zookeeper简称为zk。我司从去年年底开始启动从香港到新加坡机房的迁移。目前Clickhouse集群所有实例都已经搬迁从香港搬迁到了新加坡机房，还剩下其依赖的Zookeeper集群在香港机房，因此我们近期准备将Zookeeper集群平滑搬迁到香港机房。0.1 目标与挑战0.1.1 zk跨洲搬迁需对用户基本无感知ck集群发展到
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2023-08-27 18:03:59
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在Java开发从工作到原理--Spring Boot单体项目构建 中项目启动后打印的日志信息为下图 启动日志 可以看到默认打印的日志级别为INFO级别，对于日志级别的修改可以到项目文件目录下的application.properties文件中通过配置logging.level.root属性值进行修改，修改为DEBUG，项目启动显示信息如下图 DEBUG级别的日志信息比INFO级别
书接上回在上次我们搭建了hadoop2.8的高可用NameNode的HA环境，并引入了zookeeper这次我们要在这个环境的基础上搭建hbase先说规划 编号主机名用途0xxCentosZeroHMaster(备用，尚未加入)1xxCentosOneHMaster2xxCentosTwoHRegionServer3xxCentosThreeHRegionServer4xxCentosFourHR
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2024-04-24 22:57:44
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