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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三、通过Sink把从文件中读取的内容写到clickhouse。二、clickhouse中建表。
原创
2024-05-22 19:38:57
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# 使用 Flink Python 将数据写入 ClickHouse 的指南
随着大数据技术的不断发展，实时流处理逐渐成为数据处理的主要方式。Apache Flink 作为一款支持流处理和批处理的框架，得到了广泛的应用。而 ClickHouse 作为一款高性能的列式数据库，非常适合在线分析处理（OLAP）场景。在本文中，我们将介绍如何使用 Flink Python 将数据写入 ClickHous
原创
2024-09-23 05:23:31
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flink,kafka
flink读写kafka--写kafka介绍主要介绍实际中flink如何读取写入设置kafkaflink版本：1.13.2github地址：https://github.com/dahai1996/mdw-flink-quickstart写入kafka引入依赖<dependency>
<group
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2024-07-23 17:52:30
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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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01 JDBC SQL 连接器JDBC 连接器允许使用 JDBC 驱动向任意类型的关系型数据库读取或者写入数据。如果在 DDL 中定义了主键，JDBC sink 将以 upsert 模式与外部系统交换 UPDATE/DELETE 消息；否则，它将以 append 模式与外部系统交换消息且不支持消费 UPDATE/DELETE 消息。1.1 下载依赖包针对关系型数据库实现 Flink 通过建立 JD
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2023-09-16 11:04:40
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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Hadoop 生态、
实现功能因为直接写clickhouse的分布式表在数据量比较大的时候会有各种问题，所以做了一个flink读取kafka数据然后路由写入到相应的本地表节点，并且关于不同的表的配置信息可以随时更改并设置生效时间。实现流程首先从kafka将数据读取过来然后进行相应的处理及逻辑判断写入到对应的clickhouse表格中最后根据CDC读取来的配置信息进行相应节点的hash路由，直接写入本地表读取kafka数
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2023-09-26 15:40:20
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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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楔子在知晓了 ClickHouse 的主要数据类型之后，接下来我们开始介绍 DDL 操作以及定义数据的方法，DDL 查询提供了数据表的创建、修改和删除操作，是最常用的功能之一。数据库数据库起到了命名空间的作用，可以有效规避命名冲突的问题，也为后续的数据隔离提供了支撑。任何一张数据表，都必须归属在某个数据库之下。创建数据库的完整语法如下所示：CREATE DATABASE IF NOT EXISTS
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2024-06-03 21:29:56
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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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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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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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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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package com.caimou.utils; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.Statement; import java
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2021-01-31 13:12:00
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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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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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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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