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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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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为什么要使用ClickHouse在项目立项之初，对于数据仓库这块的建设，其实有很多的技术选择，根据官方对比数据显示，100M数据集的跑分结果：ClickHouse比Vertia快约5倍，比Hive快279倍，比My SQL 快801倍。Vertia是商业软件，收费且不开源，小公司搞不起；Hive依赖于hadoop生态圈的，成本太高，甲方不太愿意提供那么多服务器，也不愿意虚拟化服务器，且虚拟化后的性
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2023-08-10 20:43:14
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1、保持推荐的多样性和聚焦性平衡。2、推荐系统的未来方向：共享经济，共享单车的投放地点时间推荐。新零售：超市里每人都有自己的行走路线，都能看到自己个性化的广告。矿产勘探领域内，有运用推荐系统，可以写第一个工作经验。3、Hive和Hbase的区别：Hive和Hbase是两种基于Hadoop的不同技术–Hive是一种类SQL的引擎，并且运行MapReduce任务，他批量处理任务，有延时性，多用于离线数
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2023-10-11 08:24:25
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一、背景首先明确下，拿Clickhouse这种OLAP来跟关系型数据库Oracle、内存MapReduce Spark、磁盘MapReduce Hive对比比性能，的确有点欺负人的感觉，但没办法，业务需求，为了说服IT部门给部署Clickhouse集群，千万级的数据量，他们动不动就上Hadoop体系，我实在看不下去了，撸起袖子自己来吧。定性结论：1、Clickhouse作为OLAP中的特立独行者，
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2023-07-14 12:09:13
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大数据技术之ClickHouse第1章 ClickHouse 入门1.1 ClickHouse 的特点1.1.1 列式存储1.1.2 DBMS 的功能1.1.3 多样化引擎1.1.4 高吞吐写入能力1.1.5 数据分区与线程级并行1.1.6 性能对比第2章 ClickHouse 的安装2.1 准备工作2.1.1 确定防火墙处于关闭状态2.1.2 CentOS 取消打开文件数限制2.1.3 安装依
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2024-05-05 13:00:08
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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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ClickHouse提供了许多数据类型，它们可以划分为基础类型、复合类型和特殊类型。我们可以在system.data_type_families表中检查数据类型名称以及是否区分大小写。这个表中存储了ClickHouse支持的所有数据类型。CASE_SENSITIVE：标识符大小写敏感。0/1 y/n Y/N，
下面介绍下常用的数据类型，ClickHouse与Mysql、Hive中常用数据类型的对比
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2023-07-12 11:02:04
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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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ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。它的表分为两种：一种是分布式表，一种是本地表：分布式表：一个逻辑上的表，可理解为数据库中的view，一般查询都是分布式表，分布式表的引擎会将读请求路由到本地表进行查询，然后汇总输出。这里强调一点：分布式表本身不存储数据，它只是提供了一个可以分布式访问
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2023-09-24 15:56:04
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背景 我们的埋点数据上传到S3，大概是每天10亿条的数据量级别。最近花了一些时间思考和学习如何将每天如此大量的数据从S3导入到Clickhouse，为后续的实时查询做准备。方案一 1. 先将S3的数据导入到hive，这一步操作比较简单，创建一个外部表即
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2023-08-20 08:30:38
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一、算数函数-->>>>>> 算数函数(数学上的计算)
--求和
SELECT plus(12, 21), plus(10, -10), plus(-10, -10);
--差值
SELECT minus(10, 5), minus(10, -10),minus(-10, -10);
--积
SELECT multiply(12, 2), multiply(12
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2024-08-27 21:02:55
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一、Clickhouse概述clickhouse 官网网址：https://clickhouse.com/ 借助官网的帮助文档进行学习，官方支持中文 OLTP(联机事务处理系统)
例如mysql等关系型数据库，在对于存储小数据量的时候，查询数据并分析速度很快，OLTP本身其实是一个逻辑上的概念，指的是某个数据库，主要是针对增删改操作的。
里面的数据会经常的发生变
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2024-06-19 17:24:13
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文章目录前言waterdrop1）准备环境2）waterdrop下载和解压3）更改启动目录hive2clickhouse1）通用配置2）编写脚本3）部署和运行4）遇到的问题 前言最近有一个需求需要把hive的数据同步到clickhouse，而且数据量还比较大，所以使用导出csv再导入clickhouse的那种方式并不适合。由于公司使用的服务器是某云服务器，Hadoop的底层不是使用的是原生的hd
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2023-09-06 09:50:48
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1.简介ClickHouse 是俄罗斯的 Yandex 于 2016 年开源的用于在线分析处理查询（OLAP :Online Analytical Processing）MPP架构的列式存储数据库（DBMS：Database Management System），能够使用 SQL 查询实时生成分析数据报告。ClickHouse的全称是Click Stream，Data WareHou
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2023-08-10 19:23:41
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需求从hive导出数据到clickhouse 大概有两百个字段，两千多万数据，30G左右实现采用pyspark导入，先上代码#_*_ coding=UTF-8 _*_
import os
import sys
from pyspark.sql import SparkSession
def sparksession_read_hive(): # .master("local[*]")
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2023-09-06 12:24:12
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一、ClickHouse是什么ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS) 说到列式数据库，一定会想到行式数据库，那我们就以行式数据库与列式数据库存储形式的对比来了解下列式数据库究竟是什么样的在行式数据库系统中，数据按如下顺序存储：rowidnamesex18343829382张三男23247832994李四男31943058349王五女N………在列式数据库系
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2023-09-06 14:53:33
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下一篇：（2. 入门-安装）学习笔记 文章目录1. ClickHouse 概述2. ClickHouse 的特点2.1 列式存储2.2 DBMS 的功能2.3 多样化引擎2.4 高吞吐写入能力2.5 数据分区与线程级并行2.6 性能对比 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
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2023-09-17 19:30:27
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文章目录背景步骤 背景最近有个需求，就是需要把hive的数据导入到clickhouse，目前的做法是先用waterdrop把hive的数据导入clickhouse的本地表中，然后再清洗写入分布式表中。手动处理已经是完全可以的，但是想做成定时调度，但是我们这边的大数据集群和clickhouse是分开的，所以需要远程调用执行clickhouse的命令，下面就是我在写脚本的时候遇到的问题以及解决办法，特
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2023-07-29 14:21:59
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# Hive与ClickHouse的集成指南
在数据工程和分析的领域中，Hive和ClickHouse都是极为重要的工具。Hive主要用于数据的批处理，而ClickHouse则是一款高效的列式数据库，适合于实时数据分析。本文将引导你完成Hive与ClickHouse的集成，从而实现流畅的数据转移和查询。
### 整体流程
下面是实现Hive与ClickHouse集成的步骤概要：
| 步骤
