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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在数据工程的实际应用中，很多团队在使用 Apache Spark 与 ClickHouse 进行大数据处理时，会发现数据传输速度并不尽如人意。这一现象让许多人感到困惑，毕竟这两者都拥有良好的性能表现。那么，如何更好地优化 Spark 与 ClickHouse 之间的连接，提升数据传输效率呢？本文将详细探讨这一过程，涵盖背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、复盘总结以及扩展应用等多个层面。
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# Spark写入到ClickHouse的实现流程
## 1. 概述
在本文中，我们将介绍如何使用Spark将数据写入到ClickHouse数据库中。Spark是一个强大的大数据处理框架，而ClickHouse是一个高性能的列式数据库。将两者结合使用可以实现高效的数据处理和存储。
## 2. 实现步骤
下面是实现这个任务的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
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原创
2024-01-30 08:56:03
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# Spark 写数据到 ClickHouse：高效数据迁移指南
在大数据时代，数据的存储和处理变得尤为重要。Apache Spark 是一个广泛使用的开源大数据处理框架，而 ClickHouse 是一个高性能的列式数据库管理系统。本文将介绍如何使用 Spark 将数据写入 ClickHouse，实现高效的数据迁移。
## 环境准备
在开始之前，请确保你已经安装了 Spark 和 Click
原创
2024-07-26 09:57:44
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一：Spark SQL与DataFrame1， Spark SQL之所以是除了Spark Core以外最大的和最受关注的组件，原因是：a) 处理一切存储介质和各种格式的数据（您同时可以方便的扩展Spark SQL的功能来支持更多类型的数据，例如Kudu）；b) Spark SQL把数据仓库的计算能力推向了新的高度，不仅是无敌的计算速度（Spark SQL比Shark快
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2023-11-19 18:40:25
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在本文中，我将详细阐述如何将RDD（弹性分布式数据集）写入ClickHouse，涵盖整个过程的各个方面，包括业务背景、架构演进、设计理念、性能优化、故障复盘以及扩展应用等。
### 背景定位
随着大数据应用的逐渐普及，企业面临着海量数据需要快速处理与分析的挑战。如何高效存储和查询大量数据成为了技术选型的重要考虑因素。ClickHouse是一个列式数据库，具有高性能、高并发的特点，适合在线分析处
1 什么是ClickHouse ClickHouse 是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库（DBMS），他的优势就是快，每秒处理的数据量特别大，主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。 与Hadoop、Spark这些巨无霸组件相比，ClickHouse很轻量级，其特点：列式存储数据库，数据压缩；关系型、支持SQL；分布式并行计算，把单机性能压
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2023-11-30 11:44:51
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Clickhouse写入问题汇总Zookeeper相关当clickhouse在建表时使用了Replicated引擎族时, 会对zookeeper有非常重的依赖, 这时候就要注意zookeeper集群的一些优化项.clickhouse集群两分片两副本(4C8G),实测每分钟80W数据量的情况下, Zookeeper单机(4C8G)完全就能够满足要求了, 甚至还有很大的余地.修改zookeeper的
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2024-01-28 07:34:50
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一、RDD概述1. 什么是RDD RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。2.RDD的属性一组分区（Partition），即数据集的基本组成单位;一个计算每个分区的函数;RDD之间的依赖关系;一个Partitioner，即RDD的分片函数;一个列表
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2023-11-14 03:51:37
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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
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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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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
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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
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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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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
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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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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相信大家都对大名鼎鼎的ClickHouse有一定的了解了，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。后面我们将从五个方面来和大家
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2024-03-26 20:55:22
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一、什么是ClickHouse？ClickHouse由俄罗斯第一大搜索引擎Yandex于2016年6月发布, 开发语言为C++,ClickHouse是一个面向联机分析处理(OLAP)的开源的面向列式存储的DBMS，简称CK, 与Hadoop、Spark这些巨无霸组件相比，ClickHouse很轻量级,查询性能非常好，使用之后会被它的性能折服，非常值得安利。二、适用场景志数据行为分析 标签画像的分析
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2023-10-05 09:26:49
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