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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# 通过 Spark 向 ClickHouse 写入数据的实践
随着大数据技术的快速发展，Spark 和 ClickHouse 两者都成为了数据处理和分析领域中的重要工具。Spark 是一个开源的大数据处理框架，支持分布式处理，而 ClickHouse 是一个高性能的列式数据库，适用于实时分析。本文将探讨如何利用 Spark 向 ClickHouse 写入数据，并展示相关的代码示例、数据可视化和
# 使用 Spark 写入 ClickHouse 的指导
Spark 是一个强大的分布式计算框架，而 ClickHouse 则是一款性能极高的列式数据库。将 Spark 的数据写入 ClickHouse 是一种常见的使用场景。本文将详细介绍如何实现这一过程，适合刚入行的小白开发者。以下是实现的整体流程。
## 整体流程
| 步骤 | 描述
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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我相信对于想要在生产环境使用clickhouse的童鞋来说，肯定会关注数据存储可靠性的问题，要实现这个目的常用的三种方法：底层磁盘做RAID : 这个方法就和CH本身没关系了，属于硬件层面的保护机制利用CH提供的ReplicatedMergeTree引擎做多副本的存储，这是本文要关注的重点，稍后详细来说定期做数据的备份，需要还原时手动执行命令进行导入，这种方式详见前文
下文将要描述的均是在做了副本
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2023-09-29 21:11:55
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之前一个spark写ck的任务，某天开始频繁报错如下：Too many parts (300). Merges are processing significantly slower than inserts (version 21.6.5.37 (official build))。之前在网上查了查该问题，了解到：当数据插入到clickhouse时，会生成parts文件，clickhouse后台会
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2024-08-11 22:55:10
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官网文档：https://clickhouse.tech/docs/zh/spark读写clickhousespark读取clickhouse数据//一：这种jdbc的了连接加载的是全量表数据
val prop = new java.util.Properties
prop.setProperty("user", "default")
prop.setProperty("password", "
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2023-10-02 10:34:42
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# 实现“spark 写clickhouse集群”教程
## 1. 整体流程
下面是实现“spark 写clickhouse集群”的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 搭建Spark集群 |
| 2 | 部署ClickHouse集群 |
| 3 | 配置Spark连接ClickHouse |
| 4 | 使用Spark写入数据到ClickHouse
原创
2024-02-23 07:07:05
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# Spark 写数据到 ClickHouse 的完整指南
在大数据处理领域，Apache Spark 和 ClickHouse 是两个非常流行的技术。Spark 作为一种大数据处理引擎，能处理海量数据并支持多种方式写入其他数据存储系统。ClickHouse 是一款快速的列式数据库，非常适合分析型查询。本文将详细介绍如何使用 Spark 将数据写入 ClickHouse，并给出具体代码示例。
原创
2024-10-09 03:39:55
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# 在Spark中写入ClickHouse指定节点的详细指南
在大数据处理领域，Spark和ClickHouse的结合为高效的数据流处理和分析提供了强大的支持。对于刚入行的小白，学习如何将数据从Spark写入ClickHouse的特定节点是一个重要的技能。本文将逐步带你了解整个流程，并提供具体的代码示例。
## 整体流程
以下是将Spark数据写入ClickHouse的每一步流程：
| 步
在揭秘 ClickHouse Group By 之前，先聊聊数据库的性能对比测试问题。 在虎哥看来，一个“讲武德”的性能对比测试应该提供什么信息呢？首先要尊重客观事实，在什么场景下，x 比 y 快？ 其次是为什么 x 会比 y 快？如果以上两条都做到了，还有一点也比较重要： x 的优势可以支撑多久？ 是架构等带来的长期优势，还是一袋烟的优化所得，是否能持续跟上自己的灵魂。 如果只是贴几个妖艳的数字
一、背景ClickHouse是近年来备受关注的开源列式数据库，主要用于数据分析（OLAP）领域。目前国内社区火热，各个大厂纷纷跟进大规模使用：今日头条 内部用ClickHouse来做用户行为分析，内部一共几千个ClickHouse节点，单集群最大1200节点，总数据量几十PB，日增原始数据300TB左右。腾讯内部用ClickHouse做游戏数据分析，并且为之建立了一整套监控运维体系。携程
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2024-09-19 07:11:43
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导语 | 本文实践了对于千万级别的用户，操作总数达万级别，每日几十亿操作流水的留存分析工具秒级别查询的数据构建方案。同时，除了留存分析，对于用户群分析，事件分析等也可以尝试用此方案来解决。文章作者：陈璐，腾讯高级数据分析师 背景你可能听说过Growingio、神策等数据分析平台，本文主要介绍实现留存分析工具相关的内容。留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分
# 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
162阅读
常用action操作reduce：将RDD中的所有元素进行聚合操作。第一个元素与第二个元素聚合，得到的值再与第三个元素聚合，以此类推collect：将RDD中所有元素获取到本地客户端count：获取RDD元素总数take(n)：获取RDD中前n个元素savaAsTextFile：将RDD元素保存到文件中，对每个元素调用toString方法countByKey：对每个key对应的值进行count计数
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2023-09-18 03:26:35
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一、背景奕星 (EAS) 是腾讯内部专注于游戏营销活动分析的系统，在营销活动效果分析中，奕星遇到一个最大的问题就是对活动参与人数的去重，并给出对应的活动号码包。单个营销活动的周期是固定的，但活动与活动之间时间很少会有完全相同的情况。比如A活动时间是1-10号，B活动是5-15号，那么如果想分别得到 A 和 B 的去重参与人数，则必须分别开启任务对 A 和 B 在他们所属的时间区间内进行计算去重。在
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据说是用在大数据量的olap场景列式存储数据库，也有幸能够用到它在实际场景中落地。本篇就来说说简单的使用心得吧。 1. 整体说明 架构啥的，就不多说了，列式存储、大数据量、高性能。参见官方文档地址: https://clickhouse.com/docs/en/ 对于使用者而言，除了泛泛而谈的架构之外，更多的是如何使用的问题。 从整体而言，clickhous
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2024-05-17 13:03:42
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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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# 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
