文章目录1. partition初体验2. partition原理2.1 postgre的partition2.2 kafka的partition2.3 clickhouse的partition3. 再看partition 1. partition初体验项目中有张400亿条记录的表，建表时用partition by date_time按天做了分区，同样查一天的数据，对某个字段做汇聚，如果按非pa
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2023-08-10 13:37:19
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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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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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一、如何实现sparkstreaming从kafka中读取数据1、在kafka0.10版本之前有两种方式，一种是基于receiver，一种是direct <1>、receiver：是采用kafka高级api，利用receiver接收器来接收kafka中topic的数据，从kafka接收来的数据会存储在spark的executor中，之后sparkstreamin
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2023-09-01 07:56:52
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目录一:部署前准备工作1.关闭防火墙2.取消打开文件数和进程数限制3.安装依赖4.关闭selinux二.clickhouse集群部署1.解压RPM包2.同步RPM包并安装3.修改配置文件4.分发配置文件5.启动Server和Client6.更改CK集群配置文件 注:本教程针对的是集群部署,若部署单机版ck则直接按部就班来做不需要在另外的节点上进行相应的配置. 一:部署前准备工作1.关闭防火墙关闭
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2023-11-16 22:25:08
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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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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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导语：ClickHouse是面向OLAP Query场景设计的，由俄罗斯的Yandex于2016年开源的DBMS。它之所以能够获得极致的查询性能和底层极致的存储设计密切相关，本文以实战的方式对MergeTree存储引擎的存储原理进行解析，与各位同仁共享。一、从创建⼀张表开始⾸先通过创建⼀张表直观的感受⼀下：● 我们观察⼀下存储目录变化情况存储目录下生成了⼀个和表名称⼀样的软件接口，指向了⼀个以UU
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2024-02-23 20:02:37
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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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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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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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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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Spring cloud AlibabaSpring Cloud Alibaba 致力于提供微服务开发的一站式解决方案。此项目包含开发分布式应用微服
使用Kafka表引擎作为数据管道用途的示意图在上图中，整个拓扑分为三类角色：首先是Kafka数据表A，它充当的角色是一条数据管道，负责拉取Kafka中的数据。接着是另外一张任意引擎的数据表B，它充当的角色是面向终端用户的查询表，在生产环境中通常是MergeTree系列。最后，是一张物化视图C，它负责将表A的数据实时同步到表B。现在用一个示例演示使用方法数据库规划queue_beijing_bs -
原创
精选
2024-05-13 21:17:44
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Springboot整合Rocketmq系列教程本教程是基于Springboot2.6.3整合Rocketmq5.0，其中涉及了Rocketmq的安装，消息的发送及消费的代码实现。本文不会对rocketmq的一些概念、原理，及注意事项进行讲解，因为官网已经写的很清楚，又有中文版，详细访问https://rocketmq.apache.org/zh/docs/quickStart/01quickst
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
今天有缘看到董西成写的《Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理》，翻了翻觉得是很有趣的而且把hadoop讲得很清晰书，就花了一下午的时间大致拜读了一下（仅浏览了感兴趣的部分，没有深入细节）。现把觉得有趣的部分记录如下。JobControl把各个job配置好后，放入JobControl中，JobControl会根据它们之间的依赖关系，分别进行调度。工作流引擎 除了Job
# 教你如何实现Java整合ClickHouse
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[引入ClickHouse JDBC依赖]
B --> C[连接ClickHouse数据库]
C --> D[执行SQL语句]
```
## 2. 步骤表格
| 步骤 | 操作
原创
2024-03-01 06:08:09
68阅读
