ClickHouse分片

ClickHouse集群搭建及ODBC配置

ClickHouse是一种列式数据库管理系统，适用于在线分析处理(OLAP)场景。以下是搭建ClickHouse集群及配置ODBC的步骤。首先是ClickHouse集群的搭建。
·2024-02-11 18:02

ClickHouse(11)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之SummingMergeTree详细解析

区别在于，当合并SummingMergeTree表的数据片段时，ClickHouse会把所有具有相同主键的行合并为一行，该行包含了被合并的行中具有数值数据类型的列的汇总值。
张飞的猪大数据·2024-02-11 15:16

jedis分片原理剖析

Redis2.0+版本不支持服务器分片，只能通过jedis分片，3.0+以上支持hash槽的服务端分片。jedis的详细分片实现如下，其中murmurhash是当前主流的分片算法。
小雪的笔记·2024-02-11 11:23

ClickHouse原理解析与应用实践

ClickHouse架构概述ClickHouse架构概述ClickHouse架构概述一、OLAP的架构二、OLAP技术的演进ROLAPMOLAP搜索引擎CLickHouse三、实时聚合还是预先聚合？
居高声自远,非是藉秋风·2024-02-11 08:18

ClickHouse--02--安装

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录安装官网；[https://clickhouse.com/docs/zh/getting-started/install](https
知行合一。。。·2024-02-11 08:18

Clickhouse 优点与缺点 （个人测评）

一、简介优点1、写入速度快，50-200M/S,对于大量的数据更新非常实用。2、数据压缩空间大，减少IO，处理查询高吞吐量，每台服务器秒级数十亿行。3、查询快，比Vertica快5倍以上，比GP快10倍以上，比HIVE快200倍以上，比MYSQL快800倍以上。4、高效实用CPU,并行处理单个查询，充分利用多核，在多个服务器山分布式处理。5、开源的列存储，支持线性扩展，简单方便，高可用容错。缺点1
u013250861·2024-02-11 08:48

Hive与ClickHouse的区别

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HiveSQL接口，将用户提交的SQL翻译为对应的Ma
晓之以理的喵~~·2024-02-11 08:18

clickhouse常见部署图及LowCardinality低基数类型优缺点

clickhouse使用jdbc进行查询插入数据操作的部署图一.读sql的核心是读分布式表的数据（分布式表可以读取互为副本的本地表的数据，起到容灾的目的），然后使用nginx作为负载均衡器和反向代理，代理后端
lixia0417mul2·2024-02-11 08:46

列式储存和横向储存的优缺点

列式储存和横向储存的优缺点列式储存和横向储存的优缺点列式储存的优点：列式储存的缺点：横向储存的优点：横向储存的缺点：列式存储和横向存储应用的软件列式存储1.HBase：2.ClickHouse：3.Druid
不可大东·2024-02-11 08:46

ClickHouse的优缺点和应用场景

当业务场景需要一个大批量、快速的、可支持聚合运算的数据库，那么可选择ClickHouse。
zhang菜鸟·2024-02-11 08:15

ClickHouse的特征,性能,优点,缺点,应用场景以及什么是OLAP,Clickhouse的相关优化

1.什么是clickhouse:提供了sql结构化的查询语言;clickhouse是一款分布式数据库;clickhouse可以存储海量数据;因为clickhouse是分布式存储海量数据,所以解决了高并发的问题
晓晓很可爱·2024-02-11 08:15

第13章 查看后台进程并杀死进程

一、查询进程ClickHouse自带用于记录系统信息的系统库system，通过processes表，我们可以查看当前连接的进程信息，也就是正在运行的sql的信息。
边走边忘·2024-02-11 07:27

python33-Python列表和元组之子序列

与前面介绍的字符串操作类似的是，列表和元组同样也可使用索引获取中间一段，这种用法被称为slice(分片或切片)。
软件测试老痞·2024-02-11 03:31

MapReduce的uber运行模式

背景在有些情况下，运行于Hadoop集群上的一些mapreduce作业本身的数据量并不是很大，如果此时的任务分片很多，那么为每个map任务或者reduce任务频繁创建Container，势必会增加Hadoop
盗梦者_56f2·2024-02-11 01:42

分布式任务调度框架Elastic-job

Elastic-Job-Cloud以私有云平台的方式提供集资源、调度以及分片为一体的全量级解决方案，依赖Mesos和Zookeeper。概述任务的分
Young_5942·2024-02-10 17:13

前后端大文件分片上传、断点续传和秒传

文件上传在项目开发中再常见不过了，大多项目都会涉及到图片、音频、视频、文件的上传，通常简单的一个Form表单就可以上传小文件了，但是遇到大文件时比如1GB以上，或者用户网络比较慢时，简单的文件上传就不能适用了，用户辛苦传了好几十分钟，到最后发现上传失败，这样的系统用户体验是非常差的。或者用户上传到一半时，把应用退出了，下次进来再次上传，如果让他从头开始传也是不合理的。本文主要通过一个Demo从前端
月轩居士·2024-02-10 14:57

DDD垂直分片架构

普通的架构分层架构垂直分片架构每个业务请求->业务逻辑->数据库访问，（日志，缓存，容错,验证）都是一个个Feature,更加集中于业务逻辑的实现分离，低耦合高内聚，不再是一堆屎山。
Forty-Two~·2024-02-09 20:18

ClickHouse-简谈OLAP与ClickHouse

ClickHouse-简谈OLAP与ClickHouseClickHouse简述架构和选型分析OLAP及场景特征比较列式数据库特点及更适合OLAP系统的原因ClickHouse简述俄罗斯的Yandex公司
adson1987·2024-02-09 18:00

UDP用户数据报协议

如果它超过网络的MTU，就要对IP数据报进行分片。如果需要，源端到目的端之间
zhuaimiao1·2024-02-09 15:44

linux下串口数据_延迟.丢失--系统高负载下_实时性优化方案

出现轮速记丢失的现象小概率出现50Hz丢失1~2帧极低概率出现0.1~0.3秒内没有底盘数据此问题导致slam定位漂,需要优化处理.验证与测试问题1:底盘串口一个数据帧(head–data–crc)被分片
北极星6号·2024-02-09 14:44

secretflow推理服务源码解读

secretflow-serving（https://github.com/secretflow/serving）是隐语提供的一套aby3的推理服务，代码量只有clickhouse的百分之一（一万行不到
SakamataZ·2024-02-08 22:20

Elasticsearch: 非结构化的数据搜索

singleDoc#《olap/clickhousekeeper一致性协调服务》)，kafka->redpanda(https://www.
SakamataZ·2024-02-08 22:48

ElasticSearch基本操作

API基本格式：http://:///常用http动词：GET/PUT/POST/DELETE创建index：非结构化创建：用head插件进行操作：创建成功：加粗线的是主分片。
edwin1993·2024-02-08 21:11

3.4-媒资管理之视频处理+xx-job分布式任务

6.7.4视频处理工具类6.2分布式任务处理6.2.1什么是分布式任务调度6.2.2XXL-JOB介绍6.2.3搭建XXL-JOB6.2.3.1调度中心6.2.3.2执行器6.2.3.3执行任务6.2.4分片广播
ANnianStriver·2024-02-08 17:04

史上最全OLAP对比

OLAP2.OLAP引擎的常见操作3.OLAP分类MOLAP的优点和缺点ROLAP的优点和缺点4.并发能力与查询延迟对比5.执行模型对比5.OLAP引擎的主要特点5.2SparkSQL、FlinkSQL5.3Clickhouse5.4Elasticsearch5.5Presto5.6Impala5.7Doris5.8Druid5.9Kylin
只会写demo的程序猿·2024-02-08 11:04

Docker基本介绍

文章目录一、虚拟化1.1虚拟化概述1.2cpu的时间分片（cpu虚拟化）1.3cpu虚拟化性性能瓶颈1.4虚拟化工作原理1.4.1虚拟化类型1.4.2虚拟化功能二、Docker容器概述2.1Docker
殇275·2024-02-08 11:51

使用NIO上传与合并文件（分片上传结果集）

上传方法/***写文件*@parambytes文件内容*@paramfileName文件名称*@paramfilePath文件路径*/publicstaticvoidwriteFile(byte[]bytes,StringfileName,StringfilePath){log.info("method:{},fileName:{}","writeFile",fileName);FileOutpu
每天一点点·2024-02-08 07:42

Elasticsearch中Document Routing特性

通过这种方式，可以确保具有相同路由值的所有文档都存储在同一个分片中。这对于提高查询效率特别有用，因为它允许查询只针对包含相关文档的特定分片，而不是整个索引。
围城客·2024-02-08 06:26

2018-10-01

high，也要有一些不定期巡视之类的吧，让大家有些警惕2-课堂互动多一些，或者倡导新的课堂形式，可以让大家上台多说说，小组合作也挺好的，就是别太死板吧，不知道可行不，这样大家也会少玩手机3-虽然学长说分片坐作用不大吧
安安要开心啊·2024-02-08 05:51

恋爱综艺都上“吻戏”了，看完就知道做女人真难

只在稍微闲暇的时候，刷了刷最近大热的《山河令》，然后再偶尔看看综艺节目，还不能完整地看下来，毕竟时间和精力都不够，所以只是大部分片段式的接触。
叶秋臣·2024-02-07 19:05

计算机网络

类协议传输层寻址与端口协议UDPTCP解决问题TCP协议的功能提供可靠性传输效率和流量控制-滑动窗口机制TCP拥塞控制技术TCP连接的建立与关闭IP层概念TCP/IP层次概念IP层主要功能IP数据报数据格式数据分片协议点到点协议
cwq297·2024-02-07 18:41

clickhouse 常用表引擎分类

，mysql提供了多种数据存储引擎，比如大家熟知的innodb，myisam，以及memory等，不同的引擎具有不同的使用场景和特点，比如innodb支持事务，而myisam则不支持事务操作等；同样，clickhouse
逆风飞翔的小叔·2024-02-07 14:41

ClickHouse表常用引擎

1TinyLog特点：是最简单的表轻量引擎（最多约100万行）,一写多读的应用场景。同时读写会损害数据；TinyLog表经常作为中间表，用于数据的微批量处理.语法中无需携带任何参数；它将数据保存到磁盘.每个字段都以单独压缩文件形式保存.当写入数据时,数据追加到文件的末尾；语法格式：CREATETABLE[IFNOTEXISTS][db。]table_name[ONCLUSTERcluster]（n
YoungerChina·2024-02-07 14:11

JAVA使用jdbc流处理从mysql导入clickhouse

简述最近开始又大数据统计分析，需要将亿级业务数据进行聚合查询统计，传统的关系型库(mysql)已经满足不了业务需求，经过精细的技术选型成本计算后，自建了一个单机(4c16g)的clickhouse。
Freeeeeeeeom·2024-02-07 13:45

Elasticsearch单个索引数据量过大的优化

为了优化和应对大索引的挑战，可以考虑以下策略：1.使用分片和副本分片（Sharding）：ES自动将索引分成多个分片，分布式地存储和处理数据。
围城客·2024-02-07 11:46

Elasticsearch 中的索引的分区(Shards)和副本(Replicas)的使用

为了确保数据的高可用性与高性能访问，Elasticsearch采用了分片（Shards）和副本（Replicas）的概念。1、分片（Shards）分片是E
围城客·2024-02-07 11:12

企业微信会话存档：大文件拉取、加密、上传

报错：AfatalerrorhasbeendetectedbytheJavaRuntimeEnvironment在之前的那篇文章结尾，我说发现了系统另外一个隐含的bug：企业微信会话存档拉取媒体文件是分片拉取
代码君.·2024-02-07 11:19

Redis（九）集群（cluster）

文章目录概述作用1.redis集群的槽位slot2.redis集群的分片3.第1,2点的优势：**最大优势，方便扩缩容和数据分派查找**4.slot槽位映射，一般业界有3种解决方案第一种：哈希取余分区第二种
Lucky_Turtle·2024-02-07 10:26

ES节点故障的容错方案

1.2es节点启动流程1.3es集群的初始化和启动过程2.master高可用2.1选主逻辑2.1.1过滤选主的节点列表2.1.2Bully算法2.1.2类Raft协议2.1.3元数据合并2.2HA切换3.分片高可用
李姓门徒·2024-02-07 08:22

断点浏览器-断点续传-大文件断点上传

总结一下大文件分片上传和断点续传的问题。因为文件过大（比如1G以上），必须要考虑上传过程网络中断的情况。
weixin_52041354·2024-02-07 08:45

视频上传 - 断点续传那点事

在上一篇文章中，我们讲解了分片上传的实现方式。在讲解断点续传之前，我要把上篇文章中留下的问题讲解一下。
小九九的爸爸·2024-02-07 08:12

【ClickHouse】 日志清理方法（query_log、query_thread_log）

一、背景ClickHouse中的query_log、query_thread_log、trace_log等日志表，在开启之后，如果一段时间没有清理，这些日志表会占用大量的存储空间，query_log是最常用的查询日志
IceBear_6·2024-02-07 06:21

ClickHouse默认库system日志清理方法（query_log、asynchronous_metric_log）

问题clickhouse在测试环境运行一段时间后，业务数据大概有2G（接入的前端硬件设备较少），但是发现服务器磁盘空间少了20G左右查看之后发现，默认库system的表里面有大量日志，加一起接近20G对于这些日志
坚持是一种态度·2024-02-07 06:18

Clickhouse：日志表占用大量磁盘空间怎么办？

背景clickhouse有很多系统表(参见https://clickhouse.com/docs/en/operations/system-tables），其中一些用来存储日志，比如query_log、
liujg79·2024-02-07 06:45

Clickhouse到HBase(Phoenix)数据导入 DataX

DataXDataX是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。类型数据源Reader(读)Writer(写)文档RDBMS关系型数据库MySQL√√读、写Oracle√√读、写SQLServer√√读、写PostgreSQL√√读、写DRDS√√读、写通用RDB
布尔科技技术团队·2024-02-07 06:44

datax离线同步oracle表到clickhouse实践1

时间：2024.01目录1、安装启动oracle19c容器2、rpm包安装clickhouse3、datax安装4、datax同步目标库根据要同步的表，按照clickhouse建表规范建表编写json文件编写增量同步
probtions·2024-02-07 06:14

clickhouse计算前后两点间经纬度距离

问题计算如图所示前后两点经纬度的距离？方法1、用开窗函数将如图所示数据下移一行selectlongitudelon1,latitudelat1,min(longitude)over(orderbytime1ascrowsbetween1PRECEDINGand1PRECEDING)lon2,min(latitude)over(orderbytime1ascrowsbetween1PRECEDING
蒲公英smile·2024-02-07 06:13

ClickHouse时区

clickhouse数据库的时间是UTC时间。服务器默认的是上海时间。
su317·2024-02-07 06:13

clickhouse清理日志。

参考Clickhouse：日志表占用大量磁盘空间怎么办？
明心见性者·2024-02-07 06:13

clickhouse（五、运维查看后台进程并杀死）

查看后台进程--这个命令和mysql是一样的showprocesslist；--如果进程太多，也可用通过查询系统表processes，select*fromsystem.processes;--指定主要关心字段selectuser,query_id,query,elapsed,memory_usagefromsystem.processes;杀死后台进程--通过上面指令获取到进程相关信息后，可以用
yyoc97·2024-02-07 06:12
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