本文字数：8975；估计阅读时间：23分钟作者：RyadhDahimene审校：庄晓东（魏庄）本文在公众号【ClickHouseInc】首发1375年的加泰罗尼亚地图所展示的地中海地区。

本文字数：7833；估计阅读时间：20分钟作者：DaleMcDiarmid审校：庄晓东（魏庄）本文在公众号【ClickHouseInc】首发介绍在本文中，我们将深入探讨MLOps领域，并探讨特征存储：不同类型

本文字数：12700；估计阅读时间：32分钟作者：ClickHouseTeam审校：庄晓东（魏庄）本文在公众号【ClickHouseInc】首发欢迎来到2024年的第一篇新版本发布文章，实际上是与2023

本文字数：4801；估计阅读时间：13分钟审校：大平本文在公众号【ClickHouseInc】首发引言ClickHouse博客上的很多话题都是由社区参与的公共讨论引起的，诸如Slack频道等。

本文字数：14267；估计阅读时间：36分钟作者：MaksimKita审校：庄晓东（魏庄）本文在公众号【ClickHouseInc】首发概述在这篇文章中，我将描述向量化的工作原理，什么是CPU调度，如何找到

本文字数：9491；估计阅读时间：24分钟作者：ClickHouse中国Meetup活动：首届ClickHouse官方Meetup活动正式开放报名，文末扫码报名！

本文字数：30099；估计阅读时间：76分钟审校：庄晓东（魏庄）本文在公众号【ClickHouseInc】首发介绍这篇博客文章是关于向量搜索系列的续篇，基于前一篇文章，我们为向量搜索提供了一个概览，探讨了它与历史上基于倒排索引的方法的关系

本文字数：9915；估计阅读时间：25分钟审校：庄晓东（魏庄）本文在公众号【ClickHouseInc】首发介绍ClickHouse是用于实时应用和分析的最快且资源利用率最高的开源数据库。

本文字数：6240；估计阅读时间：16分钟作者：ClickHouseTeam审校：庄晓东（魏庄）本文在公众号【ClickHouseInc】首发介绍作为一家以开源为根基的公司，我们发现用户通常是第一个识别并运用新的架构模式或应用的人

目录前言：一、建筑风格1.1什么是建筑风格1.2常见的建筑风格1.3如何区分不同的建筑风格二、软件架构风格概述2.1什么是软件架构风格2.2如何区分不同的软件架构风格2.3软件架构风格的发展阶段2.4软件架构风格与软件架构的区别2.5常见的软件架构风格的种类1.8复杂软件系统可以组合多种架构风格二、常见的软件架构风格详解2.1A-串行-数据流风格：适合数据面业务处理（数据面）（1）A-串行-数据流

一、ClickHouse简介ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的一个用于联机分析(OLAP：OnlineAnalyticalProcessing)的列式数据库管理系统(DBMS：

image.png我们在做数据治理数据仓库的时候，集群数据迁移时必不可少的一项，因为什么呢，比如1刚开始集群搭在亚马逊aws，几十万美金的创业红包用完了，差不多三四个月，2aws的小规模集群也有900TB

MySQL表引擎MySQL引擎可以对存在远程MySQL服务器上的数据执行SELECT查询。调用格式：MySQL('host:port','database','table','user','password'[,replace_query,'on_duplicate_clause']);调用参数host:port—MySQL服务器地址。database—数据库的名称。table—表名称。user—

HIVE面试一、Hive的基本概念1.什么是hiveHive是一款开源的基于hadoop的用于统计海量结构化数据的一个数据仓库，它定义了简单的类似SQL的查询语言，称为HQL，允许熟悉SQL的用户查询数据

Hive概述Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射成为一张数据库表，并提供类SQL的查询功能。可以将sql语句转化为MapReduce任务进行运行。

0.思维导图1.简述Hive♥♥  我理解的，hive就是一款构建数据仓库的工具，它可以就结构化的数据映射为一张表，并且可以通过SQL语句进行查询分析。

Olap（On-lineAnalyticalProcessing，联机分析处理）：是在基于数据仓库多维模型的基础上实现的面向分析的各类操作的集合。

文章目录数据查询WITH子句SAMPLE子句ARRAYJOIN子句JOIN子句LIMITBY子句LIMIT查看SQL执行计划数据查询注意事项：在clickhouse里面不要使用select*这样的语句，

文章目录ClickHouse简介ClickHouse的特点列式存储DBMS的功能多样化引擎高吞吐写入能力数据分区与线程级并行性能对比ClickHouse的安装前期环境准备单机安装数据类型表引擎TinyLogMemoryMergeTreepartitionby

总监眼里的数仓和中台、报表平台的概念及意义和你认为的不一样在大数据时代，数据仓库、中台和报表平台等概念逐渐成为企业数字化转型的热门话题。然而，不同职位和背景的人对这些概念的理解可能存在差异。

数据仓库服务GaussDB（DWS）是一种基于华为云基础架构和平台的在线数据分析处理数据库，提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。GaussDB（DWS）是基于华为融合数据仓库Gaus

文章目录HDFS用法实施细节配置可选配置选项及其默认值的列表libhdfs3支持的ClickHouse额外的配置限制Kerberos支持虚拟列资料分享系列文章clickhouse系列文章知乎系列文章HDFS

GBASE南大通用分享MergeTree表引擎参数：partitionby：分区键orderby:排序键primarykey:主键sampleby:抽样表达式（如果使用此配置，主键配置也需要声明同样的表达式）settingsindex_granularity:索引力度，默认值是8192，表示每隔8192行数据才生成一条索引settings:index_granularity_bytes：根据每一批

在ClickHouse中，可以使用命令行客户端执行查询。默认情况下，ClickHouse的命令行客户端称为clickhouse-client。

1.背景介绍1.背景介绍ClickHouse是一个高性能的列式数据库管理系统，主要用于实时数据处理和分析。

客户端连接工具1、clickhouse也提供内置浏览器版的UI工具：http://192.168.92.128:8123/play2、下载DBeaver和连接驱动https://dbeaver.io/files

1.常用引擎☕️Doris表数据模型duplicatekey场景：适用于数据无需提前聚合的分析业务。⚠️注意点：只指定排序列，相同的行并不会合并。uniquekey场景：适用于有更新需求的业务。⚠️注意点：key相同时，新记录覆盖旧记录。aggregatekey场景：可以提前聚合数据，适合报表和多维度业务。⚠️注意点：将会进行聚合操作，目前支持sum,min,max,replace等（1）sum：

数据仓库管理着整个银行或公司的数据，数据结构复杂，数据量庞大，任何一个数据字段的变化或错误都会引起数据错误，影响数据应用，同时业务的发展也带来系统不断升级，数据需求的不断增加，数据仓库需要不断的升级和维护

建立多层次的数据访问服务体系，有力提升数据仓库的价值。基于指标汇总层、集市层、可以提供面向业务人员的即席数据查询、以及面向应用开发者的数据接口、应用访问接口，满足不同类型应用的需要。

主数据区域中保留了数据仓库的所有基础数据及历史数据，是数据仓库中最重要的数据区域之一，那主数据区域中主要分为近源模型区和整合（主题）模型区。上一节讲到了模型的设计流程如下图所示。

一、背景介绍CDP系统提供了强大的标签和群体的构建能力，面对海量数据的标签和群体，我们采用了Bitmap+ClickHouse的存储与计算方案。详细内容可以参考之前文章。

参考文档产品简介|StarRocksStarRocksStarRocks是一款高性能分析型数据仓库，使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析

-clickhouse数据迁移到starrocks-新建clickhouse外部表方式-经测试存在bigint转换问题官方已于23年9.8日修复等待下个版本(官方10天左右发布一个版本)-https:/

Hive功能Hive是基于Hadoop构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据：可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL

企业数据仓库环境企业数据仓库(EDW)是从普通数据仓库演变而来的，它们已在上篇文章中进行了描述。企业数据仓库试图表示组织的所有业务数据及其业务规则，而不是将重点放在单个主题域进行分析。

Hive调优策略Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件，在设计和开发阶段需要注意效率。

数据库类型OLAP：联机分析处理----对海量历史数据进行分析，产生决策性的策略----数据仓库—HiveOLTP：联机事务处理----要求很短时效内返回对应的结果----数据库—关系型

Datametica利用自动化将数据/工作负载/ETI/分析迁移到云，从而为企业提供支持。Datametica是一家通过建立数据湖来帮助企业实现数据平台现代化的公司，该数据湖安全地保存结构化和非结构化数据。随着企业数据湖从各种来源收集大量数据，需要利用信息并帮助做出更明智的业务决策。Datametica通过使用大数据技术和独特的自动化技术建立数据湖来帮助企业，这有助于以更快的速度和更低的成本完成该

它可以对业务数据进行收集、加工处理、存储、分析，为各个部门提供简单有效的数据服务，包括数据仓库、数据湖、数据应用平台等。

ERD-ONLINE说明功能特点ERD-ONLINE是一款在线协作数据仓库设计软件，无需本地安装应用程序，在线操作数据库，是桌面数据建模工具的一个优秀的替代方案。

1,用户画像项目介绍大数据平台简介数据仓库+用户画像+推荐系统（1）数据仓库：加快数据的分析和查询数据仓库分层：ODS层(映射HDFS的数据)—DW(数据仓库层)–APP(层)—BI(层)DW:DWD明细数据层

软件定义网络3.第五代移动通信技术2.1.3存储和数据库1.存储技术2.数据结构模型1)层次模型2)网状模型3)关系模型3.常用数据库类型1)关系型数据库2)非关系型数据库3)不同存储方式数据库的优缺点4.数据仓库

文/李少锋阿里云瑶池旗下的云原生数据仓库AnalyticDBMySQL版是基于湖仓一体架构打造的实时湖仓。本文将分享AnalyticDBMySQLSpark助力构建低成本数据湖分析的最佳实践。

使用的技术栈：springboot+mysql+clickhouse+postgresql+redis+rocketMq+oss+eureka+base-gateway+apollo+docker+nginx

docker部署clickhouse的注意点当前百度上查到的都是如下所示教程dockerpullyandex/clickhouse-server此镜像为个人版本，不是clickhouse的官方版本clickhouse

简介ClickHouse是一种列式数据库管理系统，专门用于高性能数据分析和数据仓库应用。它是一个开源的数据库系统，最初由俄罗斯搜索引擎公司Yandex开发，用于满足大规模数据分析和报告的需求。

前文回顾：Hive和数据仓库目录为什么会有SparkSpark的基本架构和组件主要体系结构和组件Spark集群的基本结构Spark系统的基本结构Spark应用程序的基本结构Spark程序运行机制⭐️Spark

ClickHouse简介Yandex开源的数据分析的数据库，名字叫做ClickHouse，适合流式或批次入库的时序数据。

1、ClickhouseToomanypartitionsforsingleINSERTblock(morethanxxx)解决方法ToomanypartitionsforsingleINSERTblock

1sqoop简介1.1什么是sqoop？sqoop(发音：skup)是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、oracle)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL,Oracle,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。Sqoop项目开始于2009年，最早是作为Hadoop的一个