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

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

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

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。

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

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。

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

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

singleDoc#《olap/clickhousekeeper一致性协调服务》)，kafka->redpanda(https://www.

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

，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

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

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。

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

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

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、

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

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

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

clickhouse数据库的时间是UTC时间。服务器默认的是上海时间。

参考Clickhouse：日志表占用大量磁盘空间怎么办？

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

硬件配置选择场景说明服务器台数选择磁盘选择内存选择CPU选择二、KafkaBroker调优Broker核心参数配置服役新节点/退役旧节点增加副本因子调整分区副本存储三、Kafka生产者调优生产者如何提高吞吐量数据可靠性数据去重数据乱序四

日志可能存储在ElasticSearch、Loki、ClickHouse等系统中，告警系统的核心逻辑也比较清晰，就

seatunnel数据集成（二）数据同步seatunnel数据集成（三）多表同步seatunnel数据集成（四）连接器使用1、Connector类型seatunnel连接器类型丰富，支持以下类型：SourceSinkClickhouseClickhouseElasticsearchElasticsearchFakeSourceFakeSourceFtpFt

对于海量数据中判定某个数据是否存在且容忍轻微误差这一场景（比如缓存穿透、海量数据去重）来说，非常适合。2什么是布隆过滤器？首先，我们需要了解布隆过滤器的概念。

目前ClickHouse的表引擎主要有下面四个系列，合并树家族、日志引擎系列、集成的表引擎和其他特殊的引擎。

列式数据库4、行式、列式存储对比常见的行式数据库有Mysql，DB2，Oracle，Sql-server等；列数据库（Column-Based）数据存储方式按列存储，常见的列数据库有Hbase，Hive，Clickhouse

Queryclickhouse-local--query"select*fromfile('1.tsv',TSV,'aint')t1crossjoinfile('2.tsv',TSV,'bint')t2

查询当前进行中的querySELECTquery_id,read_rows,total_rows_approx,memory_usage,initial_user,initial_address,elapsed,query,client_hostnameFROMsystem.processes;查询最后一个状态为”查询完成“的querySELECT*FROMsystem.query_logWHER

在其4.0.0到4.7.9版本之间，连接ElasticSearch和ClickHouse数据库时存在一处服务端请求伪造漏洞（SSRF）。

文章目录1.bitmap知多少2.clickhouse中的bitmap2.1bitmap与array类型的转换2.2bitmap获取属性的函数2.3bitmap集合运算3.clickhouse+bitmap

开发的MES，往往都要做生产执行跟踪扫描，这样会产生大量的扫描数据，用关系型数据库，很容易造成查询冲突的问题。生产跟踪扫描就发生的密度是非常高的，每个零部件的加工过程，都要被记录下来，特别是在大型工厂。写入密度高，但是每次写入的记录都很少，如果程序设计是实时往数据库写入记录，那基本是每次一条记录，且写入的频率很高，导致表锁时常发生，对查询扫描日志会带来很大的压力。解决跟踪扫描的问题，最好的办法还是

文章标题一、WITH语法-定义变量1.1定义变量1.2调用函数1.3子查询二、GROUPBY子句（结合WITHROLLUP、CUBE、TOTALS）三、FORM语法3.1表函数3.1.1file3.1.2numbers3.1.3mysql3.1.4hdfs四、ARRAYJOIN语法（区别于arrayJoin(arr)函数）五、连续销售案例六、连接函数6.1连接精度6.1.1ALL6.1.2ANY6

文章目录业务场景问题描述解决办法业务场景表字段time，类型为Datetime，插入时间格式为“yyyy-MM-ddHH:mm:ss”问题描述插入表中的时间比正常给的时间少了8小时。如，给定时间为：2024-01-3014:52:08在表中显示的时间为：2024-01-3006:52:08解决办法右键编辑连接->连接设置->驱动属性use_server_time_zone=trueuse_time

业务场景使用clickhouse批量插入数据异常日志2024-01-3114:32:04[http-nio-18811-exec-1]ERRORcom.***.controller.XXX-uploadcsvfileexception.org.springframework.jdbc.UncategorizedSQLException

1、原表select*fromtest2、一个人的每个科目作为一行记录改为一个人的所有科目作为一行记录方式1selectname,sum(casewhensubject=‘语文’thenscoreelse0end)aschinese,sum(casewhensubject=‘数学’thenscoreelse0end)asmathfromtestgroupbyname方式二示例multiIf、if写

IP数据管理框架，固定格式：国家|区域|省份|城市|ISP数据去重和压缩极速查询响应：十微秒级别支持多种语言下载地址：https://gitee.com/lionsoul/ip2region代码如下引入

前言我们在刚开始学习ClickHouse的MergeTree引擎时，就会发现建表语句的末尾总会有SETTINGSindex_granularity=8192这句话（其实不写也可以），表示索引粒度为8192

最近，中美关系又变得紧张了，朋友圈里也满是TikTok的生死问题，但我却被一本书转移了注意力，体验了一下俄罗斯风情。大家都知道美国有Google，中国有百度，但是你知道俄国人最喜欢用的搜索引擎是什么吗？首先，我要承认自己的无知，写此文之前，我对俄国人知之甚少。现学现卖，除了Google和百度，还有一个叫Yandex的俄式战斗版搜索引擎，在俄罗斯搜索市场独占鳌头。我猜，普京总统应该很喜欢用。今天，我

ClickHouse属于分析型数据库，ClickHouse提供了许多数据类型，它们可以划分为基础类型、复合类型和特殊类型。

EasticsearchvsClickhouseClickHouse是一款高

-非关系型数据库:redis,mongodb,es,clickhouse,influxDBnosql:notonlysql-关系型数据库：mysql，oracle,pos

相信看过ClickHouse性能测试报告的同学都很震惊于他超高的OLAP查询性能。

ClickHouse作为一款开源列式数据库管理系统（DBMS）主要用于数据分析（OLAP）领域。近年来国内开源社区非常火热，各个大厂纷纷跟进大规模使用。

上一篇ClickHouse为什么这么快（一）减少数据扫描范围我们说到了ClickHouse中使用列存储，每个列都单独存储为一个文件，每个文件都是由一个或多个数据块组成，也就是说：每个文件由一个或多个数组组成

官网droppartition操作官网链接：https://clickhouse.com/docs/zh/sql-reference/statements/alter/partition#drop-partitionpart

文章目录HivetoClickHouseHiveSchemaClickHouseSchemaSeatunnelwithClickHouseSeatunnelSeatunnelPipelineSparkInputFilterOutputRunningSeatunnelConclusionHivetoClickHouse

SpringBoot集成ClickHouse1.引入maven依赖com.clickhouseclickhouse-jdbc${clickhouse.jdbc.version}最新版本可以在mvnrepository

【ClickHouse-Sql】ClickHouse常用Sql（创建集群表、删除分区、条件删除、随机分群、修改表名、计算数据存储量等）1）建库2）建表3）删除表、清空表4）删除数据5）随机分群6）改表名