与流式数据工具集成:ClickHouse可以与Kafka等流数据平台集成,实时处理从Kafka流入的数据。 7. ClickHouse与传统关系型数据库在数据处理上的区别? 数据存储:ClickHouse采用列式存储,适合分析型查询,而传统关系型数据库通常采用行式存储,适合事务型处理。 查询类型:ClickHouse侧重于大规模数据的分析和聚合,支持高效的复杂查询...
Kafka -- 日志存储日志文件目录日志索引偏移量索引时间戳索引日志清理日志删除基于时间基于日志大小基于日志起始偏移量日志压缩 日志文件目录Kafka 中的消息以主题为单位进行基本归类,而每个主题又可以划分为一个或者多个分区。在不考虑多副本的情况下,每个分区对应一个日志 Log。为防止日志过大,Kafka 又引入了日志分段 L...
Kafka:将 Kafka Topic 中的数据直接导入到 ClickHouse; MySQL:将 Mysql 作为存储引擎,直接在 ClickHouse 中对 MySQL 表进行 select 等操作;猜测:如果有 join 需求,又不想将 mysql 数据导入 ck 中 JDBC/ODBC:通过指定 jdbc、odbc 连接串读取数据源; HDFS:直接读取 HDFS 上的特定格式的数据文件。 5 数据类型 c...
Kafka:将Kafka Topic中的数据直接导入到ClickHouse; MySQL:将Mysql作为存储引擎,直接在ClickHouse中对MySQL表进行select等操作; JDBC/ODBC:通过指定jdbc、odbc连接串读取数据源; HDFS:直接读取HDFS上的特定格式的数据文件; Special系列 Special系列的表引擎,大多是为了特定场景而定制的。这里也挑选几个简单介绍,不做详述。
数据的实效性,中间过程经过Kafka、ETL、调度处理,报表的实效性不理想 即席分析性能,Hive存储是hdfs文件系统,查询效率不高,不适合即席查询 涉及Hadoop组件多 数据链路长,数据链路处理流程长,繁琐容错也不好 1.1.2 为啥选择ClickHouse ClickHouse独立于hadoop生态之外,开源的OLAP数据库 ...
clickhouse不仅支持分区的过滤也支持列级别的稀疏索引。clickhouse的基础索引是使用了和kafka一样的稀疏索引...
Kafka:将Kafka Topic中的数据直接导入到ClickHouse; MySQL:将Mysql作为存储引擎,直接在ClickHouse中对MySQL表进行select等操作; JDBC/ODBC:通过指定jdbc、odbc连接串读取数据源; HDFS:直接读取HDFS上的特定格式的数据文件。 Specia系列 Special系列的表引擎,大多是为了特定场景而定制的。
另外还有Kafka和Flink,实时数仓数据写入ClickHouse或者Hbase是用Kafka加Flink来写,根据具体的业务需求和架构而定,在引擎层上面有一层代理层,ClickHouse我们是用chproxy,这也是一个开源项目,而且它的功能比较完善,像有一些用户权限在chproxy里面都可以去设置。
负责从日志kafka订阅日志数据, 然后将日志数据按时间维度和元数据维度(如AppID) 拆分,并进行多队列聚合, 分别攒批写入ClickHouse中. ClickHouse 我们使用的日志存储方案,在ClickHouse高压缩率列式存储的基础上,配合隐式列实现了动态Schema以获得更强大的查询性能,在结构化日志场景如猛虎添翼。