jmx_bigdata的博客

本文分享主要是ClickHouse的数据导入方式，本文主要介绍如何使用Flink、Spark、Kafka、MySQL、Hive将数据导入ClickHouse，具体内容包括：使用Flink导入数据使用Spark导入数据从Kafka中导入数据从MySQL中导入数据从Hive中导入数据使用Flink导入数据本文介绍使用 flink-jdbc将数据导入ClickHouse，Maven依赖为：<dependency> <groupId>org.apache.fli

介绍tabix支持通过浏览器直接连接 ClickHouse，不需要安装其他软件，就可以访问ClickHouse，具有以下特点：⾼亮语法的编辑器。⾃动命令补全。查询命令执⾏的图形分析⼯具。配⾊⽅案选项。除此之外，还可以使用DBeaver连接ClickHouse，本文主要介绍这两种工具的使用方式。方式1：不安装，直接使用浏览器访问地址为：https://github.com/tabixio/tabix。在浏览器打开下面链接http://ui.tabix.io/进入该链接后，界面如下：

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。我们可以在system.data_type_families表中检查数据类型名称以及是否区分大小写。SELECT * FROM system.data_type_families上面的系统表，存储了ClickHouse所支持的数据类型，注意不同版本的ClickHouse可能数据类型会有所不同，具体如下表所示：┌─name────────────────────┬─case_insensitive─┬─alias_to

在上一篇分享中，我们介绍了ClickHouse的安装部署和简单使用。本文将介绍ClickHouse中一个非常重要的概念—表引擎(table engine)。如果对MySQL熟悉的话，或许你应该听说过InnoDB和MyISAM存储引擎。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引方式、锁定水平等功能，也可以称之为表类型。ClickHouse提供了丰富的表引擎，这些不同的表引擎也代表着不同的表类型。比如数据表拥有何种特性、数据以何种形式被存储以及如何被加载。本文会对ClickHouse中常见的表引擎进行介绍，主要包括

ClickHouse简介ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。ClickHouse最初是一款名为Yandex.Metrica的产品，主要用于WEB流量分析。ClickHouse的全称是Click Stream,Data WareHouse，简称ClickHouse。ClickHouse非常适用于商业智能领域，除此之外，它也能够被广泛应用于广告流量、Web、App流量、电信、金融、电子商务、信息安全、网络游戏、物联网等众多其他领域。ClickHouse具有以下