ClickHouse

最新推荐文章于 2024-05-08 16:52:34 发布
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#clickhouse #数据库

博客提供了ClickHouse的官方文档链接https://clickhouse.tech/docs/zh/ ，ClickHouse是一种数据库。
clickhouse
11-19
### ClickHouse概述与关键特性 #### 一、ClickHouse简介 ClickHouse是一种列式数据库管理系统（DBMS），专为在线分析处理（OLAP）查询设计。相比于传统的行式数据库管理系统，ClickHouse通过优化数据存储方式提高...
【kettle集成clickhouse的插件包】
最新发布
06-16
通过这个插件，Kettle能够识别ClickHouse的数据结构，并且能够将数据有效地导入导出到ClickHouse数据库中。这对于需要进行复杂数据处理的场景至关重要，尤其是当数据源多样且需要高效处理大量数据时。 插件包的功能...
sqoop连接clickhouse驱动
lili11222012的博客
11-18 1365
sqoop因httpclient.jar包问题无法连接clickhouse驱动，可下载如下驱动。 链接：https://pan.baidu.com/s/1I38UOPtW2TYAY3DhVXL9Hg 提取码：oa2c
使用 Atlas 管理 ClickHouse 的 Schema-as-Code
ClickHouseDB的博客
04-24 1225
近年来，随着云资源管理方面的巨大进步，一种名为基础设施即代码（IaC）的方法的出现，管理数据库模式的一种新方法逐渐崭露头角。然而，随着项目和组织规模的增长，这些技术的初始优势开始显露出重要的折衷。在 2010 年代，越来越多的开发者寻求避免架构管理的复杂性，因此倾向于使用无架构的数据库，但这种转变导致了数据一致性和维护方面的挑战随着系统的扩展而出现。所有这些技术都采用更简洁的语法和更大的灵活性，承诺了更快的开发周期和更容易的原型设计，使它们成为初创公司和追求快速市场进入的新项目的首选语言。
Atlas新增clickhouse类型（TYPE）并同步元数据
zhen_hero的博客
03-18 1291
要想将clickhouse的元数据同步到Atlas中，首先需要定义clickhouse相关的类型（这里是参考了spark相关类型写的，具体属性可以根据自己公司实际情况进行调整，不一定所有属性都是有用的）},},},],"DataSet"],},},},},],],},},},},},},},},},},},],"DataSet"],},},},],},},},],},},},],"DataSet"],},},},},
基于电商业务的全链路数据中台落地方案（全渠道、全环节、全流程）
02-24
在互联网发展浪潮中，数据对于企业的价值是非常大的，怎么管理好数据，以及快速挖掘数据价值，共享数据价值，急需一套解决方案，在数据开发中，核心数据模型的变化是相对缓慢的，同时，对数据进行维护的工作量也非常大；但业务创新的速度、对数据提出的需求的变化，是非常快速的。数据中台的出现，就是为了弥补数据开发和应用开发之间，由于开发速度不匹配，出现的响应力跟不上的问题。数据中台解决的问题，包括：效率问题、协作问题、能力问题，数据中台是聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台以业务价值的逻辑概念。本课程基于真实企业数据中台建设架构进行讲解，带大家构建数据中台，通过学习完本课程可以节省你摸索的时间，节省企业成本，提高企业开发效率。课程包含几大模块：数据源管理、数据接入管理、数据质量管理、数据质量报告、数据安全管理、数据中台实战应用等，对于数据中台涉及到的业务以及技术进行详尽的讲解。本课程包含的技术：开发工具为：IDEA、WebStormFlink1.9.0ClickHouseHadoop2.6.0Hbase1.0.0Kafka2.1.0Hive1.0.0HDFS、MapReduceZookeeper、AtlasSpringBoot2.0.8.RELEASESpring MybatisMySQLVue.js、NodejsElemntUI课程亮点：1.与企业接轨、真实工业界产品2.全方位管理、治理数据3.大数据以及业务系统数据与企业接轨4.支撑业务系统数据使用以及共享5.集成IDE可视化查询6.集成元数据管理和数据血缘追溯7.ClickHouse高性能列式存储数据库8.数据中台项目应用实战9.Flink+ClickHouse技术架构10.微服务架构技术SpringBoot技术架构11.后端+大数据技术栈+前端可视化12.提供全方位的技术落地指导支持13.课程凝聚讲师多年实战经验，经验直接复制14.掌握全部内容能进行大数据用户平台的设计和实操 企业一线架构师讲授，代码在老师的指导下企业可以复用，提供企业解决方案。  版权归作者所有，盗版将进行法律维权。  
开源数据资产(元数据)管理平台选型对比
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数据治理、数据资产管理等工作，是企业数字化转型中的底层基建，很重要，却又很难体现出效果和价值。上层数据战略、数据架构、数据流程、数据规范等问题，在组织层面没有解决；不论数据资产平台等工作规划和实现得如何好，都只能体现出杯水车薪的效果。参考资料：1.wx公众号大数据流动-《12款开源数据资产(元数据)管理平台选型分析（一）》
docker的clickhouse镜像
12-02
Docker的ClickHouse镜像就是一种预配置好的ClickHouse数据库软件的Docker镜像，用户可以通过简单的命令快速启动和运行ClickHouse数据库。 ClickHouse的优势在于其高性能的读写能力，特别适合于处理大量数据的查询和...
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05-23
ClickHouse是一个用于在线分析处理(OLAP)的列式数据库管理系统，它以其高性能和高效率而闻名，特别适用于实时分析大规模数据集。随着数据量的增加，数据备份显得尤为重要。ClickHouse提供了内置的复制和分布式功能，...
clickhouse安装包
01-19
ClickHouse是一款高性能、分布式列式数据库管理系统（Column-Oriented DBMS），主要应用于在线分析处理（OLAP）场景。它的设计目标是实现高并发查询、快速数据处理和大规模数据存储。在本文中，我们将深入探讨...
元数据管理工具 atlas 最新版本2.2 编译版本
02-23
包含内容 1、apache-atlas-2.2.0-atlas-index-repair 2、apache-atlas-2.2.0-classification-updater 3、apache-atlas-2.2.0-kafka-hook 4、apache-atlas-2.2.0-sqoop-hook 5、apache-atlas-2.2.0-falcon-hook 6、apache-atlas-2.2.0-hbase-hook 7、apache-atlas-2.2.0-impala-hook 8、apache-atlas-2.2.0-hive-hook 9、apache-atlas-2.2.0-storm-hook 10、apache-atlas-2.2.0-server 11、apache-atlas-2.2.0-sources
基于电商业务全链路数据中台落地方案（全渠道、全环节、全流程）
04-29
本课程基于真实企业数据中台建设架构进行讲解，带大家构建数据中台，通过学习完本课程可以节省你摸索的时间，节省企业成本，提高企业开发效率。
基于电商业务全链路数据中台落地方案（全渠道、全环节、全流程）.rar
01-06
分享视频教程——基于电商业务全链路数据中台落地方案（全渠道、全环节、全流程），2020年12月录制，全新内容！本课程基于真实企业数据中台建设架构进行讲解，带大家构建数据中台，通过学习完本课程可以节省你摸索的时间，节省企业成本，提高企业开发效率。
基于电商业务全链路数据中台落地方案（全渠道、全环节、全流程）-附件资源
03-05
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apache atlas 如何自定义hook
smileyboy2009的专栏
05-08 897
就是你连接的是什么数据库，什么程序，字段，表，视图等这些信息需要进行注册，毕竟不同的库，这些信息不一样，比如hive 和hbase 的属性肯定不一样。我们了解钩子函数先了解，数据源，所谓钩子函数，其实是需要源系统配合，这个其实就是源系统的一个监听机制，就是在客户端（写sql）——执行端，在中间有个监听程序，可以获取sql解析过程。目前市场上开源的元数据管理工具有Atlas， Datahub， Openmetadata等，你要说二次开发，谁最好，如果是java 人月，还是 Atlas ，灵活，简单。
元数据管理工具Atlas学习笔记之集成
四国棋客
03-12 3116
文章目录背景环境Atlas安装solrAtlasAtlas启动启动Hadoop、ZooKeeper、HBase、Kafka、Hive和MySQLHadoop启动ZooKeeper启动HBase启动Kafka启动MySQL启动Hive启动solr配置atlas集成HBase集成Solr集成KafkaServer配置集成Hive启动atlas结语 背景 在文章元数据管理工具Atlas学习笔记之介绍中，我介绍了Atlas这一元数据管理工具，现在，就要将它进行编译，并且和一些常见的大数据组件进行集成。 环境 操作系
apache-atlas 深度剖析
03-30 2057
atlas 是apache下的大数据的元数据管理和数据治理平台，是Hadoop社区为解决Hadoop生态系统的元数据治理问题而产生的开源项目，它为Hadoop集群提供了包括数据分类、集中策略引擎、数据血缘、安全和生命周期管理在内的元数据治理核心能力。支持对hive、storm、kafka、hbase、sqoop等进行元数据管理以及以图库的形式展示数据的血缘关系。 •各种Hadoop和非Hadoop元数据的预定义类型 •为要管理的元数据定义新类型的能力 •类型可以具有原始...
大数据项目学习（一）
qq_43072699的博客
10-15 5064
采集：Flume/Kafka/Sqoop 存储：Mysql/Hasoop/Hbase 计算：Hive/Tez 查询：Presto/Druid/Kylin 可视化：Superset 任务调度：Azkaban全流程调度 集群监控：Zabbix 元数据管理：Atlas 脚本：Shell 数据仓库 业务数据：在处理事务过程中产生的数据（存储在mysql中，用Sqoop处理到数据仓库中） 用户行为数据：用户与客户端产品交互过程中产生的数据，比如页面浏览、点击、停留等（日志 以文件形式存储，用Flume处理到数据仓库中
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