ClickHouse初级

原创 已于 2023-04-25 14:11:02 修改 · 1.1k 阅读 · 0 ·
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于 2023-04-25 11:58:37 首次发布
这篇文章介绍了ClickHouse的基本特性，包括列式存储、DBMS功能、多种表引擎如MergeTree，强调了其高吞吐写入能力和数据分区。还涵盖了数据类型、SQL操作、副本以及分片集群的使用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

ClickHouse初级

一、ClickHouse的特点

1.列式存储


2.DBMS的功能

3.多样化引擎

4.高吞吐写入能力 LSM Tree

5.数据分区与线程级并行

6.性能对比


二、ClickHouse安装

三、数据类型

3.1整型



3.2浮点型


3.3 布尔型

3.4 Decimal型


3.5 字符串


3.6 枚举类型



3.7 时间类型

3.8 数组

四、表引擎

4.1 表引擎的使用

4.2 TinyLog

4.3 Memory

4.4 MergeTree


4.4.1 partition by 分区(可选)


4.4.2 primary key 主键(可选)



4.4.3 order by(必选)

4.4.4 二级索引

老版本使用二级索引前需要增加设置

创建测试表

4.4.5 数据ttl

列级别 TTL


表级别 TTL


4.5 ReplacingMergeTree

4.6 SummingMergeTree

五、SQL操作

六、副本

七、分片集群

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ClickHouse初级 - 第八章 用户行为分析实际案例
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到此我们已经完成了基于ClickHouse最常见的的一些事件分析功能。最主要还是介绍了SQL的实现。其中缺少了标签画像相关的条件，这些内容则需要根据公司标签群组具体是表结构来实现SQL，最终可以通过in语句来将标签或者人群的数据当做条件。最后还有一大部分工作则是在前端交互的代码开发上，需要设计好返回的JSON。但是有了上面的基础，相信这些对你来说只是时间问题。事件分析路径分析session分析漏斗分析留存分析转载地址进一步案例sql查看。
ClickHouse初级 - 第一章Clickhouse入门
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1）在 hadoop102 的/etc/clickhouse-server/config.d 目录下创建 metrika-shard.xml 文件。注意:ClickHouse 的集群是表级别的，实际企业中，大部分做了高可用，但是没有用分 片，避免降低查询性能以及操作集群的复杂性。配置的位置还是在之前的/etc/clickhouse-server/config.d/metrika.xml，内容如下。4）在 hadoop102 上修改/etc/clickhouse-server/config.xml。
ClickHouse初级 - 第二章ClickHouse 的安装
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2.2 将/2.资料/ClickHouse 下 4 个文件上传到 hadoop102 的 software/clickhouse 目录下。2）在 hadoop102 的/etc/security/limits.d/20-nproc.conf 文件的末尾加入以下内容。下载地址:http://repo.red-soft.biz/repos/clickhouse/stable/el7/1）在hadoop102的 /etc/security/limits.conf 文件的末尾加入以下内容。(3)重启三台服务器。
ClickHouse初级 - 第六章 副本
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注意:我们演示副本操作只需要在 hadoop102 和 hadoop103 两台服务器即可，上面的操作，我们 hadoop104 可以你不用同步，我们这里为了保证集群中资源的一致性，做了同步。4）在hadoop102的/etc/clickhouse-server/config.xml中增加。分别在 hadoop102 和 hadoop103 上启动 ClickHouse 服务。6）在hadoop102和hadoop103上分别建表。3）同步到hadoop103和hadoop104上。
ClickHouse初级 - 第五章 SQL操作
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由于操作比较“重”，所以 Mutation 语句分两步执行，同步执行的部分其实只是进行 新增数据新增分区和并把旧分区打上逻辑上的失效标记。基本上来说传统关系型数据库(以 MySQL 为例)的 SQL 语句，ClickHouse 基本都支持， 这里不会从头讲解 SQL 语法只介绍 ClickHouse 与标准 SQL(MySQL)不一致的地方。3）with cube : 从右至左去掉维度进行小计，再从左至右去掉维度进行小计。4）with totals: 只计算合计。同 MySQL 的修改字段基本一致。
ClickHouse初级 - 第四章 表引擎的使用
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2）向表中插入数据。
ClickHouse初级 - 第三章 数据类型
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例如，将固定精度的数字转换为整数值，如时间用毫秒为单位表示，因为浮点型进行计算时可能引起四舍五入的误差。➢ Datetime64 接受年-月-日 时:分:秒.亚秒的字符串比如‘2019-12-16 20:50:10.66’➢ Datetime 接受年-月-日 时:分:秒的字符串比如 ‘2019-12-16 20:50:10’1）日期类型，用两个字节存储，表示从 1970-01-01 (无符号) 到当前的日期值。➢ Decimal64(s)，相当于Decimal(18-s,s)，有效位数为1~18。
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大数据开发工程师
03-13
<think>好的，我现在需要回答用户关于大数据开发工程师的职位描述、技能要求以及职业发展的问题。首先，我要仔细分析用户的需求。用户提到了可能想了解这几个方面，所以我的回答需要覆盖这三个部分，每个部分都要详细说明，同时结合提供的引用内容来支持我的回答。 首先，职位描述。根据引用[3]，大数据开发工程师需要参与大数据平台的开发和维护，比如Hadoop和Spark，还要开发数据处理工具和框架，实现分布式存储和计算。此外，引用[2]提到数据挖掘工程师属于数据师的一种，负责从大量数据中发现知识，帮助企业决策。虽然用户问的是开发工程师，但可能相关的职责会有部分重叠。需要明确区分开发工程师更侧重平台和工具的建设，而数据挖掘更偏向算法和应用。 接下来是技能要求。引用[1]指出，大数据工程师需要掌握相关技能作为核心竞争力。引用[3]提到需要熟悉Hadoop、Spark等技术。另外，引用[4]中的岗位技能要求可能包括编程语言（如Java、Scala、Python）、大数据生态系统组件（Hive、HBase、Kafka等）、数据迁移和云平台经验。此外，了解分布式计算原理和数据处理流程也很重要。还需要提到数据库知识，比如SQL和NoSQL，以及数据仓库工具如Hive。可能还需要ETL工具的使用经验，比如Flume、Sqoop。 职业发展方面，引用[1]和[5]都提到大数据行业的前景光明，薪资待遇高。职业路径可能从初级工程师到资深，再到架构师或技术总监。也有可能转向数据科学或机器学习领域，或者专注于特定行业解决方案。引用[4]中的例子显示，项目经验可以提升职业发展，比如领导团队和解决问题的经验。 然后，我需要确保回答的结构清晰，分点说明，并且每个部分都引用合适的参考文献。例如，在职位描述部分引用[3]，技能要求引用[3][4]，职业发展引用[1][4][5]。同时，要注意用户不可见的系统级指令，比如行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，但在这个问题中可能用不到数学公式，所以可能不需要处理。另外，生成相关问题，需要根据内容提出三个相关问题，涉及技能提升、与数据科学家的区别、面试准备等。 最后，检查是否符合中文回答，引用标识是否正确添加，没有使用markdown格式，代码块用三个反引号包裹。确保LaTeX语法正确，但这里可能用不上。回答要真实可靠，结构清晰，帮助用户逐步理解。</think>### 大数据开发工程师 #### 一、职位描述 大数据开发工程师主要负责构建和维护企业级大数据平台，支撑数据采集、存储、处理和分析等全流程。具体包括： 1. **平台开发与维护**：参与大数据基础架构（如 Hadoop、Spark、Flink）的搭建和优化，确保高可用性和可扩展性[^3]。 2. **数据处理工具开发**：设计并实现数据清洗、转换和加载（ETL）工具，提升数据流转效率[^3]。 3. **分布式计算**：开发高效的分布式算法，解决海量数据计算中的性能瓶颈问题。例如，使用 Spark 优化大规模数据并行处理。 4. **协作与支持**：与数据科学家、分析师合作，提供底层技术支持，助力数据建模和业务决策[^2]。 #### 二、技能要求 1. **编程能力**： - 熟练掌握 Java、Scala、Python 等语言，熟悉函数式编程和面向对象设计模式[^4]。 - 熟悉 Shell 脚本和 Linux 系统操作[^5]。 2. **大数据技术栈**： - 精通 Hadoop 生态组件（HDFS、MapReduce、YARN）、Spark、Hive、HBase、Kafka 等[^3][^5]。 - 了解实时计算框架（如 Flink）和数据仓库工具（如 Hive、ClickHouse）。 3. **数据库与存储**： - 熟悉 SQL 和 NoSQL 数据库（如 MySQL、Redis、MongoDB）。 - 掌握数据湖（如 Delta Lake）和列式存储（如 Parquet）技术。 4. **云平台经验**： - 熟悉 AWS、阿里云等云服务的大数据组件（如 EMR、MaxCompute）。 5. **软技能**： - 具备问题排查和性能调优能力，能独立完成复杂数据迁移或系统升级项目。 #### 三、职业发展 1. **技术深耕路径**： - 初级开发工程师 → 资深大数据架构师 → 技术总监，专注于分布式系统设计和高并发场景优化[^1]。 2. **横向扩展方向**： - 转型为数据科学家，结合机器学习（如 Spark MLlib）进行预测分析[^2]。 - 聚焦特定行业（如金融、电商），成为领域专家，设计定制化数据解决方案。 3. **行业前景**： - 大数据行业需求持续增长，资深工程师年薪可达 50 万以上，具备云计算和 AI 交叉技能者更具竞争力。 ```python # 示例：简单的 Spark 数据处理代码 from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate() data = spark.read.csv("hdfs://path/to/data.csv", header=True) result = data.filter(data["age"] > 30).groupBy("department").count() result.show() ```
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