Maynor的博客

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ClickHouse是一个面向列的数据库管理系统（DBMS），用于在线分析处理查询（OLAP）。官网：https://clickhouse.tech/文档：https://clickhouse.tech/docs/en/、https://clickhouse.tech/docs/zh/logo 图标：表示数据为列式存储，红色部分表示要查询数据[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-t2AqM3du-1622726121443)(/img/logo.svg)]

文章目录引言1.技术选型__弱水三千只取一瓢饮2. ClickHouse 的保姆级入 门2.1ClickHouse 概 述2.1.1ClickHouse 发展历程2.1.2ClickHouse 特 性2.1.3ClickHouse 优 势2.1.4ClickHouse 劣 势2.1.5ClickHouse 基准测试2.2ClickHouse 应用场景2.3ClickHouse 使用案例2.4ClickHouse 快速入门2.4.4简单查询

​ 从Spark 1.3版本开始，提供一套完整外部数据源接口（External DataSource Interface）（第一代API）。比如SparkSQL内置数据源：JDBC、JSON、CSV等都是基于DataSource API V1实现功能。自定义外部数据源实现从HBase表批量加载load和保存save数据可以参考提供【06.扩展】提供代码实现，以及视频讲解。接口实现非常简单；能够满足大部分的使用场景；扩展能力有限，难以下推其他算子；缺乏对列式存储读取的支持；写操作不支持事务；

ClickHouse提供JDBC方式访问数据库，进行DDL和DML操作。

ClickHouse提供了多种不同的表引擎，表引擎可以简单理解为不同类型的表。表引擎（即表的类型）决定了：[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-B5VQFSQv-1641169977011)(/img/1616662005733-1622626089308.png)]文档：https://clickhouse.tech/docs/zh/engines/table-engines/1）、MergeTree引擎（合并树及系列引擎）