clickhouse导入ORC格式HIVE表

最新推荐文章于 2025-05-08 16:32:19 发布
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#hive #hadoop

本文介绍如何从Hive中检查并迁移数据至ClickHouse，包括字段名验证、HDFS表创建、ORC格式数据导入及数据验证步骤。

1.查看hive表字段名（这里面有小坑，有时字段名在底层不是desc table出来的字段名，本案例d为分区字段，建hdfs表时不要该字段）

2.在clickhouse建HDFS table

3.Insert Into HDFS table FORMAT ORC

4.验证数据（略）

ClickHouse 与 Hive 对比：大数据批处理的优劣分析
AI智能探索者的博客
11-20 611
在大数据时代，批处理仍是企业处理大规模离线数据的核心场景（如 ETL、历史数据分析、用户画像构建）。ClickHouse（Yandex 开源的列式 OLAP 数据库）与 Hive（Facebook 开源的 Hadoop 生态数据仓库）是两类典型工具，但二者的设计目标、技术架构与适用场景存在本质差异。本文从第一性原理出发，系统拆解两者的理论基础、架构设计、实现机制与实践价值，通过量化对比（如查询延迟、吞吐量）、案例分析（如电商离线 ETL 与实时 Dashboard）与未来演化预测，为企业选择批处理工具提供。
clickhouse 识别ORC格式
yy的博客
03-16 741
从20.6版开始，可以使用ORC格式 create table tb1_hdfs( id Int8, name String )engine=HDFS('hdfs://192.168.100.142:8020/hive/data/tb1/*',ORC) ;
clickhouse输入输出格式之ORC
lyq7269的博客
03-18 711
ORC数据的输入输出 仅支持ORC格式的写入。 ORC和CH数据类型的匹配关系 ORC data type (INSERT) ClickHouse data type UINT8, BOOL UInt8 INT8 Int8 UINT16 UInt16 INT16 Int16 UINT32 UInt32 INT32 Int32 UINT64 UInt64 INT64 Int64 FLOAT, HALF_FLOAT Float32 DOUBLE Float64
Clickhouse 从S3/Hive导入数据
我是坏人哦
06-23 2387
我们的埋点数据上传到S3，大概是每天10亿条的数据量级别。最近花了一些时间思考和学习如何将每天如此大量的数据从S3导入到Clickhouse，为后续的实时查询做准备。
ClickHouse数据导入和导出
weixin_59801183的博客
11-04 6421
ClickHouse是一个高性能、列式存储的分布式数据库，广泛应用于实时数据分析、大数据处理等场景。本文将详细介绍如何在ClickHouse中导入和导出数据，包括使用命令行工具、HTTP接口和第三方工具（如Kafka、Hadoop等）。
如何快速地将Hive中的数据导入ClickHouse
Ricky点滴
11-28 1万+
如何快速地将Hive中的数据导入ClickHouse ClickHouse是面向OLAP的分布式列式DBMS。我们部门目前已经把所有数据分析相关的日志数据存储至ClickHouse这个优秀的数据仓库之中，当前日数据量达到了300亿。 在之前的文章如何快速地把HDFS中的数据导入ClickHouse中我们提到过使用Waterdrop——https://github.com/InterestingL...
Clickhouse---导入导出文件
Abner_G的博客
04-07 3178
Clickhouse---导入导出文件前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 工作中遇到Clickhouse 数据的导入导出操作，当时使用DataGrip应急导出文件。本文总结一下Clickhouse导入导出文件的操作。 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： import numpy as np import pandas as pd import
hive分区表同步到Clickhouse代码
默主归沙的博客
10-13 607
【代码】hive分区表同步到Clickhouse代码。
Clickhouse集成离线hive、实时kafka数据实操
fengyu_lc的博客
08-20 2859
Clickhouse集成hive一、官网介绍：1、clickhouse集成hive官网介绍：2、clickhouse支持的数据类型：二、创建对应hive的clickhouse表1、利用clickhouse的HDFS Engine建表语句二、建表需要注意的地方（详细解析）1、schema必须要与hive表中一致2、格式要求3、路径解析4、hdfs路径三、我担心hive数据更新后不能同步过来，继续在做测试中。。。 一、官网介绍： 1、clickhouse集成hive官网介绍： https://clickhous
Hive与ClickHouse的区别
日常分享数据分析开发、编程语言内容
03-01 2138
Hive与ClickHouse的区别
ClickHouse 十二 （数据文件导入）
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写bug的小哥哥
01-23 1万+
导入文本文件 建表 # 本地表 CREATE TABLE test.tmp_uid_info ( `uid` Int32, `alias` Int32, `sex` String, `totalDate` Date, `source` String, `name` String ) ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/activity/tables/{shard}/tmp_uid_info', '{replic
ClickHouse的数据导入与导出
AI天才研究院
01-23 3096
1.背景介绍 1. 背景介绍 ClickHouse 是一个高性能的列式数据库，主要用于实时数据处理和分析。它的核心特点是高速查询和数据压缩，适用于处理大量数据的场景。在大数据领域，数据的导入和导出是非常重要的，因为数据的质量和可靠性直接影响了分析结果和决策。本文将深入探讨 ClickHouse 的数据导入与导出，涵盖其核心概念、算法原理、最佳实践、实际应用场景和工具推荐。 2. 核心概念与联...
使用ClickHouse识别和处理ORC格式数据
PixelNinja的博客
09-18 353
在本文中，我们将探讨如何在ClickHouse中识别和处理ORC格式的数据。您可以根据自己的操作系统和需求，选择适合的方式安装ClickHouse。借助ClickHouse的强大功能和高性能，您可以轻松地处理大规模的ORC数据集，并执行各种复杂的分析操作。现在，我们将讨论如何将ORC格式的数据加载到ClickHouse表中。在这里，我们将演示使用ClickHouse客户端工具加载ORC文件的方法。请注意，这只是一些示例查询，您可以根据自己的需求编写任意复杂的查询。您可以根据实际需求定义不同的表结构。
java通过jdbc实现从clickhouse导数据到hive
Master_Yiran的博客
12-25 775
【代码】java通过jdbc实现从clickhouse导数据到hive。
数据传输系列（4）—— DataX同步ClickHouse数据到Hive
shangjg3的博客
09-15 1548
需要把clickhousewriter/libs下的所有jar包复制到rdbmsreader/libs下,同名jar包直接替换，另外，删掉rm -f guava-r05.jar这个包，否则会报错。修改plugin.json文件：在"driver" 增加 "ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver"在datax-web中创建任务生成json，也可以直接编辑json。由于Datax没有clickhousereader组件。1.2 hive中建表。
数据库领域中ClickHouse的数据导入导出方法
2502_91592937的博客
05-08 1245
在当今大数据时代，数据的存储和处理变得至关重要。ClickHouse作为一款高性能的列式数据库管理系统，以其快速的数据查询和处理能力受到广泛关注。本文的目的在于详细介绍ClickHouse的数据导入导出方法，包括各种常见的方式及其适用场景。范围涵盖了从基础的概念讲解到实际项目中的代码实现，以及相关工具和资源的推荐，旨在帮助读者全面掌握ClickHouse数据导入导出的技术要点。本文将按照以下结构进行阐述：首先介绍核心概念与联系，让读者了解ClickHouse数据导入导出的基本原理和架构；
篇五|ClickHouse数据导入(Flink、Spark、Kafka、MySQL、Hive)
wr_java的博客
03-30 770
本文主要介绍了如何通过Flink、Spark、Kafka、MySQL以及Hive，将数据导入到ClickHouse，对每一种方式都出了详细的示例，希望对你有所帮助。
clickhouse外部数据源导入通用方案-非jdbc
探索大数据世界 - 深入解析数据存储、分布式计算与人工智能
03-02 1970
clickhouse外部数据源导入通用方案-非jdbc
hive和ClickHouse
最新发布
08-29
<think>嗯，用户想了解Hive和ClickHouse的对比、使用场景及特性。这个问题很专业，用户可能是数据工程师或架构师，正在选型大数据分析工具。从用户简洁的提问方式看，ta可能已经有一定基础，需要的是系统化的对比信息。 我注意到站内引用提供了关键线索：引用1强调ClickHouse在即席查询场景的优势，引用2提到列式存储和向量化引擎，引用3对比了查询语言差异，引用4则涉及数据存储结构。这些正好构成对比框架的核心要素。 需要从几个维度展开： 首先是架构差异。Hive基于Hadoop生态，本质是MapReduce的SQL接口，适合批处理；而ClickHouse是独立的列式数据库，专为实时分析设计。这点在引用3的查询语言部分有体现。 然后是性能特点。引用1明确指出ClickHouse在即席查询场景的优势，这源于其列式存储（引用2）和内存计算机制。而Hive的MapReduce架构（引用4）导致高延迟，但吞吐量更大。 使用场景要结合业务需求。引用1提到的"严格数据组织"暗示ClickHouse适合结构化数据的高效分析，而Hive的灵活性（引用4提到支持CSV/JSON）在原始数据处理上有优势。 最后是扩展性对比。Hive天然支持HDFS的横向扩展，ClickHouse虽然支持分片但需要更多人工干预（引用2未明说但隐含这点）。 用户可能没明说但潜在关心的是学习成本。引用3提到两者都用类SQL语言，但ClickHouse的语法更接近标准SQL，这对团队迁移很重要。 需要提醒用户注意混合架构的可能性——很多企业同时使用Hive做ETL和ClickHouse做实时分析。这层隐含需求在引用1的"特定场景"表述中有呼应。 生成的问题要覆盖技术细节（如索引机制）、业务适配（日志分析选哪个）和运维层面（集群管理难度），这样能帮用户全面评估。</think>好的，我们来详细对比一下 Hive 和 ClickHouse，包括它们的核心特性、适用场景以及优缺点。 ## 核心特性对比 | 特性 | Hive | ClickHouse | | :----------------- | :---------------------------------------- | :------------------------------------------ | | **本质** | **基于 Hadoop 的数据仓库工具** | **面向联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统** | | **架构基础** | MapReduce / Tez / Spark (作为执行引擎) | 原生列式存储，向量化执行引擎，MPP架构 | | **数据存储** | 通常存储在 HDFS 或云存储 (S3, ADLS 等) | 通常存储在本地磁盘或分布式文件系统 | | **数据处理模型** | 批处理 (Batch Processing) | 流式/微批处理 (支持近实时摄入与分析) | | **查询延迟** | **高延迟** (分钟级到小时级) | **极低延迟** (亚秒到秒级) | | **吞吐量** | **高吞吐** (处理海量数据能力强) | **高吞吐** (尤其擅长聚合查询) | | **索引** | 有限索引 (分区、分桶) | **丰富索引** (主键索引、跳数索引、布隆过滤器等) | | **数据组织** | 按行存储 (虽然内部有列式格式如 ORC/Parquet，但处理按行) | **严格按列存储与处理** | | **执行引擎** | 将 HiveQL 翻译成 MapReduce/Tez/Spark 作业 | 原生向量化执行引擎 | | **查询语言** | HiveQL (类似 SQL) | ClickHouse-SQL (高度兼容 ANSI SQL，有特定扩展) | | **数据更新/删除** | 困难 (Hive 本身设计为追加写入，更新/删除需特殊操作或新版本支持) | **支持高效更新/删除** (通过异步合并等机制) | | **并发能力** | 相对较低 (受限于底层执行引擎) | **高并发** (设计上支持大量并发查询) | | **可扩展性** | 水平扩展性好 (基于 Hadoop 生态) | 水平扩展性好 (支持分片与副本) | | **资源管理** | 依赖 YARN 等 | 内置资源调度 | | **适用数据规模** | **超大规模** (PB+ 级) | **大规模** (TB 到 PB 级) | | **主要优势** | 超大规模批处理、成熟稳定、生态丰富、成本低(利用廉价存储) | 极速分析、实时/近实时场景、高并发、复杂聚合查询高效 | | **主要劣势** | 高延迟、不适合交互式查询、点查询效率低 | 不适合频繁小事务 (OLTP)、JOIN 能力相对弱于传统数仓(但有优化)、对高频数据更新需谨慎设计 | ## 使用场景对比 | 场景类型 | Hive 更适用 | ClickHouse 更适用 | | :--------------------------- | :----------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------- | | **超大规模历史数据离线批处理** | ✅ **非常擅长** (ETL, 数据清洗, 报表生成, 天级/小时级 T+1 报表) | ⚠️ 能处理，但可能不是最优选 (资源消耗可能更高，延迟相对其自身优势不明显) | | **交互式即席查询 (Ad-hoc)** | ❌ **非常不擅长** (延迟太高) | ✅ **核心优势** (用户可快速探索数据，秒级响应) | | **实时/近实时分析** | ❌ 几乎不可能 | ✅ **非常擅长** (支持 Kafka 等流数据源直接摄入，毫秒/秒级延迟分析) | | **高并发查询** | ⚠️ 有限并发能力 | ✅ **设计目标** (支持数百甚至上千并发查询) | | **需要频繁数据更新/删除** | ❌ 困难 | ✅ **支持良好** (提供 `ALTER TABLE ... UPDATE/DELETE` 语法) | | **复杂多表 JOIN 分析** | ✅ 相对较好 (依赖优化器和执行引擎) | ⚠️ **相对较弱** (虽然持续优化，但大表 JOIN 仍是挑战，设计时需避免或预聚合) | | **高基数维度精确去重** | ⚠️ 可行但效率可能不高 (如 `count(distinct)` ) | ✅ **非常高效** (有 `uniq`, `uniqCombined` 等近似或精确去重函数，性能极佳) | | **详单查询 (点查询)** | ❌ 效率极低 | ⚠️ 效率低于其聚合查询，但优于 Hive (利用索引) | | **需要与 Hadoop 生态紧密集成** | ✅ **天然优势** (HDFS, HBase, Spark, etc.) | ⚠️ 需通过外部表或工具集成 | | **成本敏感 (利用廉价存储)** | ✅ **优势明显** (依赖 HDFS 和计算存储分离) | ⚠️ 通常需要本地 SSD 或高性能云盘以获得最佳性能，成本相对高 | ## 总结与选型建议 1. **Hive 是批处理之王：** * 当你的核心需求是处理**极其庞大（PB+）**的数据集，进行**离线、批处理**任务（如 ETL、数据清洗、历史数据报表生成），并且对**查询延迟不敏感（分钟级或小时级）**时，Hive 是成熟、稳定且经济的选择。 * 它深度融入 Hadoop 生态，是构建传统数据仓库或数据湖（Data Lake）的核心组件。 * **记住：Hive 的核心优势在于“吞”，而不是“吐”的速度。** [^1], [^4] 2. **ClickHouse 是实时分析利刃：** * 当你的核心需求是**低延迟（秒级甚至亚秒级）**的**交互式即席查询**、**实时/近实时数据分析**、需要支持**高并发**用户查询、并且查询模式**以聚合分析为主（特别是大宽表）**时，ClickHouse 是性能怪兽。 * 它在监控、用户行为分析、实时报表、A/B测试、时序数据分析等场景表现卓越。 * **记住：ClickHouse 的核心优势在于“吐”的速度，尤其擅长快速咀嚼（聚合）大量数据。** [^1], [^2], [^3] 3. **混合架构是常见实践：** * 在实际生产环境中，两者往往不是非此即彼的关系，而是**互补共存**。 * 典型的架构是：使用 **Hive (或 Spark on Hive)** 进行大规模数据的离线清洗、转换和初步聚合，将处理后的**结果数据集**导入 **ClickHouse** 集群，供业务用户进行**高速的交互式查询和实时分析**。这种架构结合了 Hive 的批处理能力和 ClickHouse 的实时分析能力。 * 数据湖（HDFS/S3）可以作为统一存储层，Hive 和 ClickHouse 都可以通过外部表等方式访问。 ## 关键差异点强调 * **存储与处理模型：** Hive 即使底层使用列式文件格式（ORC/Parquet），其处理模型（基于 MapReduce/Tez/Spark）仍然是**按行处理**数据。ClickHouse 则是**从存储到处理都严格按列进行**，并利用向量化执行引擎，这是其速度快的根本原因之一。[^2], [^4] * **执行引擎：** Hive 需要将 SQL 翻译成分布式计算作业（MR/Tez/Spark），启动开销大。ClickHouse 拥有**原生、高度优化的向量化执行引擎**，直接在存储层上高效计算。[^2] * **索引：** ClickHouse 提供了**丰富多样的索引机制**（主键索引、跳数索引等），使其在点查询和特定范围查询上效率远超 Hive 的基本分区分桶。[^2] * **实时性：** ClickHouse 对**数据写入后立即可查**以及**流式数据摄入分析**的支持是 Hive 无法比拟的。[^1], [^2] * **数据更新：** ClickHouse 对**更新/删除操作的支持**比传统认知的列存数据库（包括老版本 Hive）要强大和实用得多。[^4] ## 相关问题 1. **ClickHouse 为什么在即席查询场景下比 Hive 快这么多？** (深入探讨其列存、向量化引擎、索引等机制如何发挥作用) [^1], [^2] 2. **在实际业务中，如何设计一个同时利用 Hive 和 ClickHouse 优势的混合数据架构？** (涉及数据流向、ETL 设计、表结构设计) 3. **ClickHouse 在处理大表 JOIN 时有哪些优化策略和局限性？** (与 Hive/Spark 的 JOIN 优化有何不同？) 4. **Hive 除了 MapReduce，使用 Tez 或 Spark 作为引擎后，性能对比 ClickHouse 还有多大差距？** 在哪些场景下差距会缩小或扩大？ 5. **对于实时日志分析场景，选择 ClickHouse 还是 Elasticsearch？需要考虑哪些关键因素？** (对比两者在 OLAP 和搜索场景的侧重) 6. **ClickHouse 的高并发是如何实现的？在资源有限的情况下如何配置和管理其并发能力？** 7. **Hive LLAP (Live Long and Process) 能显著提升 Hive 的交互式查询性能吗？它与 ClickHouse 的定位还有重叠吗？** [^1]: 需要再次强调的是，ClickHouse只是在DW即席查询场景下比Hive快，并没有在所有场景都比Spark快...本节对比的是，当ClickHouse和Hive都进行即席查询，ClickHouse比Hive快的原因。1、严格数据组织更适合做分析。 [^2]: ClickHouse的核心特性及架构...为什么ClickHouse这么快？...因为ClickHouse是列式存储数据库，所以快；也因为ClickHouse使用了向量化引擎，所以快...世面上有很多数据库同样使用了这些技术，但是依然没有ClickHouse这么快。所以我想从另外一个角度来探讨一番ClickHouse的秘诀到底是什么。 [^3]: 查询语言：ClickHouse使用类似于SQL的查询语言，称为ClickHouse-SQL，易于学习和上手。Hive使用的是类似SQL的查询语言，但Hive在执行查询时需要将查询转换为MapReduce任务，查询速度较慢。 [^4]: ...hive 本质是按行处理数据内表时，按CSV或者json类似的格式按行存储...clickhouse...
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