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1.1 clickhouse介绍 ClickHouse的背后研发团队是俄罗斯的Yandex公司#xff0c;2011年在纳斯达克上市#xff0c;它的核心产品是搜索引擎。我们知道#xff0c;做搜索引擎的公司营收非常依赖流量和在线广告#xff0c;所以做搜索引擎的公司一般会并行推…一、clickhouse简介
1.1 clickhouse介绍 ClickHouse的背后研发团队是俄罗斯的Yandex公司2011年在纳斯达克上市它的核心产品是搜索引擎。我们知道做搜索引擎的公司营收非常依赖流量和在线广告所以做搜索引擎的公司一般会并行推出在线流量分析产品比如说百度的百度统计Google的 Google Analytics等。Yandex的Yandex.Metricah。ClickHouse就是在 这种背景下诞生的。 ROLAP: 传统关系型数据库OLAP基于MySQL的MyISAM表引擎 MOLAP:借助物化视图的形式实现数据立方体。预处理结果存在HBase这类高性能的分布式数据库 HOLAP:R和M的结合体H ROLAP : ClickHouse
1.2 clichouse对比其他OLAP数据库优势 分析报表分析决策等 OLAP的实现方案一:(数仓) 如上图所示数据实时写入HBase实时的数据更新也在 HBase 完成为了应对 OLAP 需求我们定时(通常是T1 或者TH)将 HBase 数据写成静态的文件(如: Parquet)导入到OLAP引擎(如: HDFS比较常见的是lmpala操作Hive)。这一架构能满足既需要随机读写又可以支持 OLAP 分析的场景但他有如下缺点: 1、架构复杂。从架构上看数据在 HBase、消息队列、HDFS 间流转涉及环节太多运维成本很高。并且每个环节需要保证高可用都需要维护多个副本存储空间也有一定的浪费。最后数据在多个系统上对数据安全策略、监控等都提出了挑战。 2、时效性低。数据从HBase 导出成静态文件是周期性的一般这个周期是一天(或一小时)在时效性上不是很高。 3、难以应对后续的更新。真实场景中总会有数据是[延迟]到达的。如果这些数据之前已经从 HBase 导出到HDFS新到的变更数据就难以处理了一个方案是把原有数据应用上新的变更后重写一遍但这代价又很高。
1.3 Clickhouse 支持特性剖析特点
1.真正的面向列的DBMS 2.数据高效压缩同列数据类型相同 3.磁盘存储的数据 4.多核并行处理 5.在多个服务器上分布式处理 6.SQL语法支持 7.向量化引擎 8.实时数据更新
二、部署安装
2.1 部署 对于ubuntu支持一键安装
2.2 配置修改及存储目录
2.2.1 replica 节点信息 2.2.2 zookeeper-servers zk节点信息 2.2.3 副本信息 2.2.4 显示数据库名称 2.2.5 显示表名称 2.2.6 表安装策略规则按时间分区显示 2.2.7 每个字段会有一个文件进行存储
