Production 级别的 clickhouse 不是随便就能搞出来的，需要对其有更深入的理解。这篇主题只是针对如何在 k8s 里快速搭建一还行的 clickhouse。主要是为了实现整个系统不对外有额外的依赖，所有的依赖服务都包含在 k8s 集群中。和 将 MySQL 通过 presslabs/mysql-operator 部署到
导入数据后发现大量分区字段插入错误，需要批量删除分区，发现不能批量操作，只能手写一个脚本分布执行。 shell 脚本如下： ports="8888" user='' pwd='' host='' dbtable='' drop_sql=(`curl -u $user:$pwd 'http://host:ports/?' -d "select concat('alt
前言： 在实现前端监控系统的最初，使用了 Mongo 作为日志数据存储库。文档型存储，在日志字段扩展和收缩上都能非常方便。天生的 JSON 格式和 NodeJs 配合也非常贴合。就这样度过了几个月的蜜月期。 而后有一天发现，表里的数据越来越大了（单表上亿），查询变慢了，特别是聚合查询。于是使用了
如果是数据表为分布式表,直接执行如下语句会报错 ALTER TABLE db.table DELETE WHERE date like '%2022%'; 正确的方式为在各个节点上分别删除数据 ALTER TABLE db.table on cluster cluster_name DELETE WHERE date like '%2022%';
一、加入clickhouse jar包依赖 <dependency> <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId> <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId> <version>0.1.53</version> </dependency> 二、配置Clickhouse数据库
一、ReplacingMergeTree作用 ClickHouse中最常用也是最基础的表引擎为MergeTree，在它的功能基础上添加特定功能就构成了MergeTree系列引擎。MergeTree支持主键，但主键主要用来缩小查询范围，且不具备唯一性约束，可以正常写入相同主键的数据。但在一些情况下，可能需要表中没有主键重复
一、异常 1）DB::Exception: Nested type Array(String) cannot be inside Nullable type (version 20.4.6.53 (official build))原因：字段类型是Nullable(String)，在使用一些字符串函数如splitByString，他们对Nullable类型是不支持的，需要转成String。解决：使用cast强转一下字段类型就行
flink写入clickhouse之单表写入 简介 flink有一个标准的jdbc sink，提供批量，定时的提交方法。 参考flink文档：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.13/zh/docs/connectors/datastream/jdbc/ 同时，如果设置了checkpoint，在做checkpoint时候会进行一次提交。 基于这
0. 总览 1. 在CK中把文本串(text)称为haystack,把模式串(pattern)称为needle. 2. CK中的字符串匹配支持大小写敏感与不敏感(Case Sensitive/Insensitive). 3. CK中支持ascii和utf-8两种编码格式. 它们的主要区别在于ascii是定长编码,每个char均为1字节,
ClickHouse作为一个分析类型（OLAP）的数据库系统，相对于MySQL数据库在用户管理方面有很大不同，它是可以通过修改配置文件来实现用户权限管理的。在安装好ClickHouse之后，其默认的配置文件在/etc/clickhouse-server目录下，对应的配置文件为users.xml，ClickHouse使用它来定义用户相关的
〇、概述 1、面试时间 2022年2月9日 10:30-11:45 2、主要内容 （1）网络相关知识 （2）Linux与并发相关知识 （3）项目相关知识 （4）大数据相关知识 （5）其他 一、网络相关 1、访问www.baidu.com整个过程 2、只能通过ip地址唯一标识个服务吗 3、OSI七层模型与TCP/IP四层模型 4、ping访问哪一层 5、HT
1，clickhouse show tables SHOW [TEMPORARY] TABLES [FROM ] [LIKE ''] [LIMIT ] [INTO OUTFILE ] [FORMAT ] 例 show tables from tutorial like '%' limit 1; 直接像mysql 使用show tables; 不管用，一定要指定from 哪个DB 2，docker run -i --rm --link some-clickhouse-
大数据量处理的方案 分布式计算列式存储 ClickHouse的性能 数据的查询性能： 不支持高并发，官方建议qps不超过100。 单表查询更有优势，不推荐多表联合查询。 每秒可处理1.2GB（亿行）数据,单机支撑40亿以上的数据查询无压力。 数据的写入性能
1.docker安装命令 docker run --rm -d --name=ch-server \ --ulimit nofile=262144:262144 \ -p 8123:8123 -p 9009:9009 -p 9090:9000 \ yandex/clickhouse-server:22.1.2.2 注意：1.一定要把clickhouse的实际存储目录挂载出来(不是data目录，实际存储的是store)，不然会很大的，导致后
clickhouse版本：22.1.2.2 1.Mysql引擎（不推荐） CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [ON CLUSTER cluster] ENGINE = MySQL('host:port', ['database' | database], 'user', 'password') 引擎参数 host:port — MySQL服务地址 database — MySQ
背景 Linux环境中有个很重要的服务需要持续运行，发现服务停止后能够自动拉起 下面是我在项目中用到的监控click house服务的监控脚本，每隔10秒去检查一次 shell脚本后台启动命令 nohup sh checkprocess.sh & #! /bin/bash #restart scrape news process if the process exited
基本介绍： 概念： 一个快速开源的OLAP数据库管理系统，它是面向列的，允许使用SQL查询实时生成分析报告。 背景知识： 历史olap： 定时（通常是T+1 或者 T+H）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Impala操作Hive）。这一架构能满足既需要随机读写，又可以
库存储引擎 --1.Atomic它支持非阻塞 DROP 和 RENAME TABLE 查询以及原子 EXCHANGE TABLES t1 AND t2 查询。默认情况下使用Atomic数据库引擎。 CREATE DATABASE test ENGINE = Atomic;--2.MySQLMySQL引擎用于将远程的MySQL服务器中的表映射到ClickHouse中，并允许您对表进行INSERT和
时间窗口函数用于获取窗口的起始(包含边界)和结束时间(不包含边界)。系统支持的时间窗口函数如下： --1.tumble tumble窗口是连续的、不重叠的固定大小(interval)时间窗口。 tumble(time_attr, interval [, timezone])参数- time_attr - DateTime类型的时间数据。- interval - Inter
--位操作函数适用于UInt8，UInt16，UInt32，UInt64，Int8，Int16，Int32，Int64，Float32或Float64中的任何类型。--结果类型是一个整数，其位数等于其参数的最大位。--如果至少有一个参数为有符数字，则结果为有符数字。如果参数是浮点数，则将其强制转换为Int64。SELECTbitAnd(1,0), -- 0bitAnd(1,1),
-- 解释：随机函数使用非加密方式生成【伪随机】数字。-- ① 所有随机函数都只接受一个参数或不接受任何参数。-- ② 您可以向它传递任何类型的参数，但传递的参数将不会使用在任何随机数生成过程中。-- ③ 此参数的唯一目的是防止公共子表达式消除，以便在相同的查询中使用相同的随机函
-- 注意：伪随机！可以用于将元素不可逆的伪随机打乱。SELECT-- 计算字符串的MD5值。（ 如果您不需要一定使用MD5，请使用‘sipHash64’函数。）halfMD5('HELLO WORLD!'),halfMD5(12);SELECTMD5('drew-zero,78967'); SELECT-- 为任何类型的整数计算32位的哈希。 这是相对高效的非加密Hash函
-- hex(), unhex(), UUIDStringToNum(str), UUIDNumToString(str),bitmaskToList(num) ...-- 1.hex函数编码SELECT-- 68656C6C6F20776F726C64212C68656C6C6F20636C69636B686F757365hex('hello world!,hello clickhouse') AS hexStr,hex(now()) AS hexDatetime, -- 5D414
-- 1.generateUUIDv4() 返回 UUID类型的值。SELECT generateUUIDv4() as randomUUID; -- 随机生成一个UUIDv4的字符串（b6940dfe-0dc9-4788-bac7-319d13235a2e）SELECT replaceAll(toString(generateUUIDv4()), '-', '') AS replaceUUID; -- 9d1947ea4fcf450da5391feb6142cab
SELECT toTypeName(0);-- UInt8(三位数为8)SELECT toTypeName(-0);-- Int8SELECT toTypeName(-343);-- Int16SELECT toTypeName(12.43); -- Float64(默认浮点型的数据为64)，所以一般在处理浮点型的数据的时候尽量转成toFloat32(12.43)SELECT toTypeName(12.34343); -- Float64SELEC
