学习很重要的是能将纷繁复杂的信息进行归类和抽象。对应到大数据技术体系，虽然各种技术百花齐放，层出不穷，但大数据技术本质上无非解决4个核心问题。 存储，海量的数据怎样有效的存储？主要包括hdfs、Kafka； 计算，海量的数据怎样快速计算？主要包括MapReduce、Spark、Flink等； 查询，海量数据
HTAP是近些年来比较火的一个概念，下面就聊聊其前世今生及技术特点。 1. 数据应用类别 根据数据的使用特征，可简单做如下划分。在选择技术平台之前，我们需要做好这样的定位 1).OLTP 联机事务处理OLTP （On-Line Transaction Processing） OLTP是事件驱动、面向应用的，也称为面向交易的
电子政务 企业信息化和两化深度融合 企业信息化就是用现代信息技术来实现企业经营战略、行为规范和业务流程 时间上：以客户为中心实施敏捷制造 空间上：以虚拟形态将全球居合作在荧幕上 企业信息化内涵： 企业信息化结构：产品（服务）层、作业层、管理层、决策层 智能制造作为两化深
更多技术交流、求职机会、试用福利，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 近年来，OLAP产品的竞争日渐激烈，目前企业间流行的既有Impala、Greenplum等上一代较为成熟的数据分析产品，也有ClickHouse、Kylin、Druid、Doris、StarRocks等在不同场景各具特色的新一
一、OLTP(TP) On-Line Transaction Processing 联机事务处理过程(OLTP) 1.也称为面向交易的处理过程，其基本特征是前台接收的用户数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果，是对用户操作快速响应的方式之一。 这样做的最大优点是可以即时地处理输入的数据，
1 在mysql 中建库 CREATE DATABASE yp_olap DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci; 2 在presto 中建mysql的表 DROP TABLE mysql.yp_olap.test;CREATE TABLE mysql.yp_olap.test( id int comment '主键ID', create_time timestamp com
一、OLTP和OLAP是什么，二者比较 人类世界遵从基本的物理规律，数据世界里，关于数据的操作处理，也大体分为OLTP和OLAP两类。 OLTP on-line transaction processing 联机事物处理 以传统RDBMS关系型数据库为主要应用，用于基本的、日常的事务处理，例如银行交易 OL
从本篇文章开始，笔者打算写一个系列的《clickhouse专栏》，其全称是Click Stream,Data WareHouse，简称ClickHouse。从其全称中的“Data WareHouse”，我们可以看出clickhouse的定位是数据仓库。那么“数据仓库”和“数据库”有什么区别呢？理解这点这很重要，理解了二者的区别，你就可以正确的
SQL-Structured Query Language 语言简洁，易学易用 DDL：Create、Drop、Alter DML：ISUD（Insert、Select、Update、Delete） 权限 Grant、Revoke 场景 olap（Analysis） oltp（Transaction） Database BigData Hadoop生态查询引擎 组件 定位 架构 开发语言 存储 元数据 查询 安装
实战 案例使用 背景 ELK作为老一代日志分析技术栈非常成熟，可以说是最为流行的大数据日志和搜索解决方案；主要设计组件及架构如下： 而新一代日志监控选型如ClickHouse、StarRocks特别是近年来对ELK地位发起较大的挑战，不乏有许多的大公司如携程，快手已开始把自己的日志解决方案从 ES
导读： 今天和大家分享京东零售OLAP平台的建设和场景的实践，主要包括四大部分： 管控面建设 优化技巧 典型业务 大促备战 -- 01 管控面建设 1. 管控面介绍 管控面可以提供高可靠高效可持续运维保障、快速部署小时交付的能力，尤其是针对ClickHouse这种运维较弱但是性能很高的OLAP核心
1. 启动并下载一个clickhouse-server, By default, starting above server instance will be run as default user without password. docker run -d --name ch-server --ulimit nofile=262144:262144 -p 8123:8123 -p 9000:9000 -p 9009:9009 yandex/clickhouse-server或者加
[BigDataHadoop：Hadoop&OLAP数据库管理系统.V19] [Deployment.OLAP数据库管理系统][|Kylin：Kylin构建Cube&实时OLAP.V2|]一、OLAP环境准备### --- OLAP环境准备 ~~~ # 进入服务部署目录 [root@hadoop02 ~]# cd /opt/yanqi/server
第一章的内容是ClickHouse的诞生背景，相比其他数据库的优缺点。读此书时，我对一些数据库的概念没有认知，很容易被卡住，讲着讲着就不知道是在讲什么，特此，记录一些概念性的东西。 1、名词 BI系统：商业智能系统，Business Intelligence。 OLAP：联机分析处理，On-Line Analytical Processing。是
数据库（DB）和数据仓库（DW）的区别与联系 数据库与数据仓库基础概念： 数据库：传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。 数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查
OLTP和OLAP的区别 联机事务处理OLTP（on-line transaction processing） 主要是执行基本日常的事务处理，比如数据库记录的增删查改。比如在银行的一笔交易记录，就是一个典型的事务。 OLTP的特点一般有： 1.实时性要求高。我记得之前上大学的时候，银行异地汇款，要隔天才能到账，而现在是分分
一、什么是OLTP OLTP，即联机事务处理（Online Transaction Processing），表示事务性非常高的系统，一般都是高可用的在线系统，以小的事务以及小的查询为主，评估其系统的时候，一般看其每秒执行的Transaction以及Execute SQL的数量。在这样的系统中，单个数据库每秒处理的Transaction往往超
交易者经常需要分析大量数据。 这些通常包括数字、报价、指标值和交易报告。 由于这些数字所依赖的参数和条件数量众多，我们应将它们分开考虑，并从不同角度观察整个过程。 整体信息量形成了一种虚拟超立方体，其中每个参数定义其自身的维度，该维度与其余维度相互垂直。 可以使用流行
目录 第一章 数据挖掘概述 1.1数据分析技术的发展 1.1.1数据时代 1.2数据挖掘的概念 1.2.1数据挖掘的定义与OLAP 1.2.2数据挖掘与知识发现 1.3数据挖掘的功能与应用领域 1.3.1应用领域 1.3.2数据挖掘面临的问题 1.4数据挖掘的模型 1.4.1类/概念描述 1.4.2回归 1.4.3分类 1.4.
简介：Flink 和 ClickHouse 分别是实时流式计算和 OLAP 领域的翘楚，很多互联网、广告、游戏等客户都将两者联合使用于构建用户画像、实时 BI 报表、应用监控指标查询、监控等业务，形成了实时数仓解决方案 作者 | 扬流、枢木、辰繁 来源 | 阿里技术公众号 一 背景 Flink 和 Clic
很容易混淆的两个概念 oltp 是On-Line Transaction Processing：联机事务处理olap 是On-Line Analytical Processing：联机分析处理。 那么olap和oltp的主要区别有： oltp面向的是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，记录即时的增、删、改、查，而olap的应用
在接触大数据之前我们基本都是使用mysql数据库，这种定位为关系型的数据库主要是为了实时业务需要而建表，而在大数据中大多是以分析为主的，读多写少，且如果用传统的关系型数据库则经常会涉及到多表联合查询，因此这种关系型数据库并不适用于分析场景，本文主要是介绍OLAP和OLTP区别以
1、数据库与数据仓库 数据库与数据仓库的区别就是OLTP与OLAP的区别 2、OLTP与OLAP OLTP：联机事务处理。增删改操作很多，也称面向交易的处理系统。对数据的增删改，频繁。 OLAP：联机分析处理。一般针对主题的历史数据进行分析、支持管理决策。 3、OLTP与OLAP区别图
前言 本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！ 本专栏目录结构和文献引用请见1000个问题搞定大数据技术体系 正文 Apache Kylin 是一个开源的、分布式的分析型数据仓库，提供Hadoop/Spark 之上
传统数据库分布式化 业务应用系统可以按照交易类型分为 OLTP 场景和 OLAP 场景两大类。OLTP 是面向交易的处理过程，单笔交易的数据量小，但是要在很短的时间内给出结果，典型场景包括购物、转账等；而 OLAP 场景通常是基于大数据集的运算，典型场景包括生成各种报表等。 OLTP 与 OLAP
