实例介绍
【实例简介】
Clickhouse是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（columnar DBMS）。 传统数据库在数据大小比较小，索引大小适合内存，数据缓存命中率足够高的情形下能正常提供服务。但残酷的是，这种理想情形最终会随着业务的增长走到尽头，查询会变得越来越慢。你可能通过增加更多的内存，订购更快的磁盘等等来解决问题（纵向扩展），但这只是拖延解决本质问题。如果你的需求是解决怎样快速查询出结果，那么ClickHouse也许可以解决你的问题。
分同程艺龙 目录 1、了解探索 2、应用实践 3、经验分享 4、社区生态 分同程艺龙 了解探索 同程艺龙 从需求谈起 Dh作 a I e 5 海量数据 实时导入 列国三 实时查询 多维聚合分析 用户轨迹行为分析 同程艺龙 经典架构 Hadoop Ecosystem APP Server Report Log File 88 kafka ETL Hive Schedule Report 同程艺龙 架构分析 数据的实效性 即席分析性能 中间过程经过 Kafka、ETL、 Hive存储是hdfs文件系统,查询 调度处理,报表的实效性不 效率不高,不适合即席查询 理想 涉及 Hadoop组件多 数据链路长 m 涉及Fume、 Kafka、HDFS 数据链路处理流程长,繁琐 等等,数据冗余过多,同时需要 容错也不好 深厚的知识储备 同程艺龙 美好愿景 同程艺龙 竞品分析 Apache Kylin Apache Druid Apache Kylin Apache doris 同程艺龙 INDEXING REALTIME DATA Druid DATA STREAM QUERIES 回到原点!! CLIENT HISTORICAL ROKER INDEXING BATCH DATA 【实例截图】
【核心代码】
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