最近周末比较忙,卷的有点累,上周的文章掉了链子,这周赶一篇。本文主要梳理了使用ClickHouse作为日志存储的设计点,主要内容有:
ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库(DBMS),主要用于在线分析处理查询(OLAP),能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。适合巨量数据环境下用户数据查询、数据分析等工作。ClickHouse 简称为 CH,是近几年日益火起来的一款类数据库分析工具。 2020年至今,ClickHouse就是一批黑马,成功脱颖而出,在各大互联网公司都受到青睐。 ◆ 一、表分区(Partition)概念 表中的数据可以按照指定的字段分区存储,每个分区在文件系统中都是都以目录的形式存在
实现ClickHouse 全量和增量的导入和ClickHouse 和迁移ClickHouse
前面通过 一文了解ClickHouse 介绍过ClickHouse,特性,结构,使用场景。自己并未完全深入学习clickhouse,因为公司打算小范围使用ClickHouse,所以有必要深入学习之。本文了解 Clickhouse 的分区感念 和 分区合并规则。
socialShare('.social-share', { sites: [ 'qq' , 'wechat' , 'weibo' , 'twitter' , 'facebook' ], wechatQrcodeTitle: "分享到微信朋友圈", wechatQrcodeHelper: '期待在朋友圈见到这篇文章' });
结果为:这是因为在CH中,和我们hive表不一样,hive表一个分区只会有一条记录,但CH不是,每个分区分为了不同的marks
我们经常需要确定数据库当前正在执行的 SQL,CH 提供了一些系统表用于记录这些信息,具体用法如下:
登陆后即可执行命令。 注意:-m参数,可以执行多行命令! 在建表和复杂查询时,这个-m特别重要。否则sql会被切割成一行一行的,执行报错。
1、flink对微服务的topic数据清洗后,丢到一个新的Kafka的topic里面
用过 HBase 的同学应该都知道,当批量导入数据的时候,可以利用 Spark 这样的计算引擎,直接将数据生成 HFile 一次性导入到 HBase,既有效地分离了 HBase 的计算压力,又实现了高效的数据导入。
安海雄,京东系统架构师,从事架构设计与开发工作,熟悉各种开源软件架构。在Web开发、架构优化上有较丰富实战经历。
数据库起到了命名空间的作用,可以有效规避命名冲突的问题,也为后续的数据隔离提供了支撑。任何一张数据表,都必须归属在某个数据库之下。
在所有的表引擎中,最为核心的当属MergeTree系列表引擎,这些表引擎拥有最为强大的性能和最广泛的使用场合。对于非MergeTree系列的其他引擎而言,主要用于特殊用途,场景相对有限。而MergeTree系列表引擎是官方主推的存储引擎,有主键索引、数据分区、数据副本、数据采样、删除和修改等功能,支持几乎所有ClickHouse核心功能。
官网说明:https://clickhouse.tech/docs/zh/sql-reference/data-types/nullable/
-config.xml 新增src zookeeper 'src_cluster'
前提 前面一篇文章已经很详细地介绍了ClickHouse中每种数据类型的定义和基本使用,这篇文章会详细地介绍ClickHouse中的DDL和DML,很多操作区别于传统的DBMS,特别是代价巨大的DEL
日常交互式查询中,95% 查询访问近几天的数据,剩下 5% 的跑一些长周期批处理任务。我们可以通过阶梯式多层存储,将最新的热点数据放在高性能介质如 SSD,旧的历史数据放在廉价的机械硬盘中。此外,将数据存在多个存储设备中,以扩展服务器的存储能力,clickhouse 也能够自动在不同存储设备之间移动数据。
ck 目前支持了更新和删除,但是与传统sql语法 略有不同,我也记录下来,防止后面忘记。
Shopee ClickHouse 是一款基于开源数据库 ClickHouse 做二次开发、架构演进的高可用分布式分析型数据库。本文将主要介绍 Shopee ClickHouse 的冷热分离存储架构和支持公司业务的实践。
编辑 /data/clickhouse/config.xml 增加 storage_configuration 片段(开启多磁盘的支持)如下:
关于clickhouse的system的库,里面是所有的系统所有的配置都在里面这里存着,我这里就挑几个比较重要的讲一下。
ClickHouse 是一款开源的列存 OLAP(在线分析查询)型数据库,实现了向量化执行引擎,具有优秀的 AP 查询性能。Shopee ClickHouse 则是基于 ClickHouse 持续做二次迭代开发和产品架构演进的分析型数据库。
长期以来,ClickHouse-Server是一个访问单个存储设备上数据的进程,这样的设计提供了操作简便性,却无法将机器的磁盘硬件资源充分利用,且将用户的数据限制在同一类型的存储上,这让用户难以在成本和性能上做出抉择,尤其是对于大型集群,这个问题尤其突出。
得物上一代日志平台的存储主要依赖于 ES。随着公司业务的高速发展,日志场景逐步产生了一些新需求,主要表现在:应用数量逐步增多,研发需要打印更多的日志定位业务问题,安全合规需要保留更长时间的日志。随着 Clickhouse 的应用广泛,我们了解到行业部分知名公司已经将日志平台逐步由 ES 迁移至Clickhouse,以此来获取更好的写入性能与高压缩比。因此我们与日志平台研发团队开始进行日志平台新存储的选型评估,本文会介绍我们如何通过 Clickhouse 的冷热分离存储替代 ES 的实施方案。
数据库起到了命名空间的作用,可以有效规避命名冲突的问题,也为后续的数据隔离提供了支撑。任何一张数据表,都必须归属在某个数据库之下。创建数据库的完整语法如下所示:
最近有位网友与我聊天,他是一名 DBA,问我在 ClickHouse 中有没有一些能够 “安家立命” 的运维 SQL 语句。我想对于这个问题很多朋友都会有兴趣,所以就在这里做一个简单的分享。
clickhouse 迁移的方案有很多,但是因为迁移稳单相对较少,很多人望而却步,这里为大家介绍3种方案
Clickhouse自带系统库system,启动时创建系统表,无数据库文件,主要用于记录系统信息,我们可以同过系统表来查看clickhouse运行状态。
DDL:Data Definition Language,数据库定义语言。在ClickHouse中,DDL语言中修改表结构仅支持Merge表引擎、Distributed表引擎及MergeTree家族的表引擎,SQL 中的库、表、字段严格区分大小写。
众所周知,ClickHouse 的 SQL 优化规则是基于RBO(Rule Based Optimization)的,那么你知道都有哪些优化规则吗 ?
笔者在近一两年接触了Clickhouse数据库,在项目中也进行了一些实践,但一直都没有一些技术文章的沉淀,近期打算做个系列,通过一些具体的场景将Clickhouse的用法进行沉淀和分享,供大家参考。
也可以直接去看官方文档:https://clickhouse.com/docs/zh/sql-reference/statements/alter/column
Too many part 异常原因:当数据插入到 ClickHouse 表时,每一批插入都会生成对应 parts 文件,ClickHouse 后台会有合并小文件的操作。当插入速度过快,生成 parts 小文件过多时,ClickHouse 无法以适当的速度合并这些 parts 时会报上面这个错误。
ClickHouse目前并没有直接提供EXPLAIN查询,但是借助后台的服务日志,也能变相实现EXPLAIN的功能。
参考官网:https://clickhouse.tech/docs/zh/sql-reference/statements/create/,更多详细文档可以参考官网,强烈推荐。
Hadoop生态圈的技术繁多。HDFS一直用来保存底层数据,地位牢固。Hbase作为一款Nosql也是Hadoop生态圈的核心组件,它海量的存储能力,优秀的随机读写能力,能够处理一些HDFS不足的地方。Clickhouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。它同样拥有优秀的数据存储能力。
官方文档:https://clickhouse.tech/docs/zh/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree/#choosing-a-primary-key-that-differs-from-the-sorting-key
ClickHouse是OLAP(Online analytical processing)数据库,以速度见长^clickhouse_bench。ClickHouse为什么能这么快?有两点原因^why_clickhouse_is_so_fast:
官方推荐的 seatunnel1.5.7+spark2.4.8+scala2.11
动笔写这篇文章的原因,是起源于一个网友的问题。这位 MM 在晚上 23:00 点还在积极的思考程序问题,这份热情着实打动了我。
作者:oliverdding,腾讯 CSIG 测试开发工程师 你想要的 ClickHouse 优化,都在这里。 ClickHouse 是 OLAP(Online analytical processing)数据库,以速度见长[1]。ClickHouse 为什么能这么快?有两点原因[2]: 架构优越 列式存储 索引 数据压缩 向量化执行 资源利用 关注底层细节 但是,数据库设计再优越也拯救不了错误的使用方式,本文以 MergeTree 引擎家族为例讲解如何对查询优化。 ClickHouse 查询执行过程 ⚠️
最近笔者在使用Clickhouse的过程中,用到了Optimize Table命令,而在业务开发过程中,由于不了解Optimize Table命令的明确行为,中间出了很多岔子,在查问题的过程中,也发现网上关于Optimize Table命令的介绍资料很少,因此笔者决定结合源码,全面解析下Optimize Table命令。
日志作为线上定位问题排障的重要手段,在可观测领域有着不可替代的作用。稳定性、成本、易用性、可扩展性都是日志系统需要追求的关键点。
随着公司规模越来越大,业务线越来越多,公司的指标规模也在急速增长,现有的基于storm实时计算的指标计算架构的缺点越来越凸显,所以我们急需对现有的架构进行调整。
第1章 ClickHouse的前世今生 在大量数据分析场景的解决方案中,传统关系型数据库很快就被Hadoop生态所取代 传统关系型数据库所构建的数据仓库,被以Hive为代表的大数据技术所取代 数据查询分析的手段也层出不穷,Spark、Impala、Kylin等百花齐放 1.1 传统BI系统之殇 企业在生产经营的过程中,并不是只关注诸如流程审批、数据录入和填报这类工作。站在监管和决策层面,还需要另一种分析类视角,例如分析报表、分析决策等。而IT系统在早期的建设过程中多呈烟囱式发展,数据散落在各个独立的系统之内
MergeTree引擎以及隶属于MergeTree引擎族的所有引擎是Clickhouse表引擎中最重要, 最强大的引擎.
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。
Gavin Zhu,携程软件技术专家,负责监控系统运维开发、ES系统运维及Clickhouse技术应用推广及运维工作。
MergeTree的分区目录和传统意义上其他数据库有所不同。MergeTree的分区目录并不是在数据表被创建之后就存在的,而是在数据写入过程中被创建的。也就是说如果一张数据表没有任何数据,那么也不会有任何分区目录存在。MergeTree的分区目录伴随着每一批数据的写入(一次INSERT语句),MergeTree都会生成一批新的分区目录。即便不同批次写入的数据属于相同分区,也会生成不同的分区目录。也就是说,对于同一个分区而言,也会存在多个分区目录的情况。在之后的某个时刻(写入后的10~15分钟,也可以手动执行optimize查询语句),ClickHouse会通过后台任务再将属于相同分区的多个目录合并成一个新的目录。已经存在的旧分区目录并不会立即被删除,而是在之后的某个时刻通过后台任务被删除(默认8分钟)。
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