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    大数据ClickHouse(一):入门介绍与其特性

    批处理会将源业务系统中的数据通过数据抽取工具(例如Sqoop)将数据抽取到HDFS中,这个过程可以使用MapReduce、Spark、Flink技术对数据进行ETL清洗处理,也可以直接将数据抽取到Hive数仓中,一般可以将结构化的数据直接抽取到Hive数据仓库中,然后使用HiveSQL或者SparkSQL进行业务指标分析,如果涉及到的分析业务非常复杂,可以使用Hive的自定义函数或者Spark、Flink进行复杂分析,这就是我们通常说的数据指标分析。分析之后的结果可以保存到Hive、HBase、MySQL、Redis等,供后续查询使用。一般在数仓构建中,如果指标存入Hive中,我们可以使用Sqoop工具将结果导入到关系型数据库中供后续查询。HBase中更擅长存储原子性非聚合查询数据,如果有大量结果数据后期不需要聚合查询,也可以通过业务分析处理考虑存入HBase中。对于一些查询需求结果反馈非常快的场景可以考虑将结果存入Redis中。

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