天津网站排名,怎样免费建企业网站,网上免费注册网站,网站开发源代码什么意思本篇文章探讨了大数据分析之解决Hadoop的短板#xff0c;实时大数据分析引擎ClickHouse解析#xff0c;希望阅读本篇文章以后大家有所收获#xff0c;帮助大家对相关内容的理解更加深入。一、背景提到大数据不得不提Hadoop#xff0c;当下的Hadoop已不仅仅是当初的HDFS MR…本篇文章探讨了大数据分析之解决Hadoop的短板实时大数据分析引擎ClickHouse解析希望阅读本篇文章以后大家有所收获帮助大家对相关内容的理解更加深入。一、背景提到大数据不得不提Hadoop当下的Hadoop已不仅仅是当初的HDFS MR(MapReduce)这么简单。基于Hadoop而衍生的Hive、Pig、Spark、Presto、Impala等一系列组件共同构成了Hadoop生态体系。Hadoop生态为今天的大数据领域提供着稳定可靠的数据服务。Hadoop生态体系解决了大数据界的大部分问题当然其也存在缺点。Hadoop体系的最大短板在于数据处理时效性。基于Hadoop生态的数据处理场景大部分对时效要求不高按照传统的做法一般是 T 1 的数据时效。即 Trade 1数据产出在交易日 1 天。ClickHouse的产生就是为了解决大数据量处理的时效性。二、概述Clickhouse专为在线数据分析而设计。官方提供的文档表明ClickHouse 日处理记录数“十亿级”。1.特性采用列式存储数据压缩基于磁盘的存储大部分列式存储数据库为了追求速度会将数据直接写入内存按时内存的空间往往很小CPU利用率高在计算时会使用机器上的所有CPU资源支持分片并且同一个计算任务会在不同分片上并行执行计算完成后会将结果汇总支持SQLSQL几乎成了大数据的标准工具使用门槛较低支持联表查询支持实时更新自动多副本同步支持索引分布式存储查询2.性能根据官方提供的数据性能表现大致如下低延迟对于数据量(几千行列不是很多)不是很大的短查询如果数据已经被载入缓存且使用主码延迟在50MS左右并发量虽然ClickHouse是一种在线分析型数据库也可支持一定的并发。当单个查询比较短时官方建议100 Queries / second写入速度在使用MergeTree引擎的情况下写入速度大概是50 - 200M / s如果按照1 K一条记录来算大约每秒可写入50000 ~ 200000条记录每秒。如果每条记录比较小的话写入速度会更快3.接口对外提供HttpJDBC两种接口方式对内各模块间使用TCP连接通信4.与Hadoop的区别Hadoop体系是一种离线系统一般很难支持即席查询。ClickHouse可以支持即席查询Hadoop体系一般不支持实时更新都采用批量更新和写入。ClickHouse支持实时数据更新Hadoop体系一般采用行记录存储数据查询需要扫描所有列当表很宽时会扫描很多用不到的列。ClickHouse是列式存储查询只需要加载相关的列。三、引擎Clickhouse提供了丰富的存储引擎存储引擎的类型决定了数据如何存放、如何做备份、如何被检索、是否使用索引。不同的存储引擎在数据写入/检索方面做平衡以满足不同业务需求。本文由职坐标整理发布学习更多的相关知识请关注职坐标IT知识库
