Clickhouse引擎一： Log 系列引擎 Log 家族具有最小功能的轻量级引擎。当您需要快速写入许多小表（最多约 100 万行）并在以后整体 读取它们时，该类型的引擎是最有效的。 TinyLog 引擎 最简单的表引擎，用于将数据存储在…

Clickhouse 架构设计 Column 与 Field Column 和 Field 是 ClickHouse 数据最基础的映射单元。作为一款百分之百的列式存储数据库， ClickHouse 按列存储数据，内存中的一列数据由一个 Column 对象表示。 Column 对象分为接口和实现 两个部分&#xff0…

Clickhouse 系统架构 ClickHouse 拥有完备的管理功能，所以它称得上是一个 DBMS（Database Management System，数据库 管理系统），而不仅是一个数据库。作为一个 DBMS，它具备了一些基本功能，如下所…

Clickhouse引擎三： 外部存储引擎 HDFS Clickhouse 可以直接从 HDFS 中指定的目录下加载数据 , 自己根本不存储数据, 仅仅是读取数据 ENGINE HDFS(hdfs_uri,format) hdfs_uri 表示 HDFS 的文件存储路径； format 表示文件格式（指 ClickHouse…

Clickhouse引擎四： 内存引擎 表引擎，都是面向内存查询的，数据会从内存中被直接访问，所以它们被归纳 为内存类型。但这并不意味着内存类表引擎不支持物理存储，事实上，除了 Memory 表引擎之外，其…

线上作业会有需求需要改动的时候， 希望不要丢失数据的进行需求迭代。注意：这中线上的任务迭代最好在数据量低谷的时候进行，对任务造成的影响最小。 需要用到一下命令： flink取消任务并保存savepoint flink cancel -s hdfs:///f…

ClickHouse 内核分析–MergeTree 的存储结构和查询 加速 ClickHouse 是最近比较火的一款开源列式存储分析型数据库，它最核心的特点就是极致存储压缩率和查询 性能，本人最近正在学习 ClickHouse 这款产品中。从我个人的视角来看存储是决定一款数据库核心…

1、字段切分 hive实现： select results ,split_results from table LATERAL VIEW explode(split(results,\\|)) t1 as split_results ;presto实现： select results ,split_results from table cross JOIN unnest(split(results, |)) as t (split_res…