ClickHouse大数据分析技术与实战

ClickHouse大数据分析技术与实战
共92节 4311人在学 课程详情
  • ClickHouse概述

    • ClickHouse架构与场景概述
    • ClickHouse与典型大数据架构
  • ClickHouse基本使用

    • 单机版安装部署
    • 建表与测试数据导入
    • clickhouse-client的使用
    • MySQL接口操作ClickHouse
    • DBeaver可视化工具安装与使用
  • 输入输出格式

    • TabSeparated系列格式
    • TSKV格式
    • CSV系列格式
    • JSON系列格式
    • Parquet格式
    • ORC格式
    • 其他常用的数据格式
  • MergeTree系列引擎

    • 表引擎概述
    • MergeTree系列引擎概述与存储结构
    • 表和列的TTL规则与实践
    • 自定义分区及底层存储合并机制
    • 主键、索引的工作机制
    • 数据标记的工作机制
    • ReplacingMergeTree引擎原理与实践
    • SummingMergeTree引擎原理与实践
    • AggregatingMergeTree引擎原理与实
    • CollapsingMergeTree引擎原理与实践
    • VersionedCollapsingMergeTree引擎原理与实践
  • Log系列引擎

    • Log系列引擎
  • 特定表功能表引擎

    • Merge引擎
    • File引擎
    • 外部数据
    • Null引擎使用场景与案例实践
    • URL引擎
    • 其他引擎(Memory/Set/Buffer)
  • 集成第三方系统

    • ClickHouse与Kafka整合
    • ClickHouse与MySQL整合
    • ClickHouse与HDFS整合
    • ClickHouse与JDBC整合
  • 分布式集群

    • 分布式集群安装配置
    • 副本同步和高可用功能验证
    • 分布式表与集群配置
    • 复制表与数据副本
    • 数据的原子写入与去重
    • 负载平衡策略
  • 数据查询

    • 查询语句概述
    • WITH子句
    • FROM子句
    • SAMPLE子句
    • Array Join
    • JOIN子句
    • Strictness匹配逻辑
    • JOIN中的空值与NULL处理
    • WHERE和PREWHERE
    • GROUP BY子句
    • LIMIT BY子句
    • HAVING与ORDER BY子句
    • SELECT子句
    • DISTINCT子句
    • LIMIT子句
    • UNION ALL子句
    • INTO OUTFILE子句
    • IN操作符
    • ClickHouse常用操作符
  • 常用函数

    • 常用的函数
    • 类型转换相关函数
    • 日期处理相关函数
    • 字符串处理相关函数
    • 字符串搜索与正则表达式
    • 字符串替换相关函数
    • 条件函数
  • 字典

    • 字典概述与配置使用案例
    • 字典在内存中的存放方式
    • 字典的数据源
    • 字典的更新
    • 字典的key和属性
    • Hierarchical分层
  • 数据查询与写入优化

    • 分布式子查询优化
    • 外部聚合/排序优化
    • 基于JOIN引擎的优化
    • SQL优化改写案例
    • 物化视图提速
    • 查询优化常用经验法则
    • 选择和主键不一样的排序健
    • 数据入库性能优化
  • 运维管理与优化

    • 硬件选型与规划
    • 操作系统的关键配置
    • ZooKeeper关键优化点
    • 彻底理解配置文件
    • 服务监控
  • 用户管理

    • profile管理
    • quota管理
    • 约束的使用
    • 查询权限
    • 用户管理

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    课时介绍

    ClickHouse与JDBC整合

    课程介绍

    ClickHouse是一个用于OLAP的数据分析引擎,由俄罗斯搜索巨头Yandex公司开源。

    1、可支持PB级超大容量的数据库管理系统。

    2、基于SQL语句, 使用成本低。 

    3、超亿级数据量分析的秒级响应,计算性能横向扩展。

    4、海量数据即查即用。

    5、提供数据的预聚合能力,进一步提升数据查询的效率。

    6、列式存储, 数据压缩,降低磁盘IO和网络IO,提升计算性能,节约70%物理存储。

    7、支持副本, 实现跨机房的数据容灾。


    课程基于ClickHouse的**的20.x版本,从理论到实践,由浅入深详解ClickHouse的原理和使用。

    1. 本课程从零开始,有Linux操作系统和SQL使用经验即可。

    2. 课程以案例驱动,包含大量的实践案例。

    3. 将ClickHouse与MySQL、Kafka、HDFS等第三方系统集成,增强ClickHouse的功能。

    4. 课程覆盖面广,既有基础功能的详细讲解, 也包含了集群部署、查询优化、运维管理等高级内容。

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