ClickHouse大数据分析与实战

ClickHouse大数据分析与实战
共136节 1826人在学 课程详情

  • ClickHouse概述

    • ClickHouse课程介绍
    • 核心术语-OLTP
    • 核心术语-数据仓库
    • 核心术语-BI
    • 核心术语-OLAP
    • 核心术语-立方体
    • ClickHouse介绍及特点
    • ClickHouse前世今生
    • ClickHouse应用场景
    • ClickHouse谁在使用
    • ClickHouse高性能对比

  • ClickHouse单节点安装部署

    • ClickHouse系统规划
    • ClickHouse系统环境要求
    • ClickHouse多种安装方式
    • ClickHouse安装文件下载
    • ClickHouse节点关闭防火墙
    • ClickHouse节点设置FQDN
    • ClickHouse解压安装
    • ClickHouse核心目录讲解
    • ClickHouse额外配置文件讲解
    • 修改ClickHouse配置文件
    • ClickHouse服务启动与关闭
    • ClickHouse服务访问测试
    • 点击和访问数据下载
    • ClickHouse创建数据库与表
    • ClickHouse海量数据导入与优化
    • ClickHouse数据实时查询

  • ClickHouse架构设计

    • 核心特性-MPP架构
    • 核心特性-完备的DBMS功能
    • 核心特性-列式存储
    • 核心特性-向量化执行引擎
    • 核心特性-支持SQL查询
    • 核心特性-支持多种表引擎
    • 核心特性-支持多线程和分布式
    • 核心特性-多主架构优势
    • 核心特性-支持实时查询
    • 核心特性-支持分布式查询
    • 架构设计与原理
    • 高性能秘诀-硬件才是硬道理
    • 高性能秘诀-算法是重中之重
    • 高性能秘诀-具体问题具体分析

  • ClickHouse数据分析查询实操

    • 创建数据库
    • 创建数据表
    • 数据下载与导入
    • ClickHouse分析查询受欢迎城市
    • ClickHouse分析查询爱旅行的城市
    • ClickHouse分析查询到达目的地最多的出发城市
    • ClickHouse分析查询周内各天航班延误率
    • ClickHouse分析查询每年航班延误率
    • ClickHouse分析查询各家航空公司航班延误率
    • ClickHouse分析查询停止航班运营的航空公司

  • MergeTree底层原理分析

    • MergeTree表引擎语法结构
    • MergeTree数据物理存储结构
    • MergeTree分区规则与命名规则
    • MergeTree分区目录合并详细过程
    • MergeTree稀松索引及生成规则
    • MergeTree一级索引查询过程
    • MergeTree二级索引
    • MergeTree按列存储
    • MergeTree压缩数据块
    • MergeTree数据标记生成规则
    • MergeTree数据标记工作方式
    • MergeTree一级索引VS数据标记VS压缩数据块
    • MergeTree数据写入过程
    • MergeTree数据查询过程

  • 分布式集群节点的系统与网络配置（补充基础）

    • VMware虚拟机安装
    • Linux系统介绍
    • Linux系统安装1
    • Linux系统安装2
    • Linux网络配置
    • 配置静态IP
    • x-shell工具使用
    • FileZilla工具使用
    • 修改Linux主机名
    • 配置主机名与IP映射
    • 关闭Linux防火墙
    • 创建用户和用户组
    • 配置ssh免密登录
    • 克隆并配置Linux虚拟机
    • 配置集群hosts
    • 部署时钟同步服务器
    • 集群ssh免密登录配置
    • 集群部署脚本使用

  • ClickHouse分布式集群安装部署

    • ClickHouse集群通信依赖Zookeeper
    • Zookeeper安装前规划
    • JDK安装配置
    • Zookeeper分布式集群构建
    • 其他ClickHouse节点实例准备
    • ClickHouse集群文件配置
    • ClickHouse集群服务启动
    • ClickHouse访问Zookeeper

  • ClickHouse副本与分片使用及读写原理

    • ClickHouse副本与分片的逻辑和物理关系
    • ClickHouse副本同步原理及实操
    • 分布式DDL实操及执行流程分析
    • 分布式表引擎实操
    • 分布式表引擎分片写入流程分析
    • 通过Distributed复制数据原理及实操
    • 通过ReplicatedMergeTree复制数据原理及实操
    • 分布式查询原理及实操

  • ClickHouse与Kafka集成开发

    • Kafka概述
    • Kafka系统架构
    • Kafka拓扑结构
    • Kafka集群配置
    • Kafka集群服务启动与测试
    • Kafka 新api数据发送与消费
    • Kafka旧api数据发送与消费
    • kafka表引擎介绍
    • Kafka架构原理
    • ClickHouse读Kafka数据流程
    • ClickHouse写Kafka数据流程
    • ClickHouse读Kafka案例实现
    • ClickHouse写Kafka案例实现

  • ClickHouse与MySQL集成开发

    • MySQL表引擎介绍
    • MySQL安装与启动1
    • MySQL安装与启动2
    • ClickHouse读MySQL案例实现

  • Spark与ClickHouse集成开发

    • Spark概述
    • Spark Streaming概述
    • Spark Streaming运行原理
    • Spark Streaming 编程套路
    • 引入Spark和ClickHouse相关依赖
    • Kafka+Spark+ClickHouse集成开发1
    • Kafka+Spark+ClickHouse集成开发2
    • ClickHouse集群启动及表创建
    • Spark Streaming消费Kafka写入ClickHouse

  • Flink与ClickHouse集成开发

    • Flink介绍
    • Flink架构
    • Flink项目开发工具、开发语言以及依赖
    • 命令行快速构建Flink项目
    • Flink流处理案例实现-Java
    • Flink项目通过maven打包
    • 引入Flink及ClickHouse相关依赖
    • kakfa+Flink+ClickHouse集成开发
    • 自定义Flink Sink写入ClickHouse
    • 创建ClickHouse分布式表和本地表
    • Kafka+Flink+ClickHouse集成测试

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    Flink架构

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