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1.ClickHouse简单了解
2.ClickHouse(03)ClickHouse怎么安装和部署
3.通过深挖Clickhouse源码，源码我精通了数据去重！解读
4.Clickhouse安装部署
5.clickhouse新特性之---clickhouse-keeper
6.大数据ClickHouse（二）：多种安装方式
ClickHouse简单了解
ClickHouse是源码一款源自俄罗斯的列式存储数据库，运行在端口上。解读
它主要用于分析性查询，源码查找、解读app源码骗局大全更新和删除操作较为不便。源码其源码采用C++编写，解读单个查询可能占用所有CPU资源。源码
ClickHouse的解读缺点包括CPU消耗大，在高qps下可能无法承受。源码它建议避免join操作，解读因为关联查询较慢。源码此外，解读空值（Nullable）可能会对性能产生负面影响，源码因此在设计数据库时应避免使用无业务意义的值来表示null。
ClickHouse提供多种表引擎，包括TinyLog、Memory和MergeTree。其中，MergeTree是最强大的表引擎，支持索引（稀疏索引）和分区（与Hive类似）。
主键没有唯一约束，且数据文件与标记文件（data.bin + data.mrk3）共同作用，加速查询。此外，还包括count.txt（行数）、columns.txt（列名信息）、checksums.txt（校验信息）、primary.idx（主键索引）、partition.dat（分区索引文件）和minmax_Create_time.idx（分区内的索引文件）等文件。
稀疏索引默认间隔为，不建议修改。新插入数据后需要合并分区，且order by是必选项，用于分区内排序。梦呓3源码如果不设置主键，则许多操作将通过order by字段进行处理，且要求主键必须是order by的前缀字段。
二级索引用于数据量大且重复多的场景，其粒度决定了跳过多少个一级索引，从而加快寻找速度。TTL不能应用于主键，而ReplacingMergeTree引入了去重功能，SummingMergeTree则是预聚合引擎。
ClickHouse不推荐使用update和delete，这些操作通常由管理员完成。通过alter table可以产生临时分区目录，删除操作通过标记字段_sign（1表示已删除）进行。由于数据会膨胀，清除过期数据通常使用JDBC直接查询结果再在前端展示。
副本只支持MergeTree家族，写入流程通过client写入数据到节点a，并通过提交日志到zookeeper同步到b。节点平等，没有主从之分。
物化视图（MATERIALIZED）将查询结果保存在磁盘或内存中，加速查询。其缺点包括对历史数据去重效果不佳以及资源消耗较大。
ClickHouse适用于大量数据的分析统计报表，其并发性能几乎全方位碾压Elastic Search。写入性能高得益于LSM tree数据结构和顺序写入方式，读取性能高则归功于列存储方式。
ClickHouse()ClickHouse怎么安装和部署
本文将详细说明如何安装和部署ClickHouse，包括官方推荐的多种安装模式、启动ClickHouse、配置ClickHouse集群等步骤。首先，点击House搭建流程概括如下：
本篇文章将先介绍单机版ClickHouse的搭建与启动，后续文章将深入讲解搭建集群所需配置。
系统要求方面，人人校园源码ClickHouse支持在具有x_、AArch或PowerPCLE CPU架构的Linux、FreeBSD或Mac OS X上运行。官方提供预构建二进制文件，通常针对x_进行编译，利用SSE4.2指令集。不过，对于不支持SSE4.2或特定架构的处理器，可从源代码构建ClickHouse，具体步骤不再详述。
接下来，介绍几种安装ClickHouse的方式。官方文档推荐了DEB、RPM、Tgz、Docker及源码安装等方法。用户可根据实际情况选择合适的安装方式，每种方式遵循相应步骤完成。
DEB安装方式适用于Debian或Ubuntu系统，执行命令进行安装。若需最新版本，可在稳定版本基础上选择testing。安装后，使用默认命令启动ClickHouse。
RPM安装适用于基于rpm的Linux发行版，先添加官方存储库，然后使用yum命令安装。同样，根据需要选择最新版本的testing版本。安装完成后，通过默认命令启动ClickHouse。
Tgz安装适用于不支持DEB或RPM的系统，用户可从packages.clickhouse.com...下载官方预编译的tgz文件，解压后使用安装脚本进行安装。使用最新稳定版本进行安装的java源码赏析示例如下。
Docker安装是另一种便捷方式，前提是已搭建docker环境。通过使用官方镜像运行ClickHouse实例即可，执行命令实现安装。
安装后，可使用以下命令在后台启动ClickHouse服务。日志文件输出至/var/log/clickhouse-server目录。
若服务未启动，检查配置文件/etc/clickhouse-server/config.xml中的配置。
ClickHouse的配置分为服务器配置参数（Server Settings）与常规配置参数（Settings），分别存储于config.xml与users.xml文件中。服务器配置参数默认位于当前目录下的config.xml，常规配置参数文件通常与config.xml位于同一目录。
默认情况下，允许default用户从任何位置访问ClickHouse，无需密码。用户可查看user/default/networks以获取更多详细信息。
完成配置后，使用命令行客户端连接到ClickHouse实例。默认情况下，使用default用户无需密码连接至localhost:，也可以通过--host参数指定服务器。
为了进一步了解ClickHouse，推荐访问经典中文文档和clickhouse系列文章。至此，您已成功搭建了一个单机版ClickHouse。
通过深挖Clickhouse源码，我精通了数据去重！
数据去重的Clickhouse探索
在大数据面试中，数据去重是一个常考问题。虽然很多博主已经分享过相关知识，但本文将带您深入理解Hive引擎和Clickhouse在去重上的差异，尤其是后者如何通过MergeTree和高效的数据结构优化去重性能。Hive去重
Hive中，distinct可能导致数据倾斜，docker获取源码而group by则通过分布式处理提高效率。面试时，理解MapReduce的数据分区分组是关键。然而，对于大规模数据，Hive的处理速度往往无法满足需求。Clickhouse的登场
面对这个问题，Clickhouse凭借其列存储和MergeTree引擎崭露头角。MergeTree的高效体现在它的数据分区和稀疏索引，以及动态生成和合并分区的能力。Clickhouse：Yandex开源的实时分析数据库，每秒处理亿级数据
MergeTree存储结构：基于列存储，通过合并树实现高效去重
数据分区和稀疏索引
Clickhouse的分区策略和数据组织使得去重更为快速。稀疏索引通过标记大量数据区间，极大地减少了查询范围，提高性能。优化后的去重速度
测试显示，Clickhouse在去重任务上表现出惊人速度，特别是通过Bitmap机制，去重性能进一步提升。源码解析与原则
深入了解Clickhouse的底层原理，如Bitmap机制，对于优化去重至关重要，这体现了对业务实现性能影响的深度理解。总结与启示
对于数据去重，无论面试还是日常工作中，深入探究和实践是提升的关键。不断积累和学习，即使是初入职场者也能在大数据领域找到自己的位置。Clickhouse安装部署
ClickHouse可在包括x_、AArch和PowerPCLE架构在内的Linux、FreeBSD或Mac OS X系统上运行。对于不支持SSE 4.2的CPU或AArch、PowerPCLE架构的处理器，建议从源代码构建ClickHouse。
针对CentOS 7系统，快速安装步骤如下：
1. 访问ClickHouse官网，选择CentOS或RedHat进行安装。
2. 启动客户端，运行命令clickhouse-client #启动客户端默认在localhost:和clickhouse-client --host=localhost --port= --user=xxx --password=xxx -m来配置服务器，并修改/etc/clickhouse-server/目录下的config.xml文件以调整listen_host和相关端口。
系统管理命令包括：
1. systemctl start clickhouse-server启动服务
2. systemctl stop clickhouse-server停止服务
3. systemctl status clickhouse-server查看服务状态
ClickHouse的目录结构如下：
1. /var/log/clickhouse-server/ - 包含日志文件
2. /etc/clickhouse-server/ - 包含全局配置文件config.xml和用户配置文件users.xml
3. /var/lib/clickhouse/ - 包含数据文件和元数据文件，数据文件主要位于data和metadata文件夹中。
集群搭建步骤包括：
1. 在每台服务器上安装ClickHouse，参照单机安装方法。
2. 修改配置文件/etc/clickhouse-server/config.xml，配置远程服务器、Zookeeper（如果已部署）以及宏定义。
3. 创建数据库和表：
1. 使用命令CREATE DATABASE db_name ON CLUSTER cluster ENGINE = db_engine(...)来创建数据库，其中db_name为数据库名称，cluster为集群名称，db_engine为数据库引擎。
2. 创建本地表和分布式表，根据需要调整表引擎。
3. 进行数据插入和查询操作，测试分布式和单分片多副本环境。
通过上述步骤，可实现ClickHouse的安装部署，满足不同场景的数据处理需求。
clickhouse新特性之---clickhouse-keeper
clickhouse-keeper是clickhouse社区在.8版本中引入的新特性，它旨在替代zookeeper，提供一个完全兼容zookeeper协议的分布式协调服务。此功能尚处于预生产阶段，官方仍在完善中，因此推荐在准备将其用于生产环境前先稍加等待。 clickhouse-keeper通过底层的raft协议（nuraft库）实现多节点之间状态的线性一致性，相较于zookeeper的ZAB协议，它在一致性保障上有所不同。在性能和可靠性方面，clickhouse-keeper提供了以下几点优势： 1. **部署方式**：clickhouse-keeper提供了三种不同的部署方式，包括独立部署、每个shard一组keeper，以及所有shard共享一组keeper。这使得用户可以根据自身需求灵活选择部署策略。 2. **数据迁移**：为了将zookeeper中的数据迁移到keeper中，官方提供了一个迁移工具clickhouse-keeper-converter，它能够将zk中的数据导出为keeper能接受的snapshot格式，简化了迁移过程。 在源码走读方面，以keeper作为独立进程启动时，其核心代码流程涉及以下几个关键点： 1. **入口**：从mainEntryClickHouseKeeper到Keeper::main再到KeeperTCPHandler::runImpl，这是整个流程的开始。 2. **KeeperTCPHandler**：这是keeper中处理TCP请求的回调，它负责接收客户端请求并处理。 3. **KeeperDispatcher**：在KeeperTCPHandler中，依赖KeeperDispatcher来处理客户端请求，并保持keeper集群内状态的一致性。 4. **初始化**：KeeperDispatcher启动时，会在后台生成三个线程，负责集群的主流程。 5. **KeeperServer**：基于nuraft实现，构建了一个完整的raft实例，它包括KeeperStateMachine、KeeperStateManager、KeeperLogStore等组件，共同构成了keeper的核心功能。 6. **Log Store/State Machine/State Manager**：在nuraft库中，这三者都需要用户自定义实现。在clickhouse-keeper中，实现了这些关键功能，确保了数据的可靠存储和一致性管理。 7. **KeeperStorage**：在内存中存储所有数据，实现类似zk的状态机功能，包含各种逻辑操作、会话管理等。 8. **KeeperSnapshotManager**：管理所有快照文件，支持快照的序列化与反序列化，确保了数据的持久性和恢复能力。 9. **KeeperStateMachine**：实现了与Zookeeper相同的内部状态，以及对多个snapshot的管理，支持快照的序列化和反序列化，保证了集群的状态一致性。 . **参考**：了解clickhouse-keeper和相关技术的更多信息，可以参考以下资源：altiny ppt: slideshare.net/Altinity...
clickhouse-keeper文档: clickhouse.com/docs/zh/...
nuraft文档: github.com/eBay/NuRaft/...
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Clickhouse提供了多种安装方式，包括rpm安装、tgz安装包安装、docker镜像安装、源码编译安装等。本文将主要介绍基于rpm安装包安装Clickhouse的方法。
在安装前，需要确保服务器支持SSE4.2指令集，可以通过命令查询Linux系统是否支持此指令集。若不支持，则需通过源码编译特定版本进行安装。
一、安装包下载
点击ClickHouse rpm安装包查询地址，在Linux系统中使用wget命令下载对应的ClickHouse版本。选择一台服务器创建/software目录并进入此目录。执行命令下载ClickHouse所需rpm安装包，需要下载以下四个rpm安装包。
二、单节点安装
选择一台服务器，直接将下载好的ClickHouse安装包安装即可。安装顺序为：点击安装包进行安装，然后按照依赖关系安装各个rpm包。
启动与停止服务
启动clickhouse-server服务，使用命令行客户端连接服务。关闭ClickHouse服务。
三、分布式安装
Clickhouse支持分布式搭建。首先，在三台服务器上分别安装Clickhouse所需的安装包。接着搭建zookeeper集群并启动，配置外网访问。在每台节点的/etc/clickhouse-server/config.xml文件中配置集群名称、分片与副本等信息。配置完成后，在每台节点上启动Clickhouse服务。
四、rpm其他方式安装
除了下载rpm包进行安装，还可以配置Clickhouse的yum源，使用yum命令直接进行安装。首先添加Clickhouse的官方yum源，然后通过yum命令安装Clickhouse server和client。
在CentOS 7中，使用配置yum源方式安装Clickhouse后，启动时使用命令：systemctl start clickhouse-server。
clickhouse 二（springboot+mybatis实现clickhouse的插入查询）
本文详细介绍了如何利用SpringBoot和Mybatis实现与ClickHouse数据库的集成，旨在演示插入和查询操作的实现过程。ClickHouse，作为一款由Yandex公司开源的面向列的数据库管理系统，特别适用于实时生成分析数据报告，尤其在OLAP分析方面表现出色。
为了实现与ClickHouse的集成，首先需要在项目中添加相应的Maven依赖。确保引入了SpringBoot和Mybatis的相关依赖，这将为后续的配置和操作打下基础。
接下来，配置数据源时，需要定义与ClickHouse服务器的连接参数。这包括服务器地址、端口、数据库名称以及用户和密码等信息。这一步骤至关重要，确保了项目的正常运行。
在参数配置阶段，需要对Druid连接池进行配置。Druid连接池能够有效管理数据库连接，优化资源使用，并提供连接监控功能，为项目的稳定性提供保障。
对于Mapper.xml文件，需要编写SQL语句以实现对ClickHouse表的增删查改操作。这里主要关注的是插入和查询操作的实现，以展示ClickHouse在实时数据处理方面的高效。
Mapper接口的编写遵循Mybatis的规范，定义了具体的SQL操作方法，与具体的数据库操作对应，使得业务逻辑与数据库操作分离，提高代码的可维护性和可读性。
在controller接口中，通过调用Mapper接口的相应方法，将业务逻辑与具体的数据库操作关联起来，完成数据的插入和查询操作的集成。
为了验证集成的正确性和性能，创建了一个ClickHouse表并插入了几条数据进行测试。通过执行查询操作，可以验证数据的正确性和查询性能。
对于需要源码的读者，可以在评论区留下邮箱，以便获取完整的项目实现代码。
参考文章：SpringBoot2 整合 ClickHouse数据库，实现高性能数据查询分析