一直在慢慢的摸索clickhouse,之前是用rpm包安装的,没有发现clickhouse-local,最近在centos上面编译成功以后发现多了clickhouse-local,那么这个玩意是什么鬼呢?官方的说法: Application clickhouse-local can fast processing of local files that store tables without resorting to deployment and configuration clickhous

背景 在介绍了一些ClickHouse相关的系列文章之后,大致对ClickHouse有了比较多的了解.它是一款非常优秀的OLAP数据库,为了更好的来展示其强大的OLAP能力,本文将介绍一些快速导入大量数据到ClickHouse的方法.如:通过文件.远程数据库等方式. 说明 一.其他数据库导入到ClickHouse MySQL可以做为ClickHouse的外部存储类型,还有其他的存储类型,如:MongoDB.PostgreSQL.HDFS.JDBC.ODBC.Kafka.File.RabbitMQ

前言 在工作场景中,我们会采集工厂设备数据用于智能控制,数据的存储用了 InfluxDB,随着数据规模越来越大,InfluxDB 的性能越来越差,故考虑引入 ClickHouse 分担 InfluxDB 大数据分析的压力,再加上我们业务上也用到了 MySQL ,所以本文就来对比下 MySQL.InfluxDB.ClickHouse 在千万数据量下的写入耗时.聚合查询耗时.磁盘占用等各方面性能指标. 结论先行 最终的结论是,直接使用 ClickHouse 官网提供的 6600w 数据集来做对比测试

现象 通过load data local导入本地文件时报无法导入的错误 hive> load data local inpath '/home/hadoop/out/mid_test.txt' overwrite into table my_mid.mid_test partition (etl_date=20190101); Loading data to table my_mid.mid_test partition (etl_date=20190101) Failed with excep

此问题是前几天整理数据的时候碰到的,数据存在 CSV文件中(200多万记录),通过python 往数据库中导入太慢了,后来使用MySQL 中自带的命令 LOAD DATA INFILE, 30多秒就能够完成二三百万的数据量导入. LOAD DATA INFILE 命令允许你读取文本文件然后非常快速的插入数据库. 导入文件之前,你需要准备以下的内容: 创建相应数据的数据库表格. CSV 文件中的数据需要和数据库表格在列数和数据类型保持一致. 具有写入数据库的文件和插入权限的账户 假定我们拥有一个

查询数据: use ods;set /user.password=ODS-SH;select * from base_cdma_all limit 10; use tag_bonc;select * from dpi_http_userapp_statistics limit 100000;  #设置显示当前使用的数据库 set hive.cli.print.current.db=true; #设置不优先使用MapReduce set hive.exec.mode.local.auto=true

. 创建用户 Create user 用户名 identified by "密码"; 例如:create user ghc_ez identified by "ghc_211"; 授权: grant connect,resource,dba to用户名; 例如:grant connect,resource,dba to ghc_ez; .创建所需表空间--注意创建表空间的位置(datafile) -----查询当前用户所有的表的表空间------------- Se

源文章: ubuntu下安装mcrypt 1.首先要下载三个软件 0libmcrypt-2.5.8.tar.gz 下载地址:http://sourceforge.net/project/showfiles.php?group_id=87941&package_id=91774&release_id=487459 mhash-0.9.9.tar.gz 下载地址:http://sourceforge.net/project/showfiles.php?group_id=4286&pac

以前安装opencart的时候倒是不需要mcrypt 这个库.但是新版本需要了.加上自己的 是mac环境.当时闲麻烦,就一直没装.这次下午就寻思给装上吧! 1.首先你要先安装xcode这个工具.不然没办法编译! xcode这个可以在苹果appstore下载. 2.安装 command line tools   打开xcode .->> Preferences 然后点击command line tools   install  等下再完成安装就行了 也可以按照这个国外高人写的安装 https:/

nginx 集群介绍 完成一次请求的步骤 1)用户发起请求 2)服务器接受请求 3)服务器处理请求(压力最大) 4)服务器响应请求 缺点:单点故障 单台服务器资源有限 单台服务器处理耗时长 ·1)部署一台备份服务器,宕机直接切换 ·2)部署多台服务器,根据DNS的轮询解析机制去实现用户分发 问题: 1方案:服务器利用率低,成本高,切换不及时,服务器压力依然大 2方案:优势是用户处理速度得到了提升,但是当其中一台故障,就会有一部分用户访问不了网站 ·将多个物理机器组成一个逻辑计算机,实现负载均衡和

一.MySQL添加csv数据 此问题是前几天整理数据的时候碰到的,数据存在 CSV文件中(200多万记录),通过python 往数据库中导入太慢了,后来使用MySQL 中自带的命令 LOAD DATA INFILE, 30多秒就能够完成二三百万的数据量导入. LOAD DATA INFILE 命令允许你读取文本文件然后非常快速的插入数据库. 导入文件之前,你需要准备以下的内容: 创建相应数据的数据库表格. CSV 文件中的数据需要和数据库表格在列数和数据类型保持一致. 具有写入数据库的文件和插入

#cd libmcrypt-2.5.8 #./configure #make #make install 说明:libmcript默认安装在/usr/local3.安装mhash #tar -zxvf mhash-0.9.9.9.tar.gz #cd mhash-0.9.9.9 #./configure #make #make install4.安装mcrypt #tar -zxvf mcrypt-2.6.8.tar.gz #cd mcrypt-2.6.8 #LD_LIBRARY_PATH=/u

Linux环境Hive安装配置及使用 一.Hive Hive环境前提 二.Hive架构原理解析 三.Hive-1.2.2单机安装流程 (1) 解压apache-hive-1.2.2-bin.tar.gz安装包到目标目录下: (2) 为后续方便,重命名Hive文件夹: (3) 修改配置文件: (4) 配置环境变量: (5) 启动 (6) 退出 (7) 配置MySQL元数据库 四.Hive数据类型 五.Hive-DDL(Data Definition Language) (1) 查看数据库 (2)

一.mock数据 mock:在后端返回异常或需要=改前端展示的数据时可以模拟返回的response 1.1 抓到接口后 右击保存response到本地,后缀改成.json打开可以看到是把json保存下来了 保存下的文件 例如:修改我的粉丝数,那么找到粉丝数字段修改字段对应的数量 #修改前 ----此处自己把上面保存的文件对应的粉丝字段修改成10000000,然后保存文件 1.2还是选择此接口,右击选择 map local 导入上面修改过的文件 点击ok后刷新我的界面查看粉丝数 #修改后 目前看来

利用load data将文件中的数据导入数据库表中的时候,遇到了两个问题. 首先是load data命令无法执行的问题: 命令行下输入load data local infile "path/filename" to table table_name: 系统提示:ERROR 1148 (42000): The used command is not allowed with this MySQL version. 解决方法:退出mysql, 重新以此命令登录mysql mysql -u

今天在两台MySQL服务器之间导数据,因为另一个MySQL服务器是测试用的,差一个月的数据,从现有MySQL服务器select到一个文件,具体语句是: select * from news where ine_time>="2010-02-01"  and ine_time <"2010-03-01" into outfile "/tmp/newsdata.sql"; 然后scp到另一个MySQL 在线扑克室 Server上导入到对应

MySQL使用load data local infile 从文件中导入数据比insert语句要快,MySQL文档上说要快20倍左右.但是这个方法有个缺点,就是导入数据之前,必须要有文件,也就是说从文件中导入.这样就需要去写文件,以及文件删除等维护.某些情况下,比如数据源并发的话,还会出现写文件并发问题,很难处理.那么有没有什么办法,可以达到同样的效率,直接从内存(IO流中)中导入数据,而不需要写文件呢?前段时间,去MySQL社区的时候发现了这样一个方法:setLocalInfileInputS

#clickhouse-client :create database dw; :use dw; --导入数据: CREATE TABLE Orders ENGINE = MergeTree ORDER BY OrderID AS SELECT * FROM mysql('10.42.134.136:4000', 'dw', 'Orders', 'root', 'xyz'); CREATE TABLE Orders ENGINE = MergeTree ORDER BY OrderID AS S

官网 https://clickhouse.tech/ quick start ubantu wget https://repo.yandex.ru/clickhouse/deb/lts/main/clickhouse-common-static-dbg_20.3.9.70_amd64.deb wget https://repo.yandex.ru/clickhouse/deb/lts/main/clickhouse-common-static_20.3.9.70_amd64.deb wget

一.先创建表 CREATE TABLE stu(id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,NAME VARCHAR(15) UNIQUE, /* 唯一约束 , 可以不填写,如果填写,不能为重复*/age TINYINT UNSIGNED DEFAULT 18, /* 默认值 */gender ENUM('男','女') DEFAULT '男',address VARCHAR(255) NOT NULL, /* 必须填写*/PRIMARY KEY(id)); 配置my.ini

百度查到http://stackoverflow.com/questions/19794200/gradle-android-and-the-android-home-sdk-location 按照其中的讲解设置了ANDROID_HOME环境变量为E:\android\adt-bundle-windows-x86_64-20131030\sdk 重启了Eclipse后终于正常工作了!