实战 案例使用 背景 ELK作为老一代日志分析技术栈非常成熟,可以说是最为流行的大数据日志和搜索解决方案:主要设计组件及架构如下: 而新一代日志监控选型如ClickHouse.StarRocks特别是近年来对ELK地位发起较大的挑战,不乏有许多的大公司如携程,快手已开始把自己的日志解决方案从 ES 迁移到了 Clickhouse,将日志从ES迁移到ClickHouse可以节省更多的服务器资源,总体运维成本更低,优化日志查询性能提升了查询速度,特别是当用户在紧急排障的时候,这种查询速度的成倍提升,

第一章. clickhouse入门 一.ClickHouse介绍 ClickHouse(开源)是一个面向列的数据库管理系统(DBMS),用于在线分析处理查询(OLAP). 关键词:开源.面向列.联机分析处理(OLAP) ClickHouse不仅查询速度快(相较于hive等类似的分析型DBMS),而且硬件使用效率.容错性.可靠性.易用性.线性扩展性等高. 1.1 ClickHouse的独特功能 真正的列式DBMS 除了数据本身外不应该存在其他额外的数据.这意味着为了避免在值旁边存储它们的长度“nu

版权声明:本文由黄辉原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/195 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 如今,多样的交易模式以及大众消费观念的改变使得数据库应用领域不断扩大,现代的大型分布式应用系统的数据膨胀也对数据库的海量数据处理能力和并行处理能力提出了更高的要求,如何在数据呈现海量扩张的同时提高处理速度和应用系统的可用性,使客户能同时得到更高的处理速度.更高的数据可

Greenplum 数据库是最先进的分布式开源数据库技术,主要用来处理大规模的数据分析任务,包括数据仓库.商务智能(OLAP)和数据挖掘等.自2015年10月正式开源以来,受到国内外业内人士的广泛关注.本文就社区关心的Greenplum数据库技术架构进行介绍. 一. Greenplum数据库简介 大数据是个炙手可热的词,各行各业都在谈.一谈到大数据,好多人认为就是Hadoop.实际上Hadoop只是大数据若干处理方案中的一个.现在的SQL.NoSQL.NewSQL.Hadoop等等,都能在不同层

如今,多样的交易模式以及大众消费观念的改变使得数据库应用领域不断扩大,现代的大型分布式应用系统的数据膨胀也对数据库的海量数据处理能力和并行处理能力提出了更高的要求,如何在数据呈现海量扩张的同时提高处理速度和应用系统的可用性,使客户能同时得到更高的处理速度.更高的数据可用性和更大的数据集,是数据库系统面临的一个挑战. 通过TPC-H基准测试,可获得数据库单位时间内的性能处理能力,为评估数据库系统的现有性能服务水平提供有效依据,通过横向对比促进数据库系统的整体质量提升,能更好地在重大信息化工程中实现

Loading external data into greenplum database table using different ways... Greenplum 有常规的COPY加载方法,有基于分布式的并行的gpfdist加载方法:COPY方式适合用于加载小数据:gpfdist适合大数据量加载:下文中将讨论这两种数据加载方式. gp_sydb=# select current_database(),current_user,current_schema(),session_user,c

开卷有益——作者的话 有时候真的感叹人生岁月匆匆,特别是当一个IT人沉浸于某个技术领域十来年后,蓦然回首,总有说不出的万千感慨. 笔者有幸从04年就开始从事大规模数据计算的相关工作,08年作为Greenplum 早期员工加入Greenplum团队(当时的工牌是“005”,哈哈),记得当时看了一眼Greenplum的架构(嗯,就是现在大家耳熟能详的那个好多个X86框框的图),就义无反顾地加入了,转眼之间,已经到了第8个年头. 在诸多项目中我亲历了Greenplum在国内的生根发芽到高速发展,再到现

Greenplum数据库架构 Greenplum数据库基本由PostgreSQL核心增强数据库实例组合并衔接成的数据库管理系统,即Greenplum数据在PostgreSQL基础上扩展开发,每个Greenplum数据库由1个master实例和2个或2个以上segment实例组成,客户端使用PostgreSQL规范与Master交互.以上的插图,展示Greenplum数据库实例由1个master和8 segement实例组成 Master Host或Master实例就是GreenPlum数据服务端

笔者有幸从04年就开始从事大规模数据计算的相关工作,08年作为Greenplum 早期员工加入Greenplum团队(当时的工牌是“005”,哈哈),记得当时看了一眼Greenplum的架构(嗯,就是现在大家耳熟能详的那个好多个X86框框的图),就义无反顾地加入了,转眼之间,已经到了第8个年头. 在诸多项目中我亲历了Greenplum在国内的生根发芽到高速发展,再到现在拥有一百多个企业级用户的过程.也见证了Greenplum从早期的2.1版本到当前的4.37版本,许多NB功能的不断增强.系统稳定

Greenplum 数据库是最先进的分布式开源数据库技术,主要用来处理大规模的数据分析任务,包括数据仓库.商务智能(OLAP)和数据挖掘等.自2015年10月正式开源以来,受到国内外业内人士的广泛关注.本文就社区关心的Greenplum数据库技术架构进行介绍. 一. Greenplum数据库简介 大数据是个炙手可热的词,各行各业都在谈.一谈到大数据,好多人认为就是Hadoop.实际上Hadoop只是大数据若干处理方案中的一个.现在的SQL.NoSQL.NewSQL.Hadoop等等,都能在不同层

在科学计算领域,Jupyter 是一个使用非常广泛的集成开发环境,它支持多种主流的编程语言比如 Python, C++, R 或者 Julia.同时,数据科学最重要的还是数据,而 SQL 是操作数据最直观的语言.前段时间看到一篇文章[1],有人给 sqlite 做了一个 jupyter 的内核,感觉很有意思.所以我尝试给 ClickHouse 做了一个 jupyter 的内核,目前已经有了一个可以试用的版本,下面做一个简单介绍. clickhouse 现状 新内核允许用户用 ClickHouse

一.ClickHouse简介 ClickHouse是近年来备受关注的开源列式数据库,主要用于数据分析(OLAP)领域.目前国内社区火热,各个大厂纷纷跟进大规模使用: 今日头条 内部用ClickHouse来做用户行为分析,内部一共几千个ClickHouse节点,单集群最大1200节点,总数据量几十PB,日增原始数据300TB左右. 腾讯内部用ClickHouse做游戏数据分析,并且为之建立了一整套监控运维体系. 携程内部从18年7月份开始接入试用,目前80%的业务都跑在ClickHouse上.每天

本文转自我司大神 BohuTANG的博客 . 很多人看到标题还以为自己走错了夜场,其实没有. ClickHouse 可以挂载为 MySQL 的一个从库 ,先全量再增量的实时同步 MySQL 数据,这个功能可以说是今年最亮眼.最刚需的功能,基于它我们可以轻松的打造一套企业级解决方案,让 OLTP 和 OLAP 的融合从此不再头疼. 目前支持 MySQL 5.6/5.7/8.0 版本,兼容 Delete/Update 语句,及大部分常用的 DDL 操作. 代码已经合并到 upstream maste

clickhouse 在数据分析技术领域早已声名远扬,如果还不知道可以 点这里 了解下. 最近由于项目需求使用到了 clickhouse 做分析数据库,于是用测试环境做了一个单表 6 亿数据量的性能测试,记录一下测试结果,有做超大数据量分析技术选型需求的朋友可以参考下. 服务器信息 CPU:Intel Xeon Gold 6240 @ 8x 2.594GHz 内存:32G 系统:CentOS 7.6 Linux内核版本:3.10.0 磁盘类型:机械硬盘 文件系统:ext4 Clickhouse信

什么是SQL?SQL是结构化查询语言. 什么是数据库?数据库是用来存储数据的. 什么是mysql?Mysql是目前较为流行的数据库. 基于mysql的报表工具有哪些? 其实现在所有的报表工具,基本都支持MySQL数据库.都可以直连数据库,或者动态绑定数据源,直连的话一般都需要有对应的数据的驱动,如果是动态绑定数据源的话,那就跟数据库没有什么关系了.后台绑定一般都是绑定dataset.json数据源.object数据源.像国内的Smartbi.润乾等报表工具等等. Smartbi支持Hadoop.

1.VB插件工程的命名.命名空间和生成的DLL命名要一致,否则导致注册不成功! 2.主控台的查询分析工具,添加sql直接报表,代码用到临时表,提示“在对应所需名称或序数的集合中未找到项目” 解决:在代码开头加上:set nocount on 3.如何用MRP计算一个无销售订单的BOM表产生的采购需求?   问题补充:通过BOM表,利用BOM表的采购件来推出采购需求,生成采购申请单,推出采购订单进行采购,然后做外购入库 解决:做一张该BOM表的产品预测单--MRP运算--采购需求--采购申请--采

上一篇文章https://www.cnblogs.com/mbpframework/p/12073102.html,介绍了一下Mbp的框架.其实这个框架写出来主要是为了学习,当然也可以经过优化运用到实际的项目中.今天我们来说说怎么使用这个框架. 首先我们用分层的方式来规划下我们的项目代码结构. Medical.Ai.Mbdp.Application(应用服务层) 这层,通过poco controller,将应用服务方法提供为动态web api.并提供身份验证,权限鉴定,事务功能.在这层使用ef

商业智能(BI)和分析平台长期以来一直是商业的重要组成部分,但由于自助BI工具的兴起,在数据科学家和数据库管理员的支持下,分析的责任已经从IT转移到了商业分析师身上. 因此,BI已经从生成月度报告的记录系统,转变为基于各种内部和外部来源的数据,交互式地发现和共享趋势.预测以及对业务问题的回答.采用自助BI的企业可以在几天内决定行动方案,而不是需要长达几个月的时间. 1.部署使用 Tableau 为C/S架构,需要在用户终端安装desktop进行分析的设计,在服务器端安装server,将模块数据与

1.概述 Clickhouse是一个开源的列式存储数据库,其主要场景用于在线分析处理查询(OLAP),能够使用SQL查询实时生成分析数据报告.今天,笔者就为大家介绍如何使用Clickhouse来构建实时数仓,来满足一些实时性要求较高的使用场景. 2.内容 2.1 什么是OLAP场景 在介绍Clickhouse构建实时数仓之前,我们先来了解一下OLAP的使用场景,通常OLAP的使用场景包含如下特征: 绝大多数是读取请求: 数据以相当大的Batch进行更新: 已存储的数据不能随意修改: 对于读取,从

Greenplum监控解决方案 基于Prometheus+Grafana+greenplum_exporter+node_exporter实现 关联图 一.基本概念 1.Prometheus ​ Prometheus时序数据库:存储的是时序数据,即按相同时序(相同名称和标签),以时间维度存储连续的数据的集合,lPrometheus Server, 负责从 Exporter 拉取和存储监控数据,并提供一套灵活的查询语言(PromQL)供用户使用. lExporter, 负责收集目标对象(host,

概述 定义 ClickHouse官网地址 https://clickhouse.com/ 最新版本22.4.5.9 ClickHouse官网文档地址 https://clickhouse.com/docs/zh ClickHouseGitHub源码地址 https://github.com/ClickHouse/ClickHouse ClickHouse是俄罗斯的 Yandex 于 2016 年开源的用于在线分析处理查询(OLAP :Online Analytical Processing)MP