本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.ClickHouse简介 1.基础简介 Yandex开源的数据分析的数据库,名字叫做ClickHouse,适合流式或批次入库的时序数据.ClickHouse不应该被用作通用数据库,而是作为超高性能的海量数据快速查询的分布式实时处理平台,在数据汇总查询方面(如GROUP BY),ClickHouse的查询速度非常快. 2.数据分析能力 OLAP场景特征 · 大多数是读请求 · 数据总是以相当大的批(> 1000 rows)进行写入 ·

思路: 自定义一个loginCallbackFilter用于单点登录成功后执行模拟用户认证授权登录的操作. 当授权成功后所有配置需要授权才能访问的url就再也不会被任何filter拦截,可随意访问了. 详细过程 01/ 自定义loginCallbackFilter类/自定义sso的properties信息/自定义security的properties信息 02/在web.xml中配置cas sso的servlet 并指定servlet-mapping 的 url 为 /ssoLogin 03/调

Saiku调用WS接口 关于saiku集成系统单点登录告一段落,始终没想好怎么去做,主要是因为saiku有自己的权限定义,一直没想好关于saiku本身的权限信息以及用户信息怎么处理(在这里笔者希望已实现saiku单点登录的大佬不吝赐教,感激~) 这里实现了在saiku源码里面调用公司内部的WS接口来验证登录时的密码信息(因为saiku本身未使用dubbo,所以无法直接通过maven引入dubbo包去调用接口) 如果已查看了saiku登录源码追踪(十三)我们就已经大概知道saiku登录时代码执行过

Saiku是一个轻量级的OLAP分析引擎,可以方便的扩展.嵌入和配置.Saiku通过REST API连接OLAP系统,利用其友好的界面为用户提供直观的分析数据的方式,它是基于jQuery做的前端界面. Saiku成立于2008年,由Tom Barber和Paul Stoellberger研发.最初叫做Pentaho分析工具,起初是基于OLAP4J库用GWT包装的一个前端分析工具.经过多年的演化.重写之后,于2010年,改名为Saiku 它的用户界面完全可以自定义.它的界面是用HTML.CSS和J

以前介绍了几个基本工具:saiku 和 Schema Workbench,算是入门级别的了解多维报表,如果要继续深入,需要深入了解如下几个概念: 1.OLAP 联机分析处理,和他对应的是OLTP(联机事务处理). OLTP:做为一个开发人员,OLTP是最常用的,甚至都不需要理解这个概念!比如各种门票销售系统.付款系统等等.这些系统对相应速度要求特别高 OLAP:主要用于分析和决策,是数据仓库的主要应用.比如:渠道A在2015-10-01给产品B带来多少pv.uv.订单.销售额等数据,这就对分析的

saiku不仅可以对传统的RDBMS里面的数据做OLAP分析,还可以对Nosql数据库如Hbase做统计分析. 本文简单介绍下一个使用saiku去查询分析hbase数据的例子. 1.phoenix和hbase的关系 我们知道:hbase虽然好用,但是想用jdbc方式来查询数据单纯的hbase是办不到的,这里需要借助一个JDBC中间件名叫phoenix(英文:凤凰)来实现对HBASE的JDBC查询.在phoenix中可以用简单的sql语句来访问hbase的数据.中间的转换对用户是透明的. 安装只需

简介 Saiku成立于2008年,由Tom Barber和Paul Stoellberger研发.最初叫做Pentaho分析工具,起初是基于OLAP4J库用GWT包装的一个前端分析工具.经过多年的演化.重写之后,于2010年,改名为Saiku. OLAP分析 OLAP(On-Line Analytical Processing,联机分析处理)是一个使分析师.管理者和执行者从原始数据中用来快速.一致.交互访问的一种软件技术,从而真实的反映企业的数据情况.OLAP功能特点是动态多维分析整合企业数据.

1.saiku下载http://community.meteorite.bi/可以下载各个版本的源代码 2.下载到   saiku-latest.zip 3.解压运行比较简单     解压出来的目录:  4.数据源的添加         1)在saiku-server\tomcat\webapps\saiku\WEB-INF\classes目录下可以看到如下目录:         ps:这些目录是saiku更新之后的遗留发布方式,saiku主要支持在页面上的AdminConsole来添加数据源和

最近研究pentaho和saiku,在网上搜集了一些安装和配置的方法,亲测有效,在这分享总结一下方便日后使用. Saiku主要提供两种安装方式,独立运行和集成在Pentaho BI平台上,本文会简单介绍这两种安装方式. 一.集成在Pentaho BI平台上pentaho环境安装saiku插件步骤:1. 所需文件:biserver-ce-4.8.0-stable(下载地址 http://nchc.dl.sourceforge.net/project/pentaho/Business%20Intel

一个简短的引论 Saiku成立于2008年,通过Tom Barber和Paul Stoellberger研究. 最初叫Pentaho分析工具.最初是基于OLAP4J图书馆的使用GWT采用前端分析工具包装.经过多年的演变.重写后.在2010年,更名Saiku. OLAP分析 OLAP(On-Line Analytical Processing,联机分析处理)是一个使分析师.管理者和运行者从原始数据中用来高速.一致.交互訪问的一种软件技术,从而真实的反映企业的数据情况.OLAP功能特点是动态多维分析

https://zhuanlan.zhihu.com/p/22165241 今天介绍一个来自俄罗斯的凶猛彪悍的分析数据库:ClickHouse,它是今年6月开源,俄语社区为主,好酒不怕巷子深. 本文内容较长,分为三个部分:走马观花,死而后生,遥指杏花村:第一章,走马观花,初步了解一下基本特性:第二章,死而后生,介绍ClickHouse的技术架构演化的今生前世:第三章,遥指杏花村,介绍一些参考资料,包括一些俄文资料. 第一章,走马观花 俄罗斯的‘百度’叫做Yandex,覆盖了俄语搜索超过68%的市

一.简介 Saiku成立于2008年,由Tom Barber和Paul Stoellberger研发. 最初叫做Pentaho分析工具,起初是基于OLAP4J库用GWT包装的一个前端分析工具. 经过多年的演化.重写之后,于2010年,改名为Saiku. 如今已成为一个强大的独立工具,基于 Mondrian OLAP 引擎,用于查询构建数据集市. 如:即席查询报表.图表展示.导出报表成excel或csv格式等. 1.saiku 不太前端界面不太适合开放用户使用,比较适合企业级应用 2.saiku

如何看待yandex开源clickhouse这个列式文档数据库? 大数据云计算  water  5天前  24℃  0评论 欧阳辰<Druid实时大数据分析>作者,”互联居”作者编辑推荐144 人赞同了该回答作者:欧阳辰链接:彪悍开源的分析数据库-ClickHouse – 互联居 – 知乎专栏来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 俄罗斯的‘百度’叫做Yandex,覆盖了俄语搜索超过68%的市场,有俄语的地方就有Yandex:有中文的地方,就有百度么?好

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

clickhouse 简介 ck是一个列式存储的数据库,其针对的场景是OLAP.OLAP的特点是: 数据不经常写,即便写也是批量写.不像OLTP是一条一条写 大多数是读请求 查询并发较少,不适合放置先生高并发业务场景使用 , CK本身建议最大一秒100个并发查询. 不要求事务 click的优点 为了增强压缩比例,ck存储的一列长度固,于是存储的时候,不用在存储该列的长度信息 使用向量引擎 , vector engine ,什么是向量引擎? https://www.infoq.cn/article

作者: LemonNan 原文地址: https://mp.weixin.qq.com/s/SUUHF9R_FKg-3vq7Q3cwBQ 注: 转载需注明作者及原文地址 介绍 Clickhouse 本身为一个分析型数据库,提供很多跟其他组件的同步方案,本文将以 Kafka 作为数据来源介绍如何将 Kafka 的数据同步到 Clickhouse 中. 流程图 话不多说,先上一张数据同步的流程图 建表 在数据同步之前,我们需要建对应的 clickhouse 表,根据上面的流程图,我们需要建立三个表:

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

@ 目录 概述 定义 使用场景 特点 工作流程 连接器 转换 为何选择SeaTunnel 安装 下载 配置文件 部署模式 入门示例 启动脚本 配置文件使用参数示例 Kafka进Kafka出的ETL示例 Flink Run传递参数 概述 定义 http://seatunnel.incubator.apache.org/ https://github.com/apache/incubator-seatunnel SeaTunnel是一个非常易用的超高性能分布式数据集成平台,在企业中由于开发时间或开发

阅读目录 前言 建模 实现 结语 一.前言 前面几篇已经实现了一个基本的购买+售价计算的过程,这次再让售价丰满一些,增加一个会员价的概念.会员价在现在的主流电商中,是一个不大常见的模式,其带来的问题是: 1.加大了运营的复杂度,会员价如何与促销结合,比如应在折前运用还是折后运用等. 2.如果是折前那么需要考虑满减类型促销的金额满足点门槛反而相对来说是提高了. 3.如果是折后那么享受了多重优惠,成本控制的时候需要考虑进去. 在我们这个练手的Demo中暂时决定让会员价在折后运用,并且仅在不满足满减促

通过前面几节的准备工作,对于 npm / node / gulp 应该已经有了基本的认识,本节主要介绍如何构建一个基本的前端自动化开发环境. 下面将逐步构建一个可以自动编译 sass 文件.压缩 javascript 文件.多终端多浏览器同步测试的开发环境,并且还可以通过 piblish 命令对项目下的文件进行打包操作. 相关连接导航 在windows下安装gulp —— 基于 Gulp 的前端集成解决方案(一) 执行 $Gulp 时发生了什么 —— 基于 Gulp 的前端集成解决方案(二) 常

前两篇文章讨论了 Gulp 的安装部署及基本概念,借助于 Gulp 强大的 插件生态 可以完成很多常见的和不常见的任务.本文主要汇总常用的 Gulp 插件及其基本使用,需要读者对 Gulp 有一个基本的了解.如果你对 Gulp 还不是很了解,可以通过下面两篇文章快速了解 Gulp . 由于几乎所有的插件都有非常友好的使用文档,所以本文不讨论涉及插件使用的东西,仅是一个汇总.排名不分先后. 相关连接导航 在windows下安装gulp —— 基于 Gulp 的前端集成解决方案(一) 执行 $Gul