- python 链接clickhouse 连接不上
无我_a50f
原因:clickhouse-driver使用的是tcp端口:9000java驱动clickhouse-jdbc使用的是http端口:8123
- SmartETL中数据库操作与流程解耦的设计与应用
正如ETL这个概念本身所指示的,数据库读写访问是ETL的最常用甚至是最主要的操作。现代信息系统的设计与运行基本都是围绕数据库展开的,很多应用的核心功能都是对数据库的CRUD(创建、检索、更新、删除)操作。SmartETL框架设计之初就考虑到了这个情况,在早期就根据团队的技术栈,实现了对MongoDB、MySQL、ElasticSearch、ClickHouse等数据库的Extract操作(即Loa
- clickhouse字符串函数
鸭梨山大哎
clickhouseclickhouse字符串
长度以及大小写SELECT--11length('helloworld')asstr_length,--判断字符串是否为空,空为1,非空为0--0empty('helloworld'),--1notEmpty('helloworld'),--11lengthUTF8('helloworld'),--11char_length('helloworld'),--同lengthUTF8()--11cha
- clickhouse分布式表插入数据不用带ON CLUSTER
时时刻刻看着自己的心
clickhouse分布式
向分布式表插入数据时,通常不需要使用ONCLUSTER,因为分布式表的写入操作会自动将数据分发到底层表(bm_online_user_count_part)的对应节点。但对于DDL(数据定义语句,例如ALTERTABLE)操作,在分布式环境中修改底层表时,建议使用ONCLUSTER,以确保所有相关节点上的表结构和数据同步。区分DDL和DMLDML(数据操作语句,例如INSERT)向分布式表插入数据
- ClickHouse高频面试题
野老杂谈
数据库
ClickHouse高频面试题1、简单介绍一下ClickHouse2、ClickHouse具有哪些特点3、ClickHouse作为一款高性能OLAP数据库,存在哪些不足4、ClickHouse有哪些表引擎5、介绍下Log系列表引擎应用场景共性特点不支持6、简单介绍下MergeTree系列引擎7、简单介绍下外部集成表引擎ODBCJDBCMySQLHDFSKafkaRabbitMQ8、ClickHou
- clickhouse数据库表和doris数据库表迁移starrocks数据库时建表注意事项总结
积跬步,慕至千里
软件安装及程序错误解决方案集数据库clickhouse
目录零、前言一、clickhouse数据库表在starrocks数据库建表时问题总结1.1数据类型类问题:1.2数据导出阶段:二、doris数据库表在starrocks数据库建表时问题总结2.1properties不支持的属性(直接删除):2.2properties需修改属性2.3properties:doris建表语句分区明细,starrocks数据不需要明确设定,会自动更新2.4分桶设置问题2
- KingbaseES 到 Apache Doris 实时同步实践|国产数据库数据入仓解决方案
数据库
国产数据库加速进入核心系统,传统同步工具却频频“掉链子”。本系列文章聚焦OceanBase、GaussDB、TDSQL、达梦等主流信创数据库,逐一拆解其日志机制与同步难点,结合TapData的实践经验,系统讲解从CDC捕获到实时入仓(Doris、StarRocks、ClickHouse等)的完整链路构建方案,为工程师提供切实可行的替代路径与最佳实践。本篇任务:KingbaseES→ApacheDo
- Flink ClickHouse 连接器:实现 Flink 与 ClickHouse 无缝对接
Edingbrugh.南空
大数据flinkflinkclickhouse大数据
引言在大数据处理领域,ApacheFlink是一款强大的流处理和批处理框架,而ClickHouse则是一个高性能的列式数据库,专为在线分析处理(OLAP)场景设计。FlinkClickHouse连接器为这两者之间搭建了一座桥梁,使得用户能够在Flink中方便地与ClickHouse数据库进行交互,实现数据的读写操作。本文将详细介绍FlinkClickHouse连接器的相关内容,包括其特点、使用方法
- ClickHouse【理论篇】01:什么是ClickHouse
ClickHouse是一款开源的列式数据库管理系统(Column-OrientedDBMS),专为高性能实时数据分析(OLAP,OnlineAnalyticalProcessing)场景设计。它由俄罗斯搜索引擎公司Yandex开发(2016年开源),目前由独立基金会ClickHouse,Inc.维护,广泛应用于大数据分析、日志处理、用户行为洞察等领域。一、核心定位:OLAP场景的“性能标杆”传统关
- ClickHouse【理论篇】02:ClickHouse架构和组件
做一个有趣的人Zz
ClickHouseclickhouse架构
ClickHouse的架构设计深度适配OLAP(在线分析处理)场景,通过列式存储、向量化执行、分布式分片与副本等核心技术,实现了对海量数据的高效分析与实时查询。以下从核心存储引擎、查询处理流程、分布式架构、元数据管理、复制与分片等维度详细解析其内部架构与关键组件。一、核心存储引擎:MergeTree系列ClickHouse的存储引擎是其性能的核心,其中MergeTree系列引擎(如MergeTre
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- ClickHouse 导入数据报错
愿与狸花过一生
ClickHouseclickhouse
报错信息ERROR:Thereisnolinefeed."�"foundinstead.It'slikeyourfilehasmorecolumnsthanexpected.Andifyourfilehastherightnumberofcolumns,maybeithasanunquotedstringvaluewithacomma.ClickHouse导入csv文件中发现多了一列导致报错解决方
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- Clickhouse源码分析-Replicated Database创建流程
前置准备DDL:CREATEDATABASEmy_replicated_dbENGINE=Replicated('/clickhouse/databases/my_replicated_db','{shard}','{replica}');这里需要你提前启动1个clickhouse,1个clickhouse-keeper。源码分析断点:bInterpreters/DDLWorker.cpp:146
- ClickHouse:在 CentOS7.4 中编译 ClickHouse
目录一、环境准备二、创建编译使用的脚本三、编译ClickHouse一、环境准备1.1、CentOS版本为7.4.17081.2、从githubcloneClickHouse源码,checkout到tagv21.2.6.1-stable。cloneClickHOuse代码的时候需要把依赖的子项目也都clone下来,命令如下:gitclone--recursivehttps://github.com/
- CentOS 7 编译ClickHouse 24.8完整指南
前言在CentOS7上编译ClickHouse24.8可能会遇到一些挑战,主要是因为CentOS7的默认软件版本较旧。本文将详细介绍从零开始构建ClickHouse24.8的完整过程,包括依赖安装和环境配置。准备工作首先确保系统已更新到最新版本:yumupdate-y1.安装CMakeClickHouse需要CMake3.1.7以上版本,我们安装3.25.3:wget--no-check-cert
- gorm 配置数据库
三金C_C
go数据库
介绍GORM是Go语言中最流行的ORM(对象关系映射)库之一,基于数据库操作的封装,提供类似DjangoORM/SQLAlchemy的开发体验。特性描述支持多种数据库MySQL、PostgreSQL、SQLite、SQLServer、ClickHouse等自动迁移自动根据struct生成数据库表结构CRUD操作简洁简洁直观的增删查改接口支持事务内置事务管理预加载一行代码加载关联数据(Preload
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PerterTingle
华为云+Ubuntu操作系统springbootjava华为云数据库
以下是一个简洁的教程,指导你在Ubuntu系统上通过Docker下载并运行ClickHouse(一个开源的列存储数据库,专为在线分析处理OLAP设计),并确保其支持远程访问。教程基于官方文档和相关资源,适用于初学者。使用Docker部署ClickHouse教程前提条件Ubuntu系统(本教程以Ubuntu22.04为例)。已安装Docker和DockerCompose(若未安装,见下方步骤)。具有
- clickhouse安装 日记
唯独不开心
clickhouse数据库
#下载安装包下载地址:Indexof/repos/clickhouse#安装rpm-ivh*.rpm错误:依赖检测失败:libcrypto.so.10()(64bit)被clickhouse-compressor-1.1.54236-4.el7.x86_64需要libicudata.so.50()(64bit)被clickhouse-compressor-1.1.54236-4.el7.x86_6
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- Python实现MySQL建表语句转换成Clickhouse SQL
weixin_30777913
pythonmysqlclickhousesql数据库
主程序:**main_converter.py**importreimportjsonimportargparsedefload_config(config_path:str)->dict:'''配置管理模块:加载JSON格式配置文件'''withopen(config_path,mode="r",encoding="utf-8")asf:returnjson.load(f)classBaseCo
- 大数据学习(141)-分布式数据库
viperrrrrrr
大数据学习分布式clickhousehdfshbase
在分布式数据库中主要有hdfs、hbase、clickhouse三种。HDFS(HadoopDistributedFileSystem)、HBase和ClickHouse都是处理大数据的分布式系统,但它们的设计目标、架构和适用场景有所不同。一、HDFS(HadoopDistributedFileSystem)HDFS是Hadoop生态系统的一部分,是一个高度容错的系统,适合存储大量数据。它被设计为
- PostHog 的核心原理
草明
运维PosHogop
“事件驱动的数据采集+本地部署的分析系统+全栈可观测能力”下面是对PostHog工作原理的详细拆解,从架构层次到数据流转流程,并涵盖其核心模块。架构总览PostHog通常由以下几个关键组件构成:用户前端→PostHogJSSDK/API→IngestionPipeline→Kafka(事件队列)↓PostgreSQL/ClickHouse(事件存储)↓后端处理服务+插件系统+分析引擎↓WebUI/
- Python实现高效导入Excel数据到ClickHouse
weixin_30777913
python开发语言clickhouseexcelpandas
设计一个从Excel文件导入Clickhouse表的程序流程,并用Python来实现。单进程读取Excel文件,分批读取,每批读取1000条,使用INSERT的语句带多组值来写入数据库,比如100组值,可以创建多个列表来缓存这些插入数据库的语句,实现连续读取数据不中断,创建单个进程来读取顺序这些列表来写入表,读取完列表的数据之后,清空列表以便下一次再写入插入数据库的依据,我希望读取和写入数据库的操
- 数据库选型之路YMatrix与Clickhouse对比
星*语
数据库数据仓库时序数据库
背锅我们是被迫的数据库问题‘触发’越来越频繁了,开发、业务人员也一直抱怨数据库不行,作为运维人员,天天各种处理问题,还被其他部门喷,有问题矛头全部指向数据库。刚上任的部门领导整天也是压力山大,内部会议分析了当前的情况,最终解决方案是架构变更。当前的生产系统运行在Mysql上,从开始的保留半年的数据,到现在缩减到保留不足三个月的数据,全量数据实时同步到Hadoop,随着业务的发展,Mysql和Had
- Clickhouse统计指定表中各字段的空值、空字符串或零值比例
weixin_30777913
clickhouse运维数据仓库
下面是一段ClickhouseSQL代码,用于统计指定数据库中多张表的字段空值情况。代码通过动态生成查询语句实现自动化统计,处理逻辑如下:从系统表获取指定数据库(替换your_database)中所有表的字段元数据根据字段类型动态生成对应的空值统计逻辑使用sum聚合函数统计空值记录数计算空值占比百分比结果包含数据库名、表名、字段名、字段类型、空值计数、总行数和空值占比SELECTdatabase,
- dbeaver 查询clickhouse,数据库时间差了8小时
Sayai
大数据数据库clickhouseoracle
️调整步骤修改DBeaver连接配置在DBeaver中右键点击ClickHouse连接,选择“编辑连接”。切换到“驱动属性”选项卡,找到以下参数并修改:use_server_time_zone:设置为true(强制使用服务器时区)。use_server_time_zone_for_dates:设置为true(日期字段同步服务器时区)。use_time_zone:设置为目标时区(例如Asia/Sha
- 硬核实战 | 3分钟Docker部署ClickHouse列存数据库
本文来自「大千AI助手」技术实战系列,专注用真话讲技术,拒绝过度包装。ClickHouse作为OLAP领域性能标杆,其列式存储引擎比传统数据库快100倍以上。本文将用Docker实战部署,并解析关键配置:安装# 拉取最新镜像(当前版本23.8)docker pull clickhouse/clickhouse-server# 运行容器(关键参数解析)docker run -d \ --name=
- 开源夜莺支持MySQL数据源,更方便做业务指标监控了
开源运维监控sremysql
夜莺监控项目最核心的定位,是做一个告警引擎,支持多种数据源的告警。这个版本的更新主要是增加了对MySQL数据源的支持,进一步增强了夜莺在业务指标监控方面的能力。之前版本的夜莺主要聚焦在Prometheus、VictoriaMetrics、ElasticSearch等传统监控数据源上,从上个版本引入ClickHouse开始,夜莺开始支持更多样化的数据源,本次版本迭代则引入了MySQL数据源的支持,给
- ClickHouse在数据库领域的多租户架构设计
数据库管理艺术
clickhouse数据库ai
ClickHouse在数据库领域的多租户架构设计关键词:ClickHouse、数据库、多租户架构、资源隔离、数据安全摘要:本文深入探讨了ClickHouse在数据库领域的多租户架构设计。首先介绍了多租户架构在数据库领域的背景和重要性,接着阐述了ClickHouse多租户架构的核心概念与联系,包括其原理和架构示意图。详细讲解了实现多租户架构的核心算法原理和具体操作步骤,并给出了相应的Python代码
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数