列式存储数据库 支持分布式 clickHouse严格区分大小写 数据类型: Int 有符号整数 UInt 无符号整数 枚举类型: Enum 通过String和Int组合 数组 元组 表引擎 不同引擎的效果 数据存储方式和位置(内存，磁盘) 读写位置 支持哪些查询 如何支持
大数据主流技术 流量统计指标 大数据技术概览 1.离线计算框架-hive,mapreduce 2.流式计算框架-storm,sparkStreaming 3.内存计算框架-Spark Core 4.交互式查询-Impala 5.分布式列式存储系统-Kudu
数据模型概述 1.关系模型 关系模型使用记录（由元组组成）进行存储，记录存储在表中，表由架构界定。表中的每个列都有名称和类型，表中的所有记录都要符合表的定义。SQL是专门的查询语言，提供相应的语法查找符合条件的记录，如表联接（Join）。表联接可以基于表之间的关系在多表之间查询记录。
行存储 与 列存储 行业业务集中焦点: 有效地处理海量数据 兼顾安全, 可靠, 完整性 example: HBase采用列存储, MongoDB采用文档型的行存储, Lexst采用二进制的行存储 列存储(column-based) 传统关系型数据库行式存储(Row-based storage storestable in a sequence of rows) 列存
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GROU
这里我讲解一下，这个面试题的解题思维，我相信你一定秒懂，类似脑筋急转弯吧。 下午5：30用24时计时法可以写成17：30，这个不用我说了吧。 17：30减去8：40 17-8=9 30-40=-10 所以经历了8小时50分钟，24时计时法，解题思路吧。
1.关于分区 1.HDFS用于设计存储数百万的大文件，而非数十亿的小文件，如果分区过多，会创建大量的小文件，最终会超出NameNode的处理能力。因为NameNode必须要将所有的系统文件的元数据信息保存到内存中。每个文件的元数据大小为150字节，但是会限制HDFS实例所能管理文件总数的上限。2.默认
1、通过kudu客户端创建表 val kuduContext = new KuduContext("kuduMaster:7051",sc)val sQLContext = new SQLContext(sc)val kuduTableName = "spark_kudu_table"val kuduOptions: Map[String, String] = Map( "kudu.table" -> kuduTableName, &
一 简介:常见的clickhouse 问题汇总 二 问题系列 1 内存问题 Code: 241. DB::Exception: Received from localhost:9000, ::1. DB::Exception: Memory limit (for query) exceeded: would use 80.15 GiB (attempt to allocate chunk of 17179869184 bytes), maximum: 74.5
一 简介:思考下 行式数据库和列式数据库 二 具体: 1 压缩比 行式存储数据库是按照每一行存储的,由于数据类型不同,压缩性能比差 列式存储数据库是按照每一列存储的,由于数据类型相同,所以压缩性能比很高2 适应场景 行式存储数据库由于按照行存储,所以很适
