ClickHouse 分片×副本×Distributed 架构：基于 ReplicatedMergeTree + Distributed，在 3 分片×2 副本 集群上用 ON CLUSTER

ClickHouse 副本全链路：ZK/Keeper 准备、macros 宏配置、集群 ON CLUSTER 一致建表、写入去重与复制机制、system.* 视图健康检查、insert_quorum

ClickHouse 外部数据源引擎的最小可行方案：ENGINE=HDFS、ENGINE=MySQL、ENGINE=Kafka 的 DDL 模板、关键参数与读写链路。示范 Kafka→Material

给DataX配置加密的方法 前言 在生产环境中使用DataX，往往在json配置文件中需要用到数据库的账号信息，这是非常不安全的。好在DataX自带的功能支持对敏感信息加密解密，达到对配置文件信息脱敏

ClickHouse 两大轻聚合引擎 ReplacingMergeTree 与 SummingMergeTree，结合最小可运行示例（MRE）与对照查询，解释为何去重/求和仅在合并阶段生效

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ClickHouse MergeTree 的存储与查询路径：列式文件（*.bin）、稀疏主键索引（primary.idx）、标记文件（.mrk/.mrk2）与 index_granularity

ClickHouse MergeTree 的关键机制：批量写入形成 part、后台合并（Compact/Wide 两种 part 形态）、ORDER BY 即稀疏主索引、index_granulari

导读 用户画像与实时数据分析是互联网企业的数据核心。货拉拉作为覆盖全球多地区的同城货运平台，基于 Apache Doris 构建了高效的人群计算系统，支撑用户画像的批

在大数据领域，流处理与批处理长期处于割裂状态：实时场景依赖Kafka Streams等工具处理动态数据流，而离线分析则需借助Hive或Spark进行批量计算。这种双轨制不仅增加了开发复杂度，更导致维护

梳理 ClickHouse 表引擎：TinyLog、Log、StripeLog、Memory、Merge 的原理、适用与坑点，并给出可复制的最小可运行示例（MRE）

先完成集群连通性自检：system.clusters 校验 → ON CLUSTER 创建 ReplicatedMergeTree/Distributed，然后研究ClickHouse各种数据类型

官方推荐的 keyring + signed-by 在 Ubuntu 安装 ClickHouse，并用 systemd 启动与自检；提供单机与集群多节点的最小示例。

面向“高并发、低延迟 OLAP”场景，本文从工程视角讲清 ClickHouse 的底层优势（列式+压缩+向量化、MergeTree 家族）、适用与不适用边界（OLAP vs 强事务）、数据建模基本法

工程视角快速跑通 Flink SQL：提供现代依赖（不再使用 blink 规划器）、最小可运行示例（MRE）、Table API 与 SQL 互操作；输出使用 toChangelogStream 验证

Flink中专用于复杂事件流实时分析的核心组件，提供完整的模式匹配框架，支持基于事件时间（Event Time）的乱序处理与高性能NFA（非确定性有限自动机）匹配机制。

在分布式流处理领域，数据可靠性是系统的生命线。Apache Flink作为实时计算的标杆框架，通过精巧的容错设计实现了exactly-once语义保障。其核心依赖两大机制：Checkpoint（自动容

Apache Flink入门：实时数据处理的利器 在当今数据爆炸的时代，实时数据处理已成为企业获取竞争优势的关键能力。传统的批处理模式已无法满足对即时洞察的需求，而Apache Flink作为新一代流

在大数据实时处理领域，Apache Flink和Apache Spark Streaming是两大主流框架。它们都能处理实时数据流，但设计理念和适用场景却大不相同。本文将深入浅出地分析两者的核心差异，