高并发qaq

1.概述 使用clickhouse的聚合函数，可以实现数据的有限更新，从而减少使用optimize table带来的性能开销。 2.测试数据表 3.使用聚合函数 从测试表写入数据： 写入也要用聚合函数

1.groupBitmap 用于存储UInt64数值，且自动去重，这对于我们存储uid非常的适合。 2.使用 通过配置宽表，我们可以得出一些基本的画像规则，用来制定一些常用的标签属性，如性别，地理位置

1.使用分区 clickhouse的表，走索引和非索引效率差距很大，在使用一个表进行查询时，必须限制索引字段。避免扫描全表   确定索引分区字段，可以用show create table defaul

背景 使用字符串行式保存在ClickHouse的json数据，需要我们解析提取相关字段，将json行转多列。如提取json数据的各个字段的值，以方便查询。 准备 ClickHouse提供了JSON函数

1 maven依赖 2 消息生产者 3 从kafka中读取数据，转成Message实体来写入 4 mysqlSink类 运行效果：

1.添加依赖 <hbase.version>2.2.4</hbase.version> 2.配置信息 3.hbaseConfig类 4.使用

1.介绍  求和引擎继承自 MergeTree。区别在于，当合并 SummingMergeTree 表的数据片段时，ClickHouse 会把所有具有相同主键的行合并为一行，该行包含了被合并的行中具有

1.介绍  该表引擎继承自MergeTree，可以使用 AggregatingMergeTree 表来做增量数据统计聚合。如果要按一组规则来合并减少行数，则使用 AggregatingMergeTre

前言：  Flink的DataSoures模块中，定义了DataStream API的数据输入操作，Flink将数据源主要分为内置和第三方数据源，内置数据源包含文件、Socket网络端口以及集合数据类