阿杰笔记

本节主要讲解了，需要我们了解kafka，并在已了解kafka的前提下，去消费kafka的数据写入到clickhouse库表

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第8天，点击查看活动详情 前言 Apache Superset是一个用Python编写的开源数据探索和可视化平台。

本节主要讲解使用Java语言和Python语言去连接Clickhouse，在生产过程中，我们用Java去做数据分析或者是对外提供接口是比较多的，Python尽管也不错，更多是做为一个分析脚本去写和使用

这节主要讲解使用客户端工具去连接Clickhouse，一种是DBeaver，另一种是Datagrip，这两款都是十分优秀的工具，可以根据自己的喜好下载使用。

本节主要讲解Taix的案例，首先我们创建一个表，然后将数据加载进表中，最后对这些数据做了5个分析案例。从这个案例中，我们可以在执行的时候感受到整个Clickhouse的优势，赶紧尝试吧，加油！！！

这节主要讲解JDBC集成外部数据源的方式，一共有两种，一种是安装JDBC Bridge,另一种是使用内置的JDBC。我们推荐使用内置的JDBC方式，因为其具备极简单的操作性。

我们主要讲解连接Clickhouse的两种方式，如果你对命令比较熟悉使用client端，如果你喜欢界面化可以使用内置的UI。然后我们就创建库表，并插入数据进行了测试。

ClickHouse可以在任何具有x86_64、AArch64或PowerPC64LE CPU体系结构的Linux、FreeBSD或Mac OS X上运行。

ClickHouse是一个面向列的数据库管理系统（DBMS），用于在线分析处理查询（OLAP），由此我们引申出来什么是OLAP呢？