Clickhouse 优势与部署-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Clickhouse 优势与部署。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、clickhouse简介

1.1clickhouse介绍

ClickHouse的背后研发团队是俄罗斯的Yandex公司，2011年在纳斯达克上市，它的核心产品是搜索引擎。我们知道，做搜索引擎的公司营收非常依赖流量和在线广告，所以做搜索引擎的公司一般会并行推出在线流量分析产品，比如说百度的百度统计，Google的 Google Analytics等。Yandex的Yandex.Metricah。ClickHouse就是在
这种背景下诞生的。
ROLAP: 传统关系型数据库OLAP，基于MySQL的MyISAM表引擎
MOLAP:借助物化视图的形式实现数据立方体。预处理结果存在HBase这类高性能的分布式数据库
HOLAP:R和M的结合体H
ROLAP : ClickHouse

1.2 clichouse对比其他OLAP数据库优势

分析报表，分析决策等 OLAP的实现方案一:(数仓)

Clickhouse 优势与部署,clickhouse

如上图所示，数据实时写入HBase，实时的数据更新也在 HBase 完成，为了应对 OLAP 需求，我们定时(通常是T+1 或者T+H)将 HBase 数据写成静态的文件(如: Parquet)导入到OLAP引擎(如: HDFS，比较常见的是lmpala操作Hive)。这一架构能满足既需要随机读写，又可以支持 OLAP 分析的场景，但他有如下缺点:
1、架构复杂。从架构上看，数据在 HBase、消息队列、HDFS 间流转，涉及环节太多，运维成本很高。并且每个环节需要保证高可用，都需要维护多个副本，存储空间也有一定的浪费。最后数据在多个系统上，对数据安全策略、监控等都提出了挑战。

2、时效性低。数据从HBase 导出成静态文件是周期性的，一般这个周期是一天(或一小时)，在时效性上不是很高。
3、难以应对后续的更新。真实场景中，总会有数据是[延迟]到达的。如果这些数据之前已经从 HBase 导出到HDFS，新到的变更数据就难以处理了，一个方案是把原有数据应用上新的变更后重写一遍，但这代价又很高。