图片Log表引擎是ClickHouse中一种用于高性能、追加写入的表引擎。它是基于LSM树 (Log-Structured Merge Tree) 数据结构实现的，适用于日志数据和其他追加写入场景。...数据存储方式Log表引擎将数据按照追加顺序写入日志文件中，而不是直接写入磁盘的数据文件。每个日志文件有固定大小限制，一旦写满，则生成一个新的日志文件。...这种设计可以最大程度地减少磁盘寻址的开销，提高写入性能。写入过程当数据写入Log表时，ClickHouse首先将数据追加写入当前活跃的日志文件中。...合并中等大小的日志文件为数据文件：ClickHouse再次合并这些中等大小的日志文件，生成更大的数据文件。数据文件是MergeTree表引擎的存储形式，可以提供更高的查询性能。...MergeTree表引擎在写入数据时，会根据指定的主键进行排序和聚合，并将数据写入多个数据文件，以实现更高效的查询。查询性能：Log表引擎的查询性能相对较低。
建议先关注、点赞、收藏后在阅读。图片ClickHouse的架构设计包括以下几个组件：1. Client：客户端组件主要负责与用户交互，发送查询请求和接收查询结果。...它还管理查询的并发执行、缓存和资源分配等。3. Storage：存储组件是ClickHouse的核心组件，负责数据的存储和管理。...分布式组件允许在多个节点上执行查询，并通过数据划分和数据传输来提高查询性能。4. System：系统组件包括了ClickHouse的运维和监控工具，以及管理集群和节点的功能。...它包括以下几个子组件：System Tables：系统表是ClickHouse的元数据存储，包含了集群和节点的信息，以及系统级别的统计数据和配置信息等。...以上是ClickHouse的架构设计中的一些重要组件，它们共同协作来实现高性能、高可扩展性和高可用性的分布式数据存储和处理能力。
Sparse Index 在以数据库为代表的存储系统中，索引（index）是一种附加于原始数据之上的数据结构，能够通过减少磁盘访问来提升查询速度，与现实中的书籍目录异曲同工。...可见，index文件中存储的是offset值与对应数据在log文件中存储位置的映射，而timeindex文件中存储的是时间戳与对应数据offset值的映射。...以index文件为例，如果我们想要找到offset=197971577的消息，流程是： 通过二分查找，在index文件序列中，找到包含该offset的文件（00000000000197971543.index...Sparse Index in ClickHouse 在ClickHouse中，MergeTree引擎表的索引列在建表时使用ORDER BY语法来指定。而在官方文档中，用了下面一幅图来说明。 ?...ClickHouse MergeTree引擎表中，每个part的数据大致以下面的结构存储。
sudo yum-config-manager --add-repo https://repo.clickhouse.tech/rpm/stable/x86_64 如果你想运行最新的版本，则直接将stable...改为testing 运行以下命令添加软件包 sudo yum install clickhouse-server clickhouse-client 启动服务 systemctl start clickhouse-server...clickhouse-client clickhouse 开启运程访问 sudo vi /etc/clickhouse-server/config.xml 开启这个：0.0.0.0...即可 如果发现启动不了可以查看下面的文件，有可能是端口占用问题，也有可能是其他问题，在此文件都能看到问题所在： /var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.err.log...clickhouse配置密码，执行下面命令，找到password的配置，在里面添加密码即可。
#define 宏名 宏定义字符串 对于宏用途简单的描述包括以下几点： 1.符号常量，用来增加程序的灵活性 2.简单的函数功能实现，但局限于一行之内完成 3.提供需要多次书写时的方便。...可以使用一行宏来简写。 针对宏的特点和用途，接下来详细介绍。 宏定义 一般来说宏可以定义常量也可以定义变量。...宏调用：在代码中使用定义好的宏，传入参数（如果有的话）。 预处理阶段：在编译之前的预处理阶段，预处理器会扫描代码中的宏调用，并将其替换为宏定义的内容。...理论上条件编译的功能和条件语句十分相像，只不过一个是在预处理过程中一个是在具体的代码程序中。...#if define 宏名以及条件 #ifdef-----前者的简写形式 用于条件编译定义 #if !
Linux内核代码中有很多比较精巧的程序设计技巧，include/linux/kernel.h中实现max和min宏就是其中的一部分。...我们先来看一下普通的max和min一般怎么写： #define min(x,y) ((x)>(y)?(y):(x)) #define max(x,y) ((x)>(y)?...(x++) : (y++)) 很明显，这么做是不安全的，那我们来看Linux Kernel是如何做的： #define max(x, y) ({ \ typeof(..._max1 : _max2; }) 这么做主要涉及以下几个知识点： 1、typeof(x) 找出x的数据类型 2、语句表达是({S1;S2;......;Sn;}) 总的语句表达是的值是Sn，这个技巧我之前写代码是也用到过，呵呵 3、(void) (&_x == &_y);的巧妙 这个主要是用来判断x,y数据类型是否一样，利用了编译器的一个小特性：不同数据类型的变量进行比较时会产生
Clickhouse在OLAP查询场景下有显著的性能优势，但Clickhouse在大表join查询的场景下，性能表现并不是很好，因此在实际业务场景需要多表计算时，往往是通过in+子查询的方式代替join...笔者在最近的业务开发中，尝试用这种方式，性能却没有想象中那么好。分析Clickhouse的查询计划，发现子查询中的语句会多次执行，且性能开销主要来自于子查询的执行，因此总体上查询耗时很长。...通过网上资料查询以及本地实验，最终在查询语句中用Global in代替in解决了子查询执行多次的问题。但在这个过程中，笔者发现网上几乎没有对该问题的解释，因此在这里记录一下，希望能对他人有所帮助。...是利用多核并行计算提升查询性能的，因此理论上在机器核心数足够的情况下，对于如下查询语句（A、B均表示某个子查询语句），A、B子查询是可以并行计算的，更多的子查询条件不会明显改变查询耗时。...三、原因分析 为什么Clickhouse中in子查询会被执行多次呢？为什么Global in可以解决子查询执行多次的问题呢？
在 Apache Storm 中，Topology 是一个实时计算应用的逻辑表示，它是一个图（DAG）结构，由多个 Spout 和 Bolt 组件通过流组连接而成。...示例以下是一个简单的 Storm Topology 示例，展示了如何定义一个包含一个 Spout 和两个 Bolt 的 Topology：import backtype.storm.Config;import...MySpout 是一个自定义的 Spout，负责生成数据。...MyBolt1 和 MyBolt2 是两个自定义的 Bolt，分别负责不同的数据处理任务。...shuffleGrouping 和 fieldsGrouping 是两种不同的流分组方式，用于控制数据在 Bolt 之间的分布。
问题 比如下面的语句， #define FOO(X) do { f(X); g(X); } while (0) #define FOO(X) if (1) { f(X); g(X); } else 为什么不直接写成这样...， #define FOO(X) f(X); g(X) 回答 其实是为了把这个宏模拟成一条真实的语句。...bool x; ... if (x) FOO(1); 宏被替换就会变成这样， if (x) f(1); g(1); 很明显，这是不符合预期的，你不得不这么做， if (x) {
图片ClickHouse中的MergeTree是一种特殊的表引擎，它基于日志结构合并树（Log-structured Merge Tree，简称LSM Tree）的存储原理，用于高效地处理大规模的分布式数据...数据分区在ClickHouse的MergeTree中扮演了以下角色：提高查询性能：数据分区可将数据按照特定的规则划分为不同的分区，每个分区内部的数据是有序的。...支持数据删除：ClickHouse的MergeTree引擎支持数据的定期自动删除，通过定义数据分区的生命周期，可以自动删除过期的数据，减少存储空间的占用。...数据分区在实际应用场景中具有广泛的应用，例如：时间序列数据分析：对于日志数据、传感器数据等按时间顺序生成的数据，可以按照时间维度进行分区，例如按天、按月、按年等。...这样可以在查询时只扫描特定时间范围内的数据，提高查询效率。地理位置分析：对于具有地理位置信息的数据，可以按照地理位置进行分区划分。
图片ClickHouse字典中的字典关键字用于定义和配置字典。字典是ClickHouse中的一个特殊对象，它存储了键值对数据，并提供了一种在查询中使用这些数据的高效方式。...以下是ClickHouse字典中的常用关键字及其说明：name：指定字典的名称。type：指定字典的类型，可以是ordinary（普通字典）或cache（缓存字典）。...字典的数据源是一个名为users的表，我们使用CSV格式的文件来加载数据。然后，我们可以在查询中使用字典进行高级查询。...这样就能够在查询中使用字典提供的数据了。以上就是关于ClickHouse字典中的字典关键字的详细解释和示例的说明。ClickHouse的字典（Dictionary）可以支持分区表。...在字典中设置和处理分区数据的方法如下：1. 创建分区表并定义字典：首先创建一个分区表，使用PARTITION BY子句按照某个列的值进行分区。
Hadoop中的ZooKeeper是什么？请解释其作用和用途。...ZooKeeper是Hadoop生态系统中的一个分布式协调服务，用于管理和协调分布式应用程序的配置信息、命名服务、分布式锁和分布式协调等。...应用程序可以将配置信息存储在ZooKeeper的节点中，并通过监听机制实时获取配置的变化。这样，当配置发生变化时，应用程序可以及时获取最新的配置信息，而无需重启或重新加载应用程序。...在setConfig方法中，我们将配置信息存储在ZooKeeper的节点中；在getConfig方法中，我们从ZooKeeper中获取配置信息。...在实际应用中，我们可以根据需要来处理不同类型的事件，如节点创建、节点删除、数据变化等。 通过这个案例，我们可以看到ZooKeeper的使用方式和语法，以及如何使用ZooKeeper进行分布式配置管理。
Hadoop中的HBase是什么？请解释其作用和用途。 Hadoop中的HBase是一个分布式、可扩展的列式数据库。...它的用途广泛，特别适用于以下几个方面： 时序数据存储：HBase适合存储和处理时序数据，例如传感器数据、日志数据等。它的列式存储结构和高性能的读写能力使得对时序数据的查询和分析更加高效。...下面是一个具体的案例，演示了如何使用HBase进行数据存储和查询。 首先，我们需要创建一个HBase表来存储数据。...通过这个案例，我们可以看到HBase的使用方式和语法，以及如何使用HBase进行数据存储和查询。...HBase的作用和用途在这里得到了解释，它提供了一个可靠、高性能的分布式数据库解决方案，适用于存储和处理海量结构化数据。
Hadoop中的Hive是什么？请解释其作用和用途。...Hive是Hadoop生态系统中的一个数据仓库工具，它提供了一个类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，用于在Hadoop集群上进行数据分析和查询。...Hive的作用是将结构化和半结构化的数据存储在Hadoop集群中，并提供一种简单的方式来查询和分析这些数据。它将查询转换为MapReduce作业，并通过优化查询执行计划来提高查询性能。...Hive的用途非常广泛，特别适用于以下几个方面： 数据仓库和数据湖：Hive可以将结构化和半结构化的数据存储在Hadoop集群中，使其成为一个大规模的数据仓库或数据湖。...通过这些示例代码，我们可以看到Hive的使用方式和语法，以及如何使用Hive进行数据查询和分析。
WBS： Work Breakdown Structure工作结构分解，是以项目结果为导向的工作过程的结构分解。...详细解释 PBS： 是以构成项目最终实体目标的项目单元进行分解的，关注的可交付成果本身，WBS是以可“交付成果为导向”的工作层级分解，这是PBS与WBS最为重要的区别。...WBS： 是以交付结果为导向的工作分解，PBS是交付结果本身，WBS是面向过程。...OBS： OBS是组织结构分解，是基于项目需求识别的人力资源，按照工作分工（管理与实施）与类别（设计、开发、试制、验证等等）进行层级的设计。...OBS最终要显示出对不同层级的工作包的负责人，将来自于相关部门或单位的项目成员与工作包分层次、有条理地联系起来。
Hadoop中的Sqoop是什么？请解释其作用和用途。 Hadoop中的Sqoop是一个用于在Hadoop和关系型数据库之间进行数据传输的工具。...Sqoop的主要用途是实现Hadoop和关系型数据库之间的数据交互，使得用户可以在Hadoop中对结构化数据进行分析和处理。...下面是一个具体的案例，演示了如何使用Sqoop将MySQL数据库中的数据导入到Hadoop中。 首先，我们需要在Hadoop集群上安装和配置Sqoop。...通过这个案例，我们可以看到Sqoop的使用方式和语法，以及如何使用Sqoop将关系型数据库中的数据导入到Hadoop中。...Sqoop的作用和用途在这里得到了解释，它提供了一个简单而强大的工具来实现Hadoop和关系型数据库之间的数据传输，方便用户在Hadoop集群中进行数据分析和处理。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 什么是泛型？ 泛型最常与集合使用，因为泛型最开始开始被加入Java就是为了解决集合向下转型一类问题的。...如果我们有这样一个需求：定义一个描述类圆，要求圆中的数据类型是不确定的，也就是声名属性的时候，属性类型是不确定的。比如描述类圆中有半径，要求半径可以用int，也可以用double。...集合中泛型的使用 List中使用泛型 在我们创建集合时使用来声明List集合只能保存Dog类对象 List dogs=new ArrayList(); 创建Dog类对象 Dog dog1...Map dogs=new HashMap(); 将dog对象保存到Map集合中 dogs.put(“111”, dog1);//此时的key只能是字符串类型，value只能是...Dog类型 总结： 在集合中使用泛型的目的就是为了解决向下转型的问题，在泛型具体化之后，集合只能存储与泛型具体化之后的类型。
SQL中的DML、DDL以及DCL是什么？...DML（data manipulation language）是数据操纵语言：它们是SELECT、UPDATE、INSERT、DELETE，就象它的名字一样，这4条命令是用来对数据库里的数据进行操作的语言...DDL（data definition language）是数据定义语言：DDL比DML要多，主要的命令有CREATE、ALTER、DROP等，DDL主要是用在定义或改变表（TABLE）的结构，数据类型...，表之间的链接和约束等初始化工作上，他们大多在建立表时使用。...DCL（DataControlLanguage）是数据库控制语言：是用来设置或更改数据库用户或角色权限的语句，包括（grant,deny,revoke等）语句。
题目部分 在Oracle中，LogMiner是什么？其有哪些用途？请简述LogMiner的使用过程。...在默认情况下，LogMiner的表是建在SYSTEM表空间下的。...SCN窗口以及确认是否使用提取出来的数据字典信息 l END_LOGMNR()存储过程用来终止分析会话，它将回收LogMiner所占用的内存 与LogMiner相关的数据字典视图： l V$LOGHIST...确保在创建Flat File文件的过程中，不能有DDL操作被执行。...如果源字典是Flat File字典或Redo日志中的字典，则可以使用DDL_DICT_TRACKING参数来跟踪DDL语句。DDL跟踪默认是关闭的。
CRUSH算法在Ceph中的作用CRUSH（Controlled Replication Under Scalable Hashing）算法在Ceph中用于数据分布和数据位置计算。...它是Ceph存储系统的核心算法，用于确定数据在存储集群中的位置，使得数据的存储和访问能够具备高可用性、高性能和可扩展性。...CRUSH算法的用途包括：数据分布：CRUSH算法根据对象的哈希值将数据均匀地和分散地分布在存储集群中的不同存储设备上，避免了数据热点和负载不均衡的问题。...数据位置计算：CRUSH算法能够根据对象的哈希值和存储集群的拓扑结构，快速计算出对象在存储集群中的位置，提高了数据的读取效率。...总而言之，CRUSH算法在Ceph中起到决策和计算的作用，使得数据的存储和访问具备高可用性、高性能和可扩展性。
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