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《ClickHouse实时分析平台工程》
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本课程属于:019-实时OLAP分析平台工程
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ClickHouse实战从入门到精通
📚 共计 30 章节
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01
ClickHouse入门
发展史、核心特性与适用场景,OLAP与OLTP对比,单机与集群环境搭建。
基础
环境
02
数据类型与表引擎
Int、Float、String、Date、DateTime等基础类型,Nullable与默认值,MergeTree家族详解。
引擎
类型
03
表操作与DDL
创建库与表、修改结构、分区与分片概念、表级与列级TTL、临时表与视图。
DDL
分区
04
数据导入与导出
INSERT INTO语法,CSV/JSON/Parquet文件导入,clickhouse-client与INSERT SELECT,数据导出。
导入
导出
05
查询基础
SELECT语法、WHERE过滤、GROUP BY与聚合、HAVING、ORDER BY、LIMIT、DISTINCT去重。
查询
基础
06
高级查询
子查询、JOIN操作(ANY LEFT JOIN等)、UNION ALL、WITH ROLLUP与CUBE、窗口函数。
高级
JOIN
07
索引与优化
主键索引原理、跳数索引、物化视图、prewhere、采样与并行处理等优化技巧。
索引
优化
08
数据更新与删除
ALTER UPDATE/DELETE、Mutation机制、轻量级DELETE WHERE、数据去重策略。
更新
删除
09
数据副本与高可用
ReplicatedMergeTree原理、ZooKeeper/ClickHouse Keeper配置、多副本读写与故障恢复。
副本
高可用
10
分布式表
Distributed表引擎原理、分片键选择、分布式DDL/DML、全局表与本地表、数据重分布。
分布式
分片
11
数据压缩与编码
列式存储与压缩原理、LZ4与ZSTD对比、Delta/DoubleDelta/Gorilla编码、压缩配置优化。
压缩
编码
12
内存管理与配置调优
内存限制配置、查询内存控制、MergeTree合并策略、后台任务调优。
内存
调优
13
数据生命周期管理
TTL深入实践、冷热分离、分区淘汰策略、ALTER DROP PARTITION清理历史数据。
TTL
生命周期
14
ClickHouse与Kafka集成
Kafka表引擎配置、实时流消费、Exactly-Once语义、错误处理与重试。
Kafka
集成
15
ClickHouse与MySQL集成
MySQL表引擎、数据库引擎、数据同步迁移与常见问题处理。
MySQL
同步
16
ClickHouse与HDFS集成
HDFS表引擎、读取与写入HDFS文件、性能优化实践。
HDFS
集成
17
ClickHouse与Elasticsearch集成
ES表引擎、全文搜索场景、数据同步方案与混合查询实践。
ES
搜索
18
物化视图实战
物化视图原理、增量聚合、预聚合报表、刷新策略与普通视图对比。
物化视图
聚合
19
字典与外部数据源
字典类型(flat/hashed/cache等)、配置加载、dictGet函数与性能优化。
字典
外部数据
20
时间序列数据分析
时间函数与日期处理、滑动窗口计算、同比环比分析、时序数据建模。
时序
分析
21
用户行为分析实战
用户留存、漏斗分析、路径分析、Session分析、UV/PV计算。
用户行为
留存
22
日志分析实战
日志表设计、全文搜索方案、日志聚合告警、大规模查询优化。
日志
分析
23
AB实验与指标计算
实验分组、均值/分位数/比率计算、假设检验、实验数据管道。
AB实验
指标
24
ClickHouse监控与运维
系统表详解、查询日志分析、慢查询排查、Prometheus+Grafana监控。
监控
运维
25
备份与恢复
ALTER FREEZE备份策略、增量备份、clickhouse-backup工具、跨集群恢复。
备份
恢复
26
安全与权限管理
用户角色管理、RBAC权限模型、行级安全、SSL/TLS配置、网络访问控制。
安全
权限
27
ClickHouse性能基准测试
clickhouse-benchmark使用、QPS/延迟指标、硬件选型与集群规模评估。
基准测试
性能
28
常见问题排查
OOM处理、查询超时优化、数据倾斜解决、Merge失败、Too many parts错误。
排查
故障
29
ClickHouse版本升级
版本兼容性检查、滚动升级策略、回滚方案、升级后验证。
升级
版本
30
综合实战:构建实时OLAP平台
需求分析、架构设计、数据建模、ETL管道、报表可视化与性能调优全流程。
实战
OLAP
所属VIP或分类
同VIP:Apache-Doris实时数仓工程
同VIP:Apache-Druid实时分析工程
同VIP:Apache-Pinot实时OLAP工程