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2王金海-3-.pptx趣头条基于FlinkClickHouse构建实时数据平台__compressed.pdf

上传人: li 编号:29689 2021-02-07 28页 3.56MB

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本文主要探讨了Flink和ClickHouse在数据处理和存储方面的应用。首先,分析了业务场景和当前情况,包括Flink-to-Hive和Flink-to-ClickHouse的架构设计。其次,详细介绍了Flink与Hive的数据库架构,包括Kafka、Flink、Hdfs、alter table、location等概念,以及StreamingFileSink API的使用。然后,讨论了Flink与ClickHouse的架构设计,包括多用户写入权限和Horizon QE的使用。接着,解释了为什么选择Flink和ClickHouse,提到了ClickHouse的性能优势。最后,介绍了ClickHouse的MergeTree ClickHouse Connector和RoundRobin ClickHouse Data Source等概念。
"Flink-to-Hive架构详解" "ClickHouse速度优势何在?" "云上新型数据连接器展望"
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