ClickHouse数据导入 配置ClickHouse对接RDS MySQL数据库 配置ClickHouse对接OBS源文件 同步Kafka数据至ClickHouse 导入DWS表数据至ClickHouse ClickHouse数据导入导出 父主题： 使用ClickHouse

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0-LTS及之后版本） 配置ClickHouse对接Kafka 同步Kafka数据至ClickHouse 导入DWS表数据至ClickHouse ClickHouse数据批量导入 ClickHouse数据导入导出 父主题： 使用ClickHouse

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家族系列引擎的表（包括非复制表和复制表，不支持物化视图表）。 本地表副本关系和cluster一致，有分布式表作为分片之间的关系。 数据迁移过程中原表默认为只读状态。 数据迁移的时候数据首先会保存在临时表中，执行的时候用迁移的数据表替换原表，该过程中可能读取到错误的数据，切换时间为秒级。

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插入ClickHouse数据 本章节介绍插入ClickHouse数据样例代码。 创建ClickHouse表创建的表具有三个字段，分别是String、UInt8和Date类型。 示例代片段参考如下： String insertSql = "insert into " + databaseName

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查询ClickHouse数据 本章节介绍查询ClickHouse数据样例代码。 查询语句1：querySql1查询创建ClickHouse表创建的tableName表中任意10条数据；查询语句2：querySql2通过内置函数对创建ClickHouse表创建的tableName表中的日期字段取年月后进行聚合。

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中的日期字段取年月后进行聚合。 以下代码片段在com.huawei.clickhouse.examples包的“Demo”类的queryData方法中。 private void queryData(String databaseName, String tableName) throws

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中的日期字段取年月后进行聚合。 以下代码片段在com.huawei.clickhouse.examples包的“Demo”类的queryData方法中。 private void queryData(String databaseName, String tableName) throws

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使用Get读取HBase数据 功能简介 要从表中读取一条数据，首先需要实例化该表对应的Table实例，然后创建一个Get对象。也可以为Get对象设定参数值，如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中，Result中可以存储多个Cell。 代码样例 以下代码片段在com

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插入ClickHouse数据 本章节介绍插入ClickHouse数据样例代码。 以下代码片段在com.huawei.clickhouse.examples包的“Demo”类中。 创建ClickHouse表创建的表具有三个字段，分别是String、UInt8和Date类型。 String

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插入ClickHouse数据 本章节介绍插入ClickHouse数据样例代码。 以下代码片段在com.huawei.clickhouse.examples包的“Demo”类中。 创建ClickHouse表创建的表具有三个字段，分别是String、UInt8和Date类型。 String

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查询ClickHouse数据 本章节介绍查询ClickHouse数据样例代码。 查询语句1：querySql1查询创建ClickHouse表创建的tableName表中任意10条数据；查询语句2：querySql2通过内置函数对创建ClickHouse表创建的tableName表中的日期字段取年月后进行聚合。

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性能测试中，表数据规格为5000W行100列，HDFS二进制文件数据规格分别为3597W行100列、6667W行100列和10000W行100列。 多并发抽取/写入速率，定义为分别取作业抽取并发数为1、10、20、30、50时，最大的抽取/写入速率。 数据源抽取写入性能实测数据 常见数据源的性能实测结果分别如表1和表2所示。

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入。 处理步骤 采用Hcatalog的方式，参数指定对应的Hive库和表，需要修改SQL语句指定到具体字段（需要修改脚本）。命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险，在执行命令前建议关闭系统的history命令记录功能，避免信息泄露。 原来的脚本： sqoop import --connect

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cq2：spark表的列和HBase表的列的映射关系。spark的name列映射HBase表的cf1列簇的cq1列，spark的age列映射HBase表的cf1列簇的cq2列。 通过csv文件导入数据到HBase表，命令如下： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv

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< /opt/data 数据表需提前创建好。 CS V格式数据导出 导出数据为CSV格式的文件，可能存在CSV注入的安全风险，请谨慎使用。 clickhouse client --host 主机名/ClickHouse实例IP地址 --database 数据库名 --port 端口号

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建议慎用delete、update的mutation操作 标准SQL的更新、删除操作是同步的，即客户端要等服务端返回执行结果（通常是int值）；而ClickHouse的update、delete是通过异步方式实现的，当执行update语句时，服务端立即返回执行成功还是失败结果，但是实际上此时数据还没有修改

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主备集群上的时间必须一致，而且主备集群上的NTP服务必须使用同一个时间源。 检查备集群HDFS是否有充足的空间，备份文件保存的目录建议使用用户自定义的目录。 主备集群中，需要确保ClickHouse的“HADOOP_RPC_PROTECTION”配置项的值与HDFS的“hadoop

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备份管理”。 在任务列表指定任务的“操作”列，选择“更多 > 查询历史”。 在弹出的窗口中，指定一次成功执行的“备份路径”，单击“查看”，打开此次任务执行的备份路径信息，查找以下信息： “备份对象”表示备份的数据源。 “备份路径”表示备份文件保存的完整路径。 选择正确的项目，在“备份路径”中选中备份文件的完整路径并复制。

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“开始时间”：表示任务第一次启动的时间。 “周期”：表示任务下次启动，与上一次运行的时间间隔，支持按“小时”或按“天”。 “备份策略”：只支持“每次都全量备份”。 在“备份配置”，勾选“元数据和其它数据”下的“ClickHouse”。 在“ClickHouse”的“路径类型”，选择一个备份目录的类型。 备份目录支持以下类型：

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MAX readRowCount 读取行数 该sql的读取行数 - INT SUM runningCount 正在执行数 采集时间点正在执行的sql数量 - INT SUM slowTraceId 慢traceId 采集周期内最慢的调用链对应的traceid - STRING LAST

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性能测试中，表数据规格为5000W行100列，HDFS二进制文件数据规格分别为3597W行100列、6667W行100列和10000W行100列。 多并发抽取/写入速率，定义为分别取作业抽取并发数为1、10、20、30、50时，最大的抽取/写入速率。 数据源抽取写入性能实测数据 常见数据源的性能实测结果分别如表1和表2所示。

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