ClickHouse课件1：传统OLAP数据库与开源大数据环境的融合利用

ClickHouse是一个快速开源的OLAP数据库管理系统，它是面向列的，允许使用SQL查询实时生成分析报告。随着物联网时代的来临，大数据分析成为非常重要的环节。然而，选择合适的工具变得困难，尤其对于新入行的开发者来说。学习成本、框架的多样性和复杂性使得整合各种开源框架、工具、库和平台成为一项复杂的工作，这是大数据领域开发和数据分析师常常抱怨的原因之一。 ClickHouse被设计和开发出来解决这些问题。作为一个OLAP数据库管理系统，ClickHouse的出现是基于传统关系型数据库OLAP和基于MySQL的MyISAM表引擎。传统的OLAP是一种使用物化视图实现数据立方体的方法，而ClickHouse则借助列存储的方式实现高效的数据分析。这种基于列的存储方式使得ClickHouse能够快速地执行复杂的分析查询。 ClickHouse不仅仅是一个数据库管理系统，它还是一个可以用来分析大数据的工具。它使用SQL查询语言，允许用户根据自己的需求实时生成报告和分析结果。尤其是在物联网时代，随着越来越多的IOT设备感知和存储数据，对于分析师来说，这些有用的数据需要进行分析。ClickHouse的出现为数据分析师提供了一个强大的工具，能够快速而准确地处理大量的数据，生成有价值的分析报告。 对于大数据分析工程师来说，选择合适的工具至关重要。在过去的两年里，开源的大潮给开发者提供了丰富的选择，但同时也增加了选择合适工具的难度。比如kafka、hdfs、spark、hive等工具的组合可能需要耗费大量的时间和精力才能产生最终的分析结果。由于这种复杂的架构图，从业务维度来分析，用户需求会推动技术的进步。 以ClickHouse为例，它是一种使得大数据分析工程师的工作变得简单化和统一化的解决方案。ClickHouse的存在让开发者不再需要手动整合各种开源工具，而是能够通过一个系统来处理数据分析的需求。这样可以大大降低学习成本和开发复杂度，提高工作效率。 总之，ClickHouse是一个快速开源的OLAP数据库管理系统，它可以帮助分析师快速而准确地处理大量的数据，生成有价值的报告。对于大数据分析工程师来说，ClickHouse是一个使工作简化和统一化的解决方案，它能够解决选择合适工具的难题，提高工作效率。在物联网时代，ClickHouse的出现为处理大数据分析提供了强大的工具。