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大數據實戰派 都愛大講臺

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【專題課】實時數倉利器ClickHouse

【專題課】實時數倉利器ClickHouse

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本課程基于ClickHouse最新穩定版本進行講解,著重講解ClickHouse大數據技術理論與實戰。課程全面包含ClickHouse核心理論、分布式集群部署、架構設計、數據實時查詢、MergeTree表引擎底層設計、副本與分片讀寫原理、外部系統集成開發以及ClickHouse全流程大數據項目實戰等內容,讓大家從基礎到實戰快速掌握ClickHouse大數據分析技術。

  • ¥128   ¥299 

時長    16小時22分鐘          

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課程介紹

本課程基于ClickHouse最新穩定版本進行講解,著重講解ClickHouse大數據技術理論與實戰。課程全面包含ClickHouse核心理論、分布式集群部署、架構設計、數據實時查詢、MergeTree表引擎底層設計、副本與分片讀寫原理、外部系統集成開發以及ClickHouse全流程大數據項目實戰等內容,讓大家從基礎到實戰快速掌握ClickHouse大數據分析技術。



課程特色

1.3分理論、7分實戰
2.立足ClickHouse,圍繞ClickHouse生態進行講解
3.弱化ppt,強調實戰操作
4.注重課程的連貫性,與實際項目相結合



適用人群

1.對大數據感興趣的學員
2.對OLAP、BI感興趣的學員
3.想提升ClickHouse實戰經驗的學員
4.想系統學習ClickHouse實時分析技術的學員



技術版本

1.ClickHouse20.2
2.Centos7
3.Zookeeper3.5.6


講師介紹

  • 楊俊

    大講臺大數據高級講師 | 原某廣電數據咨詢公司大數據高級架構師

    原某廣電數據咨詢公司大數據高級架構師 資深Java玩家,大數據技術狂熱者。曾在北京某廣電數據咨詢公司擔任大數據高級架構師,7年以上大數據實操經驗, 經歷過10個以上的重量級大數據項目。Hadoop源碼級技術大咖,熟練使用Hadoop、Spark、Flink、Hive、HBase、Flume、Kafka、ElasticSearch等各大主流組件。謙虛親和,崇尚實操至上的教學理念。受到學員一致好評。

免費視頻這么多,為什么還要來大講臺?

智能化

學習任務智能推送

混合式

“圖文+視頻”混合式課件

答疑快

30分鐘問答響應

實戰多

3分理論7分實戰

包學會

賬號長期有效學會為止

課程大綱

第一章:ClickHouse概述
ClickHouse概述 01大數據核心術語-OLTP
02大數據核心術語-數據倉庫
03大數據核心術語-BI
04大數據核心術語-OLAP
05大數據核心術語-立方體
06ClickHouse介紹及特點
07ClickHouse前世今生
08ClickHouse應用場景
09誰在使用ClickHouse
10ClickHouse與其他技術高性能對比
第二章:ClickHouse單節點安裝部署
ClickHouse單節點安裝部署 11ClickHouse系統規劃
12Linux系統環境要求
13ClickHouse多種安裝方式
14ClickHouse下載安裝文件
15Linux關閉防火墻
16Linux設置FQDN
17ClickHouse解壓安裝
18CLickHouse核心目錄講解
19ClickHouse額外配置文件講解
20ClickHouse修改配置文件
21ClickHouse服務啟動與關閉
22ClickHouse訪問測試
23點擊和訪問數據下載
24ClickHouse創建數據庫與表
25ClickHouse海量數據導入與優化
26ClickHouse數據實時查詢
第三章:ClickHouse架構設計
ClickHouse架構設計 27ClickHouse核心特性-MPP架構
28ClickHouse核心特性-完備的DBMS功能
29ClickHouse核心特性-列式存儲
30ClickHouse核心特性-向量化執行引擎
31ClickHouse核心特性-支持SQL查詢
32ClickHouse核心特性-支持多種表引擎
33ClickHouse核心特性-支持多線程和分布式
34CClickHouse核心特性-多主架構優勢
35ClickHouse核心特性-支持實時查詢
36ClickHouse核心特性-支持分布式查詢
37ClickHouse架構設計與原理
38ClickHouse高性能秘訣-硬件才是硬道理
39ClickHouse高性能秘訣-算法是重中之重
40ClickHouse高性能秘訣-具體問題具體分析
第四章:ClickHouse數據分析查詢實操
ClickHouse數據分析查詢實操 41ClickHouse創建數據庫
42ClickHouse創建數據表
43數據下載與導入
44ClickHouse分析查詢受歡迎城市
45ClickHouse分析查詢愛旅行的城市
46ClickHouse分析查詢到達目的地最多的出發城市
47ClickHouse分析查詢周內各天航班延誤率
48ClickHouse分析查詢每年航班延誤率
49ClickHouse分析查詢各家航空公司航班延誤率
50ClickHouse分析查詢停止航班運營的航空公司
第五章:MergeTree底層原理分析
MergeTree底層原理分析 51MergeTree表引擎語法結構
52MergeTree數據物理存儲結構
53MergeTree分區規則與命名規則
54MergeTree分區目錄合并詳細過程
55MergeTree稀松索引及生成規則
56MergeTree一級索引查詢過程
57MergeTree二級索引
58MergeTree按列存儲
59MergeTree壓縮數據塊
60MergeTree數據標記生成規則
61MergeTree數據標記工作方式
62MergeTree一級索引VS數據標記VS壓縮數據塊
63MergeTree數據寫入過程
64MergeTree數據查詢過程
第六章:多節點Linux系統與網絡配置(補充)
多節點Linux系統與網絡配置(補充) 65-1VMware虛擬機安裝
65-2Linux系統介紹
65-3Linux系統安裝1
65-4Linux系統安裝2
65-5Linux網絡配置
65-6配置靜態IP
65-7x-shell工具使用
65-8FileZilla工具使用
65-9修改Linux主機名
65-10配置主機名與IP映射
65-11關閉Linux防火墻
65-12創建用戶和用戶組
65-13配置ssh免密登錄
65-14克隆并配置Linux虛擬機
65-15配置集群hosts
65-16部署時鐘同步服務器
65-17集群ssh免密登錄配置
65-18集群部署腳本使用
第七章:ClickHouse分布式集群安裝部署
ClickHouse分布式集群安裝部署 65ClickHouse集群依賴Zookeeper通信原理
66-1Zookeeper安裝前規劃(補充)
66-2JDK安裝配置(補充)
66-3Zookeeper分布式集群構建(補充)
66ClickHouse集群節點實例準備
67ClickHouse集群文件配置
68ClickHouse集群服務啟動
69ClickHouse訪問Zookeeper
第八章:ClickHouse副本與分片使用及讀寫原理
ClickHouse副本與分片使用及讀寫原理 70ClickHouse副本與分片的邏輯和物理關系
71ClickHouse副本同步原理及實操
72分布式DDL實操及執行流程分析
73分布式表引擎實操
74分布式表引擎分片寫入流程分析
75通過Distributed復制數據原理及實操
76通過ReplicatedMergeTree復制數據原理及實操
77分布式查詢原理及實操
第九章:ClickHouse與Kafka集成開發
ClickHouse與Kafka集成開發 78-1Kafka概述
78-2系統架構
78-3Kafka拓撲結構
78-4Kafka集群配置
78-5Kafka集群服務啟動與測試
78-6Kafka 新api數據發送與消費
78-7Kafka舊api數據發送與消費
78kafka表引擎介紹
79Kafka架構原理
80ClickHouse讀Kafka數據流程
81ClickHouse寫Kafka數據流程
82ClickHouse讀Kafka案例實現
83ClickHouse寫Kafka案例實現
第十章:ClickHouse與MySQL集成開發
ClickHouse與MySQL集成開發 84MySQL表引擎介紹
85MySQL安裝與啟動1
86MySQL安裝與啟動2
87ClickHouse讀MySQL案例實現
第十一章:Spark與ClickHouse集成開發
Spark與ClickHouse集成開發 88-1Spark概述
88-2Spark Streaming概述
88-3Spark Streaming運行原理
88-4Spark Streaming 編程套路
88引入Spark和ClickHouse相關依賴
89Kafka+Spark+ClickHouse集成開發1
90Kafka+Spark+ClickHouse集成開發2
91ClickHouse集群啟動及表創建
92Spark Streaming消費Kafka寫入ClickHouse
第十二章:Flink與ClickHouse集成開發
Flink與ClickHouse集成開發 93-1Flink介紹
93-2Flink架構
93-3Flink項目開發工具、開發語言以及依賴
93-4命令行快速構建Flink項目
93-5Flink流處理案例實現-Java
93-6Flink項目通過maven打包
93引入Flink及ClickHouse相關依賴
94kakfa+Flink+ClickHouse集成開發
95自定義Flink Sink寫入ClickHouse
96創建ClickHouse分布式表和本地表
97Kafka+Flink+ClickHouse集成測試

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