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clickhouse 22版本中新添加了一种字段类型: json， 存储JavaScript Object Notation (JSON) documents 在单个字段中 JSON字段类型目前还是一个实验特性，如果启用，需要设置：allow_experimental_object_type = 1 本文讲解json字段类型如何使用，将基于json相关的函数如何进行行列转化、字段提取及解析json数组 1. json字段类型简单示例 set allow_experimental_obje

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ClickHouse实战–使用分布式表 分布式表非实体表，本质上来说是一个视图。由于CK的节点是对等的（没有主从的概念），当一个分布式表接收到请求时，请求会落到一个其中一个节点上，接收请求的节点，会把SQL进行拆分，并把请求发送到其他各个节点上，然后再对数据进行聚合，并把聚合好的结果返回给客户端。 查看集群信息 由于在创建分布式表时会用到集群名，所以，需要查看一个集群的信息。可以通过一个sql查看集群信息。 select * from system.clusters; 查看系统

原文地址：https://program-park.github.io/2022/03/29/clickhouse_8/ 1. 分布式表   在上一篇《ClickHouse实时分析（六）- ClickHouse数据副本详解》中，讲了副本保障数据高可用的作用以及配置方式。这一篇开始讲讲 ClickHouse 的分片，也就是分布式表。   副本虽然能够提高数据的可用性，降低丢失数据的风险，但是每台服务器实际上必须容纳全量数据，对数据的横向扩容没有解决。   要解决数据水平切分

1. clickhouse-client 底层是基于tcp协议 1.1 交互式协议 [root@clickhouse1 ~]# [root@clickhouse1 ~]# clickhouse-client -h clickhouse1 --port 9000 -u default --password default123 -m -n ClickHouse client version 21.6.5.37 (official build). Connecting to cli

介绍：         FLinkSQL是Flink目前流批一体式构建数仓的重要方向，是flink开发中最上层的API，将根据企业中实时统计订单量，浏览访问量的实现来介绍FlinkSQL在各个方面的开发实践，对于文章中提到的FlinkSQL相关的知识点可以在下文中的参考资料中找到对应的扩展，帮助进一步的全面了解FlinkSQL的使用。 背景：         越来越多的公司不在仅仅满足于离线数仓T+1的模式来看到数据的处理统计，随着FlinkSQL的不断成熟，实时数据处理开发难度不断降