clickhouse原理解析与应用实践 pdf（clickhouse一秒钟查询次数）

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• clickhouse一秒钟查询次数
• 数据分析需要掌握哪些知识

clickhouse一秒钟查询次数

clickhouse按照数据查询次数。1.用户操作行为数据table_oper_raw包括时间分区(ds)、用户标识id(user_id)和用户操作行为名称(oper_name)，如：20200701|6053002|点击首页banner 表示用户6053002在20200701这天点击了首页banner（同一天中同一个用户多次操作了同一个行为只保留一条）。实践过程中，此表每日记录数达几十亿行。2.用户属性数据table_attribute_raw表示用户在产品/画像中的属性，包括时间分区(ds)、用户标识(user_id)及各种用户属性字段（可能是用户的新进渠道、所在省份等），如20200701|6053002|小米商店|广东省。实践过程中，此表每日有千万级的用户数，测试属性在20+个。现在我们需要根据这两类数据，求出某天操作了某个行为的用户在后续的某一天操作了另一个行为的留存率，比如，在20200701这天操作了“点击banner”的用户有100个，这部分用户在20200702这天操作了“点击app签到”的有20个，那么对于分析时间是20200701，且“点击banner”的用户在次日“点击app签到”的留存率是20%。同时，还需要考虑利用用户属性对留存比例进行区分，例如只考虑广东省的用户的留存率，或者只考虑小米商店用户的留存率，或者在广东的小米商店的用户的留存率等等。一般来说，求留存率的做法就是两天的用户求交集，例如前文说到的情况，就是先获取出20200701的所有操作了“点击banner”的用户标识id集合假设为S1，然后获取20200702的所有操作了“点击app签到”的用户标识id集合假设为S2。

数据分析需要掌握哪些知识

Java基础语法

1. · 分支结构if/switch

2. · 循环结构for/while/do while

3. · 方法声明和调用

4. · 方法重载

5. · 数组的使用

6. · 命令行参数、可变参数

IDEA

1. · IDEA常用设置、常用快捷键

2. · 自定义模板

3. · 关联Tomcat

4. · Web项目案例实操

面向对象编程

1. · 封装、继承、多态、构造器、包

2. · 异常处理机制

3. · 抽象类、接口、内部类

4. · 常有基础API、集合List/Set/Map

5. · 泛型、线程的创建和启动

6. · 深入集合源码分析、常见数据结构解析

7. · 线程的安全、同步和通信、IO流体系

8. · 反射、类的加载机制、网络编程

Java8/9/10/11新特性

1. · Lambda表达式、方法引用

2. · 构造器引用、StreamAPI

3. · jShell(JShell)命令

4. · 接口的私有方法、Optional加强

5. · 局部变量的类型推断

6. · 更简化的编译运行程序等

MySQL

1. · DML语言、DDL语言、DCL语言

2. · 分组查询、Join查询、子查询、Union查询、函数

3. · 流程控制语句、事务的特点、事务的隔离级别等

JDBC

1. · 使用JDBC完成数据库增删改查操作

2. · 批处理的操作

3. · 数据库连接池的原理及应用

4. · 常见数据库连接池C3P0、DBCP、Druid等

Maven

1. · Maven环境搭建

2. · 本地仓库&中央仓库

3. · 创建Web工程

4. · 自动部署

5. · 持续继承

6. · 持续部署

Linux

1. · VI/VIM器

2. · 系统管理操作&远程登录

3. · 常用命令

4. · 软件包管理&企业真题

Shell编程

1. · 自定义变量与特殊变量

2. · 运算符

3. · 条件判断

4. · 流程控制

5. · 系统函数&自定义函数

6. · 常用工具命令

7. · 面试真题

Hadoop

1. · Hadoop生态介绍

2. · Hadoop运行模式

3. · 源码编译

4. · HDFS文件系统底层详解

5. · DN&NN工作机制

6. · HDFS的API操作

7. · MapReduce框架原理

8. · 数据压缩

9. · Yarn工作机制

10. · MapReduce案例详解

11. · Hadoop参数调优

12. · HDFS存储多目录

13. · 多磁盘数据均衡

14. · LZO压缩

15. · Hadoop基准测试

Zookeeper

1. · Zookeeper数据结果

2. · 内部原理

3. · 选举机制

4. · Stat结构体

5. · 监听器

6. · 分布式安装部署

7. · API操作

8. · 实战案例

9. · 面试真题

10. · 启动停止脚本

HA+新特性

1. · HDFS-HA集群配置

Hive

1. · Hive架构原理

2. · 安装部署

3. · 远程连接

4. · 常见命令及基本数据类型

5. · DML数据操作

6. · 查询语句

7. · Join&排序

8. · 分桶&函数

9. · 压缩&存储

10. · 企业级调优

11. · 实战案例

12. · 面试真题

Flume

1. · Flume架构

2. · Agent内部原理

3. · 事务

4. · 安装部署

5. · 实战案例

6. · 自定义Source

7. · 自定义Sink

8. · Ganglia监控

Kafka

1. · 消息队列

2. · Kafka架构

3. · 集群部署

4. · 命令行操作

5. · 工作流程分析

6. · 分区分配策略

7. · 数据写入流程

8. · 存储策略

9. · 高阶API

10. · 低级API

11. · 拦截器

12. · 监控

13. · 高可靠性存储

14. · 数据可靠性和持久性保证

15. · ISR机制

16. · Kafka压测

17. · 机器数量计算

18. · 分区数计算

19. · 启动停止脚本

DataX

1. · 安装

2. · 原理

3. · 数据一致性

4. · 空值处理

5. · LZO压缩处理

Scala

1. · Scala基础入门

2. · 函数式编程

3. · 数据结构

4. · 面向对象编程

5. · 模式匹配

6. · 高阶函数

7. · 特质

8. · 注解&类型参数

9. · 隐式转换

10. · 高级类型

11. · 案例实操

Spark Core

1. · 安装部署

2. · RDD概述

3. · 编程模型

4. · 持久化&检查点机制

5. · DAG

6. · 算子详解

7. · RDD编程进阶

8. · 累加器&广播变量

Spark SQL

1. · SparkSQL

2. · DataFrame

3. · DataSet

4. · 自定义UDF&UDAF函数

Spark Streaming

1. · SparkStreaming

2. · 背压机制原理

3. · Receiver和Direct模式原理

4. · Window原理及案例实操

5. · 7x24 不间断运行&性能考量

Spark内核&优化

1. · 内核源码详解

2. · 优化详解

Hbase

1. · Hbase原理及架构

2. · 数据读写流程

3. · API使用

4. · 与Hive和Sqoop集成

5. · 企业级调优

Presto

1. · Presto的安装部署

2. · 使用Presto执行数仓项目的即席查询模块

Ranger2.0

1. · 权限管理工具Ranger的安装和使用

Azkaban3.0

1. · 任务调度工具Azkaban3.0的安装部署

2. · 使用Azkaban进行项目任务调度，实现电话邮件报警

Kylin3.0

1. · Kylin的安装部署

2. · Kylin核心思想

3. · 使用Kylin对接数据源构建模型

Atlas2.0

1. · 元数据管理工具Atlas的安装部署

Zabbix

1. · 集群监控工具Zabbix的安装部署

DolphinScheduler

1. · 任务调度工具DolphinScheduler的安装部署

2. · 实现数仓项目任务的自动化调度、配置邮件报警

Superset

1. · 使用SuperSet对数仓项目的计算结果进行可视化展示

Echarts

1. · 使用Echarts对数仓项目的计算结果进行可视化展示

Redis

1. · Redis安装部署

2. · 五大数据类型

3. · 总体配置

4. · 持久化

5. · 事务

6. · 发布订阅

7. · 主从复制

Canal

1. · 使用Canal实时监控MySQL数据变化采集至实时项目

Flink

1. · 运行时架构

2. · 数据源Source

3. · Window API

4. · Water Mark

5. · 状态编程

6. · CEP复杂事件处理

Flink SQL

1. · Flink SQL和Table API详细解读

Flink 内核

1. · Flink内核源码讲解

2. · 经典面试题讲解

Git&GitHub

1. · 安装配置

2. · 本地库搭建

3. · 基本操作

4. · 工作流

5. · 集中式

ClickHouse

1. · ClickHouse的安装部署

2. · 读写机制

3. · 数据类型

4. · 执行引擎

DataV

1. · 使用DataV对实时项目需求计算结果进行可视化展示

sugar

1. · 结合Springboot对接百度sugar实现数据可视化大屏展示

Maxwell

1. · 使用Maxwell实时监控MySQL数据变化采集至实时项目

ElasticSearch

1. · ElasticSearch索引基本操作、案例实操

Kibana

1. · 通过Kibana配置可视化分析

Springboot

1. · 利用Springboot开发可视化接口程序