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ClickHouse开发指南（安全模式）

MAPREDUCE服务 MRS-ClickHouse应用开发流程介绍

ClickHouse应用开发流程介绍开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。图1 ClickHouse应用程序开发流程表1 ClickHouse应用开发的流程说明阶段说明参考文档了解基本概念在开始开发应用前，需要了解ClickHouse的基本概念。基本概念准备开发和运行环境 ClickHouse的应用程序支持多种语言开发，主要为Java语言，推荐使用IntelliJ IDEA工具，请根据指导完成开发环境配置。准备ClickHouse应用开发和运行环境根据场景开发工程提供样例工程，帮助用户快速了解ClickHouse各部件的编程接口。导入并配置ClickHouse样例工程运行程序及查询结果用户可以直接通过运行结果查看应用程序运行情况。在本地Windows环境中调测ClickHouse应用（ MRS 3.3.0之前版本）在Linux环境中调测ClickHouse应用（MRS 3.3.0之前版本）父主题： ClickHouse开发指南（安全模式）

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MAPREDUCE服务 MRS-ClickHouse应用开发简介:基本概念

基本概念 cluster cluster（集群）在ClickHouse里是一种逻辑的概念，它可以由用户根据需要自由的定义，与通常理解的集群有一定的差异。多个ClickHouse节点之间是一种松耦合的关系，各自独立存在。 shards shard（分片）是对cluster的横向切分，1个cluster可以由多个shard组成。 replicas replica（副本），1个shard可以有多个replica组成。 partition partition（分区），针对的是本地replica而言的，可以理解为是一种纵向切分。 MergeTree ClickHouse拥有非常庞大的表引擎体系，MergeTree作为家族系统最基础的表引擎，提供了数据分区、一级索引和二级索引等功能。在创建表的时候需要指定表引擎，不同的表引擎会决定一张数据表的最终“性格”，比如数据表拥有何种特性、数据以何种形式被存储以及如何被加载。

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MAPREDUCE服务 MRS-ClickHouse应用开发简介:ClickHouse简介

ClickHouse简介 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点：数据压缩比高多核并行计算向量化计算引擎支持嵌套数据结构支持稀疏索引支持数据Insert和Update ClickHouse的应用场景：实时数仓场景使用流式计算引擎（如Flink）把实时数据写入ClickHouse，借助ClickHouse的优异查询性能，在亚秒级内响应多维度、多模式的实时查询分析请求。离线查询场景把规模庞大的业务数据导入到ClickHouse，构造数亿至数百亿记录规模、数百以上的维度的大宽表，随时进行个性化统计和持续探索式查询分析，辅助商业决策，具有非常好的查询体验。

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