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跑分超 MySQL 801倍,这个实时分析数据库已成气候!!!

Linux爱好者 • 4 天前 • 9 次点击  

阿里流传着这样一句话,一切业务数据化,一切数据业务化

 
作为大数据从业者,你一定明白有数据是一回事,可要想让数据发挥价值、成为生产力是另一回事。手里得有两把刷子,才能成为大数据圈儿的“大拿”
 

如何实现智能路经检测,查询出符合条件的路径详情及符合路径的用户数?

关于有序漏斗转化,如果想要更准确一些该怎么做?

面对大量的订单记录,如果想按照地域、时间、来源等维度等进行实时分析,该怎么实现?

对于海量评论数据,想要查询好评差评的比例,如果进行准实时分析想要秒级实现的话,如何来完成?


 
不管是面试还是实际工作过程中,数据工程师要时时刻刻面对这些层出不穷的技术演进。随着数据的爆发式增长以及指标维度多元化, T+1 的数据报表早已无法满足需求。如何在保证高时效性的同时,让数据发挥更大的价值是筛选“王牌”大数据开发工程师的重要门槛。


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对大数据开发工程师的能力新要求


OLAP型大数据开发能力


随着全行业数字化转型和新基建时代的到来,对技术人才提出了更高的要求。


对数字化转型的公司来说,公司的业务可以分为两类:一类是OLTP的业务,一类是OLAP的业务。对优秀的IT工程师来说,我们需要同时具备OLTP的技术能力和OLAP的技术能力。进一步来讲对于前者,我们需要具备线上满足高并发、高可用、高扩展的开发能力,比如根据公司业务发展阶段给出优雅的线上微服务架构解决方案;对于后者,我们需要具备线下海量大数据处理和分析的开发能力,比如电商公司收入趋势的分析和预测、抖音等短视频平台日活用户分析等开发解决方案。


伴随数字化转型的向广向深发展,具备OLAP型大数据开发能力的工程师在人才市场上将具备更强的竞争力和更丰厚的薪资收入,也必然成为新时代的香饽饽。


必备技术栈


那么如何成为大数据开发工程师呢?

 

和大多数人一样,非常看好大数据的前景。刚好前几天,问过前58集团大数据首席架构师孙玄(江湖人称“玄姐”两个问题。



怎么才能成为独当一面的大数据开发工程师呢?


大数据开发工程师需要具备大数据采集、大数据ETL、大数据计算、大数据存储、大数据建模、大数据智能分析等等能力。


那在这么多能力中,哪些能力是最核心最重要的呢?


大数据计算是整个大数据生态非常重要的一环,一定要牢牢掌握。



你一定知道,大数据计算根据业务需求不同,又分为离线批量计算和在线实时计算。比如基于MapReduce的海量计算属于离线计算范畴;基于ClickHouse的计算属于实时在线计算范畴。特别是支持任意指标、任意维度并且秒级给出结果的在线实时计算的技术能力,对大数据开发工程师而言就更加重要了。

 

(100M数据集跑分结果,1亿数据查询速度:ClickHouse比Vertica快5倍,比Hive快279倍,MySQL801倍!)


为了应对大数据高时效性的发展需求,很多实时计算和在线交互式数据分析技术应运而生。实时OLAP数据库ClickHouse正是这样一款计算处理引擎,是业界公认的一匹黑马,它能够优雅解决企业任意指标和任意维度组合,并且实时给出处理结果的复杂业务场景需求。


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玩转ClickHouse


怎么学能快速应用?


当然,通过看书、看文章的确是一种自学方式,不过ClickHouse相对复杂,它在很多方面不像其他系统那样高度自动化,而正是某些看似不够自动化的设计,反过来却在使用中带来了极大的灵活性如果把数据库比作汽车,那么ClickHouse俨然就是一辆手动挡的赛车,对技术人员来说会有诸多不适应。找到专家带领才是掌握从原理到真实线上使用的更快更有效的学习方式。

 

(ClickHouse 框架)

 

由前58技术委员主席孙玄联手快狗打车CTO沈剑老师,结合10多年一线大厂实践经验,打造的《大数据架构师必备技能—千亿级企业实时OLAP分析引擎利器ClickHouse应用实战进阶》精品在线专栏马上开班,带你快速搞透ClickHouse核心技术。

 

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总之通过从ClickHouse核心技术,到架构设计线,再到企业业务应用的深度剖析,使得同学们全方面立体掌握ClickHouse技术。

 

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学完有啥收获?听听学员怎么说


  • 掌握千亿级企业实时OLAP处理引擎ClickHouse的核心特性,能够根据业务场景做好处理引擎技术选型;

  • 掌握千亿级企业实时OLAP处理引擎ClickHouse企业级真实安装部署实战和业务场景应用实战,能够确保生产环境稳定运行; 

  •  掌握千亿级企业实时OLAP处理引擎ClickHouse的总体架构设计、核心技术设计、运行全流程机理,能够知其然知其所以然;

  •  掌握千亿级企业实时OLAP处理引擎ClickHouse在企业大数据业务场景下的应用实践,能够做到举一反三。


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