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ClickHouse 列式存储与海量数据实时 OLAP 实战
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ClickHouse 列式存储与海量数据实时 OLAP 实战

从 OLTP 与 OLAP 的本质差异出发，深入讲解 ClickHouse 的列式存储、MergeTree 表引擎、分区与排序键、稀疏索引、向量化执行与物化视图等核心机制；对比行存与列存、MergeTree 与 Log 引擎、以及 ClickHouse 与 Elasticsearch/Doris/StarRocks 的适用场景；最后给出分片集群、写入去重、TTL、单表过大的生产避坑清单，是搭建实时分析平台的完整参考。

神经蛙 发布于 2026-10-13
HBase 核心原理与实战：LSM 树、Region 分裂、RowKey 设计与读写流程
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HBase 核心原理与实战：LSM 树、Region 分裂、RowKey 设计与读写流程

Kafka 解决了数据怎么稳稳流起来，Spark/Flink 解决了数据怎么算得快算得准，但海量结构化数据怎么"存得下、查得快、随时横向扩展"——HBase 作为 Hadoop 生态的列式 NoSQL 承接这一角色。本文拆解其核心：稀疏多维的表模型、基于 LSM 树的写入链路、HMaster/RegionServer 架构与 Region 分裂、RowKey 反热点设计，以及布隆过滤器与 BlockCache 调优，最后给出生产避坑清单，与 Kafka/Spark/Flink 三篇拼成大数据平台的完整链路。

神经蛙 发布于 2026-10-07