mirror of
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
synced 2024-11-24 08:32:02 +00:00
58 lines
4.9 KiB
Markdown
58 lines
4.9 KiB
Markdown
# Общие вопросы
|
||
|
||
## Почему бы не использовать системы типа MapReduce?
|
||
|
||
Системами типа MapReduce будем называть системы распределённых вычислений, в которых операция reduce сделана на основе распределённой сортировки. Наиболее распространённым opensource решением данного класса является [Apache Hadoop](http://hadoop.apache.org). Яндекс использует собственное решение — YT.
|
||
|
||
Такие системы не подходят для онлайн запросов в силу слишком большой latency. То есть, не могут быть использованы в качестве бэкенда для веб-интерфейса.
|
||
Такие системы не подходят для обновления данных в реальном времени.
|
||
Распределённая сортировка не является оптимальным способом выполнения операции reduce, если результат выполнения операции и все промежуточные результаты, при их наличии, помещаются в оперативку на одном сервере, как обычно бывает в запросах, выполняющихся в режиме онлайн. В таком случае, оптимальным способом выполнения операции reduce является хэш-таблица. Частым способом оптимизации map-reduce задач является предагрегация (частичный reduce) с использованием хэш-таблицы в оперативной памяти. Эта оптимизация делается пользователем в ручном режиме.
|
||
Распределённая сортировка является основной причиной тормозов при выполнении несложных map-reduce задач.
|
||
|
||
Большинство реализаций MapReduce позволяют выполнять произвольный код на кластере. Но для OLAP задач лучше подходит декларативный язык запросов, который позволяет быстро проводить исследования. Для примера, для Hadoop существует Hive и Pig. Также смотрите Cloudera Impala, Shark (устаревший) для Spark, а также Spark SQL, Presto, Apache Drill. Впрочем, производительность при выполнении таких задач является сильно неоптимальной по сравнению со специализированными системами, а сравнительно высокая latency не позволяет использовать эти системы в качестве бэкенда для веб-интерфейса.
|
||
|
||
## Что делать, если у меня проблема с кодировками при использовании Oracle через ODBC? {#oracle-odbc-encodings}
|
||
|
||
Если вы используете Oracle через драйвер ODBC в качестве источника внешних словарей, необходимо задать правильное значение для переменной окружения `NLS_LANG` в `/etc/default/clickhouse`. Подробнее читайте в [Oracle NLS_LANG FAQ](https://www.oracle.com/technetwork/products/globalization/nls-lang-099431.html).
|
||
|
||
**Пример**
|
||
|
||
```sql
|
||
NLS_LANG=RUSSIAN_RUSSIA.UTF8
|
||
```
|
||
|
||
## Как экспортировать данные из ClickHouse в файл? {#how-to-export-to-file}
|
||
|
||
### Секция INTO OUTFILE
|
||
|
||
Добавьте секцию [INTO OUTFILE](../query_language/select/#into-outfile-clause) к своему запросу.
|
||
|
||
Например:
|
||
|
||
```sql
|
||
SELECT * FROM table INTO OUTFILE 'file'
|
||
```
|
||
|
||
По умолчанию, для выдачи данных ClickHouse использует формат [TabSeparated](../interfaces/formats.md#tabseparated). Чтобы выбрать [формат данных](../interfaces/formats.md), используйте [секцию FORMAT](../query_language/select/#format-clause).
|
||
|
||
Например:
|
||
|
||
```sql
|
||
SELECT * FROM table INTO OUTFILE 'file' FORMAT CSV
|
||
```
|
||
|
||
### Таблица с движком File
|
||
|
||
Смотрите [File](../operations/table_engines/file.md).
|
||
|
||
### Перенаправление в командой строке
|
||
|
||
```sql
|
||
$ clickhouse-client --query "SELECT * from table" --format FormatName > result.txt
|
||
```
|
||
|
||
Смотрите [clickhouse-client](../interfaces/cli.md).
|
||
|
||
|
||
[Оригинальная статья ](https://clickhouse.tech/docs/en/faq/general/) <!--hide-->
|