Скачать Clickhouse для аналитиков и инженеров данных [devhands] [Алексей Белозерский]

[Джокер]

Складчина: Clickhouse для аналитиков и инженеров данных [devhands] [Алексей Белозерский]



Научитесь эффективно использовать Clickhouse: возможности, архитектурные компромиссы и ограничения.

Изучить Clickhouse - популярную колоночную СУБД для аналитики данных и разработки приложений и прнять, для каких задач эффективно применять Clickhouse.

Обрабатывать миллиарды строк за секунды. Выполнять за доли секунды аналитические запросы, которые в PostgreSQL или Spark занимали минуты.

Познакомиться с внутренней архитектурой одиночных и кластерных инсталляций.

Разобраться со многими особенностями ClickHouse и с типичными ошибками. Грамотно хранить терабайты аналитических данных с минимальными затратами.
Кому подойдет курс:

Аналитикам данных
Инженерам данных
Архитекторам данных
Разработчикам
Программа

Встречи: 6 недель (1 встреча в неделю)
Живые лекции с экспертом, Алексеем Белозерским. Ведется запись, ссылка выкладывается в чат. Все встречи начинаются в 18-00 МСК, проходят в Zoom. Ссылка на Zoom-митинг «запинена» в чате.

Занятие 1. Архитектура Clickhouse

Какие бывают СУБД. Реляционные и нереляционные, строковые и колоночные, транзакционные и нетразакционные, ACID & BASE
Особенности Clickhouse. Выбранные при разработке СУБД компромисы.
CAP теорема и гарантии отказоустойчивости и целостности данных
Области применения Clickhouse. Как надо и как не надо.
Строковые и колоночные данные. Отличие Postgres vs Clickhouse
Архитектура Clickhouse. Шарды и реплики. Zookeeper, Clickhouse keeper.
Практика

Поднимаем Clickhouse на Ubuntu в простейших случаях, single инсталляция. Подключение к СУБД через clickhouse-client, DBeaver.
Создаем таблицы - от простого к сложному. Типы данные в Clickhouse, кодеки, движки для single инсталляции
Подключаемся через SQL Driver (JDBC), по HTTP, через Python. Как устроено подключение к Кликхаусу «под капотом».
Как отконфигурировать систему, базовые текстовые конфиги. Популярные оптимизации. Лучшие практики для различных ситуаций.
Занятие 2. Данные внутри Clickhouse

Движок MergeTree, LSN Tree.
Data Parts. Слияния и мутации данных
Реальный формат хранения данных на диске под капотом Clickhouse.
Особенности хранения. Как они влияют на производительность SQL.
Работа с дисковой подсистемой. Температурная карта хранения на различных типах дисков и работа с S3.
Вставка данных большими батчами. Лучшие практики.
Заводим таблицу в Clickhouse - режим эксперта. Какие есть опции и команды
Практика:

Исследуем data parts на диске и в служебных таблицах Clickhouse. Изучаем оптимизации и слияния данных. Как понять по data parts, что данные успешно принято СУБД.
Data Parts в файловой системе - как хранятся данные на диске. Какое влияние оказывается на ФС и систему в различных ситуациях и режимах эксплуатации.
CREATE TABLE - режим эксперта. Продвинутые кодеки и оптимизация хранения. TTL, температурная карта и т.д.
Занятие 3. Использование Clickhouse в приложениях

Как подключиться к Clickhouse: HTTP, JDBC. Балансировка подключений. Дополнительнеы инструменты для управления подключениями в современных архитектурах приложений.
Шардирование данных. Локальность. Как приложение узнает, куда ему полючиться в сложной конфигурации кластеров Clickhouse.
Примеры применения в архитектуре приложений. Кейс встроенной аналитики.
Работа с большими потоками данных, масштабирование потока. Кейс данных SIEM.
Кейс сборщика метрик, StatsHouse.
Back to CAP Theorem. Консистентность данных в Clickhouse. BASE и его особенности. Что нужно понимать разработчку об особенностях СУБД и его поведении в различных ситуациях.
Мониторинг здоровья Clikhouse. За чем нужно следить в кластере.
Практика: подключаемся к clickhouse из python как пример совместной работы в приложениях

Балансировка подключений к Clickhouse. Какие настройки и требования к балансировщикам нужно соблюдать, чтобы не совершать ошибок новичка.
Делаем дашборды здоровья Clickhouse для Single, Cluster архтектур. Алертим о неполадках в кластере.
Элементы OLTP сценарием - когда все-таки можно?
Занятие 4. Обработка данных в Clickhouse

Пайплайны в кластере Clickhouse. Еще раз о гаратиях BASE.
Движки X-MergeTree - что нужно знать.
Особенности представлений и их материализации в Clickhouse. MV into Table - когда используем.
Работа с партициями
Мутации данных. ALTER TABLE Clickhouse-way
Следим за мутациями
Clickhouse + Airflow. Clickhouse + DBT. Tips & Tricks.
Оптимизации - кодеки данных. TTL и тепловая карта, вычислимые поля.
Встроенные коннекторы: JDBC, S3, Kafka, Iceberg
Практика:

Используем Airflow + DBT для разработки пайплайнов на базе clickhouse.
Когда ETL в Clickhouse - плохая идея. Архитектурыне пределы системы, примеры неудачных решений и варианты борьбы с ними («скорая помощь») и обходных путей.
Кликхаус-специфичные практики для инженеров данных.
Об оптимизации запросов - практические примеры для обработки больших данных.
Тюнинг СУБД для работы с большими данными. Уровень кластера, сессии, запроса.
Занятие 5. Аналитика данных в Clickhouse

Особенности Clickhouse SQL
Функции и дополнительные аналитические non-ANSI-SQL операторы к Clickhouse. Что полезно знать.
Траблшутинг и планирование запросов. Что делать если запрос медленные или упал.
Кластерный и одиночный Clickhouse с точки зрения написания SQL
Tips & tricks. Что делать, если SQL запрос падает с ошибкой.
Практика

Используем дополнительные функции clickhouse SQL для аналитики.
Аналитические кейсы: считаем ретеншн, АБ-тесты
Занятие 6. Резерв для Q&A (сессии вопросов-ответов). Advanced опции

Clickhouse + Lakehouse, Iceberg REST.
Фичи Сlickhouse 26.x и другие нововведения


Старт 11 июня
Цена 50000 рублей.




СКАЧАТЬ СЛИВЫ КУРСОВ

Для возможности скачивать складчины и сливы курсов нужно зарегистрироваться