Подготовка к интервью
Разбирайте реальные вопросы, сверяйтесь с подробными ответами и готовьтесь по технологиям и компаниям.
Проверьте, насколько резюме подходит выбранной позиции, и получите рекомендации по улучшению.
Каталог
Объёмы данных, которые попадали в ClickHouse, зависели от конкретного проекта, но обычно это были большие потоки событий и логов с высокой скоростью генерации — от нескольких миллионов до сотен миллионов записей в день.
Читать ответВ конфигурации ClickHouse для шардинга и репликации обычно используется настройка в файле config.xml и users.xml.
Читать ответОсновные моменты:
Читать ответClickHouse — это колоночная СУБД, оптимизированная для аналитических запросов и обработки больших объемов данных в реальном времени. Особенности работы с ClickHouse:
Читать ответДанные пишутся через Kafka, а не напрямую в ClickHouse, по нескольким причинам:
Читать ответClickHouse хорошо справляется с высокой нагрузкой благодаря своей архитектуре колоночного хранилища и оптимизациям для аналитических запросов.
Читать ответПроблема с ClickHouse возникла из-за большого количества единичных записей, что приводило к падению сервера из-за перегрузки и неэффективного хранения.
Читать ответВ ClickHouse для аналитиков часто создают таблицы с учетом специфики запросов и объема данных. Основные движки, с которыми сталкивался:
Читать ответВ ClickHouse гранулярный индекс — это структура, которая помогает ускорить поиск данных, но не индексирует каждую строку, а работает с блоками данных (гранулами).
Читать ответClickHouse — это колоночная СУБД, оптимизированная для аналитических запросов в реальном времени. Помимо высокой скорости обработки больших объёмов данных, у неё есть несколько ключевых преимуществ:
Читать ответВ ClickHouse есть нативный механизм буферизации вставок — это движок таблиц Buffer.
Читать ответНаправление команды, связанное с платформами ClickHouse и Elasticsearch, очень перспективно и актуально.
Читать ответ