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
В ClickHouse действительно нет встроенных функций для парсинга JSON, поэтому обычно парсинг JSON выполняется на стороне приложения или ETL-процесса перед загрузкой данных в ClickHouse.
Читать ответОценка конфигурации для переноса 1 ТБ данных из PostgreSQL в ClickHouse требует анализа нескольких факторов:
Читать ответВ ClickHouse директива ORDER BY задаёт порядок сортировки данных внутри каждого скомпонованного среза (part) таблицы.
Читать ответВ ClickHouse удаление или изменение записей не происходит напрямую, так как это колоночная аналитическая СУБД, оптимизированная под вставку и чтение.
Читать ответВ ClickHouse размер гранул (granularity) влияет на то, как данные разбиваются внутри партиций на минимальные блоки для индексации и поиска. Гранулы — это минимальные единицы данных, по которым строится primary key index.
Читать ответДля загрузки данных из Kafka в ClickHouse в режиме стриминга для real-time отчетности обычно используют следующие подходы:
Читать ответВ ClickHouse параметры и ограничения можно посмотреть несколькими способами:
Читать ответGreenplum — это распределённая аналитическая СУБД на базе PostgreSQL.
Читать ответВ ClickHouse нет встроенной поддержки атомарных обновлений строк, так как это колоночная аналитическая СУБД, оптимизированная для вставок и чтения.
Читать ответВ ClickHouse существует несколько движков таблиц, которые я использовал и знаю:
Читать ответДля парсинга больших XML-файлов, упакованных в ZIP, и загрузки данных в ClickHouse на Python можно использовать потоковый подход, чтобы не загружать весь файл в память.
Читать ответClickHouse — это колоночная СУБД с открытым исходным кодом, ориентированная на аналитические запросы и обработку больших объемов данных в реальном времени.
Читать ответ