Скоро! Clickhouse для аналитиков и инженеров данных [devhands] [Алексей Белозерский]

[SHAREWOOD]

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

Описание:

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.
Скрытая ссылка

Материал «Clickhouse для аналитиков и инженеров данных [devhands] [Алексей Белозерский]», возможно, скоро появится на SHAREWOOD.

Воспользуйтесь поиском, может быть, он уже опубликован.