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1 ClickHouse与Hbase的基础
hadoop 生态圈技术繁多，HDFS主要用于保存底层数据。
Hbase 是一款NoSQL也是Hadoop生态圈的核心组件，其具有海量的存储能力，优秀的随机读写能力。
ClickHouse 是一个用于在线分析处理查询（OLAP）的列式数据库管理系统（DBMS）,能够使用SQL语句查询实时生成分析数据报告，它拥有优秀的数据存储能力。
2 ClickHouse与HBase的架构对比
2.1 Hbase架构
2.2 ClickHouse的架构
3 基本操作对比
3.1 HBase
写流程
读流程
3.2 ClickHouse
Clickhouse是个分析型数据库，这种场景下，数据一般是不变的，因此Clickhouse对update、delete的支持是比较弱的，实际上并不支持标准的update、delete操作。
Clickhouse通过alter方式实现更新、删除，它把update、delete操作叫做mutation(突变)。
标准SQL的更新、删除操作是同步的，即客户端要等服务端反回执行结果（通常是int值）；而Clickhouse的update、delete是通过异步方式实现的，当执行update语句时，服务端立即反回，但是实际上此时数据还没变，而是排队等着。
4 数据查询操作
- Hbase：不支持标准sql，需要集成Phoenix插件。Hbase自身有Scan操作，但是不建议执行，一般会全量扫描导致集群崩溃。
- Clickhouse：自身有优良的查询性能
5 各维度对比
| HBase | ClickHouse | |
| 数据存储 | Zookeeper保存元数据，将数据写入HDFS中（非结构化的数据） | Zookeeper保存元数据，数据存储在本地，且会压缩 |
| 查询 | 使用Phoenix协助处理器 | 高效的查询能力 |
| 数据读写 | 支持随机读写，删除。更新操作是插入一条新的timestamp的数据 | 支持读写，执行删除或者更新操作时比较麻烦，一般不会执行。 |
Hbase更适合非结构化的数据存储，ClickHouse拥有高效的查询能力