阿里流傳着這樣一句話，“一切業務數據化，一切數據業務化”。
如何實現智能路經檢測，查詢出符合條件的路徑詳情及符合路徑的用戶數？
關於有序漏斗轉化，如果想要更準確一些該怎麼做？
面對大量的訂單記錄，如果想按照地域、時間、來源等維度等進行實時分析，該怎麼實現？
對於海量評論數據，想要查詢好評差評的比例，如果進行準實時分析想要秒級實現的話，如何來完成？
01
對大數據開發工程師的能力新要求
OLAP型大數據開發能力
隨着全行業數字化轉型和新基建時代的到來，對技術人才提出了更高的要求。
對數字化轉型的公司來說，公司的業務可以分爲兩類：一類是OLTP型的業務，一類是OLAP型的業務。對優秀的IT工程師來說，我們需要同時具備OLTP的技術能力和OLAP的技術能力。進一步來講對於前者，我們需要具備線上滿足高併發、高可用、高擴展的開發能力，比如根據公司業務發展階段給出優雅的線上微服務架構解決方案；對於後者，我們需要具備線下海量大數據處理和分析的開發能力，比如電商公司收入趨勢的分析和預測、抖音等短視頻平臺日活用戶分析等開發解決方案。
伴隨數字化轉型的向廣向深發展，具備OLAP型大數據開發能力的工程師在人才市場上將具備更強的競爭力和更豐厚的薪資收入，也必然成爲新時代的香餑餑。
必備技術棧
那麼如何成爲大數據開發工程師呢？
我和大多數人一樣，非常看好大數據的前景。剛好前幾天，我問過前58集團大數據首席架構師孫玄（江湖人稱“玄姐”）兩個問題。
怎麼才能成爲獨當一面的大數據開發工程師呢？
大數據開發工程師需要具備大數據採集、大數據ETL、大數據計算、大數據存儲、大數據建模、大數據智能分析等等能力。
那在這麼多能力中，哪些能力是最核心最重要的呢？
大數據計算是整個大數據生態非常重要的一環，一定要牢牢掌握。
你一定知道，大數據計算根據業務需求不同，又分爲離線批量計算和在線實時計算。比如基於MapReduce的海量計算屬於離線計算範疇；基於ClickHouse的計算屬於實時在線計算範疇。特別是支持任意指標、任意維度並且秒級給出結果的在線實時計算的技術能力，對大數據開發工程師而言就更加重要了。
（100M數據集跑分結果，1億數據查詢速度：ClickHouse比Vertica快5倍，比Hive快279倍，比MySQL快801倍！）
爲了應對大數據高時效性的發展需求，很多實時計算和在線交互式數據分析技術應運而生。實時OLAP數據庫ClickHouse正是這樣一款計算處理引擎，是業界公認的一匹黑馬，它能夠優雅解決企業任意指標和任意維度組合，並且實時給出處理結果的複雜業務場景需求。
02
玩轉ClickHouse
怎麼學能快速應用?
當然，通過看書、看文章的確是一種自學方式，不過ClickHouse相對複雜，它在很多方面不像其他系統那樣高度自動化，而正是某些看似不夠自動化的設計，反過來卻在使用中帶來了極大的靈活性。如果把數據庫比作汽車，那麼ClickHouse儼然就是一輛手動擋的賽車，對技術人員來說會有諸多不適應。找到專家帶領纔是掌握從原理到真實線上使用的更快更有效的學習方式。
（ClickHouse 框架）
由前58技術委員主席孫玄聯手快狗打車CTO沈劍老師，結合10多年一線大廠實踐經驗，打造的《大數據架構師必備技能—千億級企業實時OLAP分析引擎利器ClickHouse應用實戰》精品在線專欄馬上開班，帶你快速搞透ClickHouse核心技術，如果學完後還不能真正掌握ClickHouse，來找我算賬就好……
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我爲什麼推薦這門課程給你
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總之通過從ClickHouse核心技術“點”，到架構設計“線”，再到企業業務應用“面”的深度剖析，使得同學們全方面立體掌握ClickHouse技術。
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學完有啥收穫？聽聽學員怎麼說
掌握千億級企業實時OLAP處理引擎ClickHouse的核心特性，能夠根據業務場景做好處理引擎技術選型；
掌握千億級企業實時OLAP處理引擎ClickHouse企業級真實安裝部署實戰和業務場景應用實戰，能夠確保生產環境穩定運行；
掌握千億級企業實時OLAP處理引擎ClickHouse的總體架構設計、核心技術設計、運行全流程機理，能夠知其然知其所以然；
掌握千億級企業實時OLAP處理引擎ClickHouse在企業大數據業務場景下的應用實踐，能夠做到舉一反三。
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