阿里流传着这样一句话， “ 一切业务数据化，一切数据业务化 ” 。

如何实现智能路经检测，查询出符合条件的路径详情及符合路径的用户数？

关于有序漏斗转化，如果想要更准确一些该怎么做？

面对大量的订单记录，如果想按照地域、时间、来源等维度等进行实时分析，该怎么实现？

对于海量评论数据，想要查询好评差评的比例，如果进行准实时分析想要秒级实现的话，如何来完成？

随着全行业数字化转型和新基建时代的到来，对技术人才提出了更高的要求。

对数字化转型的公司来说，公司的业务可以分为两类：一类是 OLTP 型 的业务，一类是 OLAP 型 的业务。对优秀的IT工程师来说，我们需要同时具备OLTP的技术能力和OLAP的技术能力。进一步来讲对于前者，我们需要具备线上满足高并发、高可用、高扩展的开发能力，比如根据公司业务发展阶段给出优雅的线上微服务架构解决方案；对于后者，我们需要具备线下海量大数据处理和分析的开发能力，比如电商公司收入趋势的分析和预测、抖音等短视频平台日活用户分析等开发解决方案。

伴随数字化转型的向广向深发展，具备 OLAP 型大数据开发能力的工程师 在人才市场上将具备更强的竞争力和更丰厚的薪资收入，也必然成为新时代的香饽饽。

那么如何成为大数据开发工程师呢？

我和大多数人一样，非常看好大数据的前景。刚好前几天，我问过 前58集团大数据首席架构师孙玄（ 江湖人称“玄姐” ） 两个问题。

你一定知道，大数据计算根据业务需求不同，又分为离线批量计算和在线实时计算。比如基于MapReduce的海量计算属于离线计算范畴；基于 ClickHouse 的计算属于实时在线计算范畴。特别是支持任意指标、任意维度并且秒级给出结果的在线实时计算的技术能力，对大数据开发工程师而言就更加重要了。

（100M数据集跑分结果， 1 亿数据查询速度 ：ClickHouse比Vertica快5倍，比Hive快279倍， 比 MySQL 快 801 倍！）

为了应对大数据高时效性的发展需求，很多实时计算和在线交互式数据分析技术应运而生。 实时OLAP数据库ClickHouse正是这样一款计算处理引擎，是业界公认的一匹黑马，它能够优雅解决企业任意指标和任意维度组合，并且实时给出处理结果的复杂业务场景需求。

当然，通过看书、看文章的确是一种自学方式，不过ClickHouse相对复杂， 它在很多方面不像其他系统那样高度自动化， 而正是某些看似不够自动化的设计，反过来却在使用中带来了极大的灵活性 。 如果把数据库比作汽车，那么ClickHouse俨然就是一辆手动挡的赛车，对技术人员来说会有诸多不适应。 找到专家带领 才是掌握从原理到真实线上使用的更快更有效的学习方式。

（ClickHouse 框架）

由前 58 技术委员主席孙玄联手快狗打车 CTO 沈剑老师 ，结合10多年一线大厂实践经验，打造的 《大数据架构师必备技能—千亿级企业实时OLAP分析引擎利器ClickHouse应用实战》 精品在线专栏马上开班，带你快速搞透ClickHouse核心技术，如果学完后还不能真 正掌握ClickHouse，来找我算账就好……

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总之通过从 ClickHouse 核心技术 “ 点 ” ，到架构设计 “ 线 ” ，再到企业业务应用 “ 面 ” 的深度剖析，使得同学们全方面立体掌握 ClickHouse 技术。

• 掌握千亿级企业实时OLAP处理引擎ClickHouse的核心特性，能够根据业务场景做好处理引擎技术选型；

• 掌握千亿级企业实时OLAP处理引擎ClickHouse企业级真实安装部署实战和业务场景应用实战，能够确保生产环境稳定运行；

• 掌握千亿级企业实时OLAP处理引擎ClickHouse的总体架构设计、核心技术设计、运行全流程机理，能够知其然知其所以然；

• 掌握千亿级企业实时OLAP处理引擎ClickHouse在企业大数据业务场景下的应用实践，能够做到举一反三。