您好，可以咨询一下EMR OLAP、EMR ClickHouse、EMR StarRocks中的问？

当然可以，以下是针对您提到的 EMR OLAP、EMR ClickHouse、EMR StarRocks 中 ClickHouse 相关问题的详细解答：

1. ClickHouse 用户管理

如果您需要在 EMR OLAP 集群中创建 ClickHouse 用户，可以通过以下两种方式完成：

方法一：通过 EMR 控制台

1. 在 EMR 控制台中，进入 ClickHouse 服务的 配置 页面。
2. 单击 server-users 页签，新增参数 users.default.access_management，并将其值设置为 1。
3. 保存配置并重启服务。
4. 使用默认用户连接 ClickHouse 集群。

方法二：通过 ClickHouse 客户端

1. 使用 SSH 登录到 ClickHouse 集群的任意 Core 节点。
2. 启动 ClickHouse 客户端：

   clickhouse-client -h core-1-1 -m
   

3. 执行以下命令创建用户（示例）：

   CREATE USER IF NOT EXISTS user_test ON CLUSTER new_cluster_emr IDENTIFIED WITH plaintext_password BY '123456';
   

   说明：请根据实际需求修改用户名和密码。

2. ClickHouse 服务分布

在 EMR 集群中，ClickHouse 服务的分布情况如下：

• EMR-3.x 系列版本：

  • ClickHouse Runtime 会安装在所有类型的机器上。
  • ClickHouse Server 仅安装在 Core 节点。
  • 不包含 ClickHouse Keeper。

• EMR-5.x 系列版本：

  • ClickHouse Runtime 会安装在所有类型的机器上。
  • ClickHouse Server 仅安装在 Core 节点。
  • ClickHouse Keeper 的数量为 1 或 3，仅安装在前 3 个 Core 节点中。
  • 注意：如果初始 Core 节点数为 2，则只安装 1 个 Keeper；即使后续扩容至 4 个 Core 节点，Keeper 数量也不会增加。

3. ClickHouse 数据导入与同步

Kafka 数据导入后行数不一致的问题

如果从 Kafka 导入数据后，ClickHouse 中的数据行数与 Kafka 不一致，可以通过以下步骤排查： 1. 检查系统表 query_log 是否有报错记录。如果有报错，可能是数据丢失导致。 2. 确认使用的表引擎是否支持去重（如 ReplacingMergeTree）。如果是，则可能导致 ClickHouse 中的行数少于 Kafka。 3. 检查 Kafka 外表配置中是否有 kafka_skip_broken_messages 参数。如果有，可能会跳过解析失败的消息，从而导致行数减少。

使用 Spark 或 Flink 导入数据

• Spark 导入：参考文档《从 Spark 导入》。
• Flink 导入：参考文档《从 Flink SQL 导入》。

4. ClickHouse 与 StarRocks 数据迁移

如果您需要将 ClickHouse 数据迁移到 StarRocks，可以使用 DataX 或外部表的方式：

使用 DataX 同步数据

1. 配置 DataX 的 starrockswriter 插件，指定目标表和字段映射。
2. 示例配置：

   {
    "writer": {
      "name": "starrockswriter",
      "parameter": {
        "username": "admin",
        "password": "**",
        "database": "ck",
        "table": "uk_price_paid_sr",
        "column": ["**"],
        "jdbcUrl": "jdbc:mysql://<fe_host>:<fe_query_port>",
        "loadUrl": [
          "<fe_host>:<fe_http_port>"
        ]
      }
    }
   }
   

使用 StarRocks 外部表同步数据

1. 创建 JDBC 资源：

   CREATE RESOURCE jdbc_resource
   PROPERTIES (
    "type" = "jdbc",
    "user" = "default",
    "password" = "",
    "jdbc_uri" = "jdbc:clickhouse://<clickhouse_host>:8123/<database_name>",
    "driver_url" = "oss://path/to/clickhouse-jdbc-0.3.2-all.jar",
    "driver_class" = "com.clickhouse.jdbc.ClickHouseDriver"
   );
   

2. 常见问题：
   • 如果出现 Type is not supported on column[date1] 报错，可能是因为 ClickHouse 和 StarRocks 的日期类型不匹配。建议将 ClickHouse 表中的日期字段改为 String 类型，并在 StarRocks 中定义为目标 DATE 类型。

5. ClickHouse 性能优化

查询超时问题

• 如果查询超时，可以调整以下参数：
  • HTTP 协议：distributed_ddl_task_timeout
  • TCP 协议：max_execution_time

内存超限问题

• 减少内存使用量的方法包括：
  • 调整线程池参数 max_insert_threads 和 max_final_threads。
  • 使用文件方式迁移数据以降低内存压力。

6. 监控与升级

监控数据中断

常见的原因包括： - 查询触发 OOM。 - 修改配置触发重启。 - 升降配后实例重启。

平滑升级

• 自 2021 年 12 月 1 日起购买的集群支持原地平滑升级内核大版本，无需迁移数据。

7. 其他注意事项

• 网络互通：确保应用程序所在服务器与 ClickHouse 集群在同一 VPC 下，或解决网络互通问题。
• 白名单配置：检查是否已将客户端 IP 添加到 ClickHouse 白名单中。
• 端口配置：HTTP 协议默认端口为 8123，TCP 协议默认端口为 9000。

以上是针对您问题的详细解答。如有进一步疑问，请随时告知！