1 ClickHouse 的安装
1.1 准备工作
1.1.1 确定防火墙处于关闭状态
1.1.2 CentOS 取消打开文件数限制
(1)在 hadoop102 的 /etc/security/limits.conf 文件的末尾加入以下内容
[careate@hadoop102 ~]$ sudo vim /etc/security/limits.conf * soft nofile 65536 * hard nofile 65536 * soft nproc 131072 * hard nproc 131072
(3)执行同步操作
[careate@hadoop102 ~]$ sudo /home/careate/bin/xsync /etc/security/limits.conf [careate@hadoop102 ~]$ sudo /home/careate/bin/xsync /etc/security/limits.d/20-nproc.conf
1.1.3 安装依赖
[careate@hadoop102 ~]$ sudo yum install -y libtool
在 hadoop103、hadoop104 上执行以上操作
[careate@hadoop102 ~]$ sudo yum install -y *unixODBC*
1.1.4 CentOS 取消 SELINUX
(1)修改/etc/selinux/config 中的 SELINUX=disabled
[careate@hadoop102 ~]$ sudo vim /etc/selinux/config SELINUX=disabled
(2)执行同步操作
[careate@hadoop102 ~]$ sudo /home/careate/bin/xsync /etc/selinux/config
(3)重启三台服务器
1.2 单机安装
下载地址:http://repo.red-soft.biz/repos/clickhouse/stable/el7/
1.2.1 在 hadoop102 的/opt/software 下创建 clickhouse 目录
[careate@hadoop102 software]$ mkdir clickhouse
1.2.2 将安装文件上传到 hadoop102 的software/clickhouse 目录下
1.2.3 将安装文件同步到 hadoop103、hadoop104
[careate@hadoop102 software]$ xsync clickhouse
1.2.4 分别在三台机子上安装这 4 个 rpm 文件
[careate@hadoop102 clickhouse]$ sudo rpm -ivh *.rpm
1.2.5 修改配置文件
[careate@hadoop102 clickhouse]$ sudo vim /etc/clickhouse-server/config.xml
(1)把 <listen_host>::</listen_host> 的注释打开,这样的话才能让 ClickHouse 被除本机以外的服务器访问
(2)分发配置文件
sudo /home/careate/bin/xsync /etc/clickhouse-server/config.xml
在这个文件中,有 ClickHouse 的一些默认路径配置,比较重要的
数据文件路径: /var/lib/clickhouse/
日志文件路径:/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.log</log
1.2.6 启动 Server
[careate@hadoop102 clickhouse]$ sudo systemctl start clickhouse-server
1.2.7 三台机器上关闭开机自启
[careate@hadoop102 clickhouse]$sudo systemctl disable clickhouse-server
1.2.8 使用 client 连接 server
[careate@hadoop102 clickhouse]$ clickhouse-client -m
-m :可以在命令窗口输入多行命令
2 副本
副本的目的主要是保障数据的高可用性,即使一台 ClickHouse 节点宕机,那么也可以从其他服务器获得相同的数据。
https://clickhouse.tech/docs/en/engines/table-engines/mergetree-family/replication/
2.1 副本写入流程
2.2 配置步骤
(1)启动 zookeeper 集群
(2)在 hadoop102 的/etc/clickhouse-server/config.d 目录下创建一个名为 metrika.xml
的配置文件,内容如下:
注:也可以不创建外部文件,直接在 config.xml 中指定
<?xml version="1.0"?> <yandex> <zookeeper-servers> <node index="1"> <host>hadoop102</host> <port>2181</port> </node> <node index="2"> <host>hadoop103</host> <port>2181</port> </node> <node index="3"> <host>hadoop104</host> <port>2181</port> </node> </zookeeper-servers> </yandex>
(3)同步到 hadoop103 和 hadoop104 上
sudo /home/careate/bin/xsync /etc/clickhouse-server/config.d/metrika.xml
(4)在 hadoop102 的/etc/clickhouse-server/config.xml 中增加
<zookeeper incl="zookeeper-servers" optional="true" /> <include_from>/etc/clickhouse-server/config.d/metrika.xml</include_from>
(5)同步到 hadoop103 和 hadoop104 上
sudo /home/careate/bin/xsync /etc/clickhouse-server/config.xml
分别在 hadoop102 和 hadoop103 上启动 ClickHouse 服务
注意:因为修改了配置文件,如果以前启动了服务需要重启
[careate@hadoop102|3 ~]$ sudo clickhouse restart
注意:我们演示副本操作只需要在 hadoop102 和 hadoop103 两台服务器即可,上面的操作,我们 hadoop104 可以你不用同步,我们这里为了保证集群中资源的一致性,做了同步。
(6)在 hadoop102 和 hadoop103 上分别建表
副本只能同步数据,不能同步表结构,所以我们需要在每台机器上自己手动建表
①hadoop102
create table t_order_rep2 ( id UInt32, sku_id String, total_amount Decimal(16,2), create_time Datetime ) engine =ReplicatedMergeTree('/clickhouse/table/01/t_order_rep','rep_102') partition by toYYYYMMDD(create_time) primary key (id) order by (id,sku_id);
②hadoop103
create table t_order_rep2 ( id UInt32, sku_id String, total_amount Decimal(16,2), create_time Datetime ) engine =ReplicatedMergeTree('/clickhouse/table/01/t_order_rep','rep_103') partition by toYYYYMMDD(create_time) primary key (id) order by (id,sku_id);
③参数解释
ReplicatedMergeTree 中,第一个参数是分片的 zk_path 一般按照:/clickhouse/table/{shard}/{table_name} 的格式写,如果只有一个分片就写 01 即可
第二个参数是副本名称,相同的分片副本名称不能相同。
(7)在 hadoop102 上执行 insert 语句
insert into t_order_rep2 values (101,'sku_001',1000.00,'2020-06-01 12:00:00'), (102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 12:00:00'), (103,'sku_004',2500.00,'2020-06-01 12:00:00'), (104,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 12:00:00'), (105,'sku_003',600.00,'2020-06-02 12:00:00');
(8)在 hadoop103 上执行 select,可以查询出结果,说明副本配置正确
3 分片集群
副本虽然能够提高数据的可用性,降低丢失风险,但是每台服务器实际上必须容纳全量数据,对数据的横向扩容没有解决。
要解决数据水平切分的问题,需要引入分片的概念。通过分片把一份完整的数据进行切分,不同的分片分布到不同的节点上,再通过 Distributed 表引擎把数据拼接起来一同使用。
Distributed 表引擎本身不存储数据,有点类似于 MyCat 之于 MySql,成为一种中间件,通过分布式逻辑表来写入、分发、路由来操作多台节点不同分片的分布式数据。
注意:ClickHouse 的集群是表级别的,实际企业中,大部分做了高可用,但是没有用分片,避免降低查询性能以及操作集群的复杂性。
3.1 集群写入流程(3 分片 2 副本共 6 个节点)
3.2 集群读取流程(3 分片 2 副本共 6 个节点)
3.3 3 分片 2 副本共 6 个节点集群配置(供参考)
配置的位置还是在之前的/etc/clickhouse-server/config.d/metrika.xml,内容如下
注:也可以不创建外部文件,直接在 config.xml 的<remote_servers>中指定
<yandex> <remote_servers> <gmall_cluster> <!-- 集群名称--> <shard> <!--集群的第一个分片--> <internal_replication>true</internal_replication> <!--该分片的第一个副本--> <replica> <host>hadoop101</host> <port>9000</port> </replica> <!--该分片的第二个副本--> <replica> <host>hadoop102</host> <port>9000</port> </replica> </shard> <shard> <!--集群的第二个分片--> <internal_replication>true</internal_replication> <replica> <!--该分片的第一个副本--> <host>hadoop103</host> <port>9000</port> </replica> <replica> <!--该分片的第二个副本--> <host>hadoop104</host> <port>9000</port> </replica> </shard> <shard> <!--集群的第三个分片--> <internal_replication>true</internal_replication> <replica> <!--该分片的第一个副本--> <host>hadoop105</host> <port>9000</port> </replica> <replica> <!--该分片的第二个副本--> <host>hadoop106</host> <port>9000</port> </replica> </shard> </gmall_cluster> </remote_servers> </yandex>
3.4 配置三节点版本集群及副本
3.4.1 集群及副本规划(2 个分片,只有第一个分片有副本)
3.4.2 配置步骤
1)在 hadoop102 的/etc/clickhouse-server/config.d 目录下创建 metrika-shard.xml 文件
注:也可以不创建外部文件,直接在 config.xml 的<remote_servers>中指定
<?xml version="1.0"?> <yandex> <remote_servers> <gmall_cluster> <!-- 集群名称--> <shard> <!--集群的第一个分片--> <internal_replication>true</internal_replication> <replica> <!--该分片的第一个副本--> <host>hadoop102</host> <port>9000</port> </replica> <replica> <!--该分片的第二个副本--> <host>hadoop103</host> <port>9000</port> </replica> </shard> <shard> <!--集群的第二个分片--> <internal_replication>true</internal_replication> <replica> <!--该分片的第一个副本--> <host>hadoop104</host> <port>9000</port> </replica> </shard> </gmall_cluster> </remote_servers> <zookeeper-servers> <node index="1"> <host>hadoop102</host> <port>2181</port> </node> <node index="2"> <host>hadoop103</host> <port>2181</port> </node> <node index="3"> <host>hadoop104</host> <port>2181</port> </node> </zookeeper-servers> <macros> <shard>01</shard> <!--不同机器放的分片数不一样--> <replica>rep_1_1</replica> <!--不同机器放的副本数不一样--> </macros> </yandex>
2)将 hadoop102 的 metrika-shard.xml 同步到 103 和 104
sudo /home/careate/bin/xsync /etc/clickhouse-server/config.d/metrika-shard.xml
3)修改 103 和 104 中 metrika-shard.xml 宏的配置
(1)103
[careate@hadoop103 ~]$ sudo vim /etc/clickhouse-server/config.d/metrika-shard.xml
(2)104
[careate@hadoop104 ~]$ sudo vim /etc/clickhouse-server/config.d/metrika-shard.xml
4)在 hadoop102 上修改/etc/clickhouse-server/config.xml
5)同步/etc/clickhouse-server/config.xml 到 103 和 104
[careate@hadoop102 ~]$ sudo /home/careate/bin/xsync /etc/clickhouse-server/config.xml
6)重启三台服务器上的 ClickHouse 服务
[careate@hadoop102 clickhouse-server]$ sudo clickhouse restart [careate@hadoop102 clickhouse-server]$ ps -ef |grep click
7)在 hadoop102 上执行建表语句
➢ 会自动同步到 hadoop103 和 hadoop104 上
➢ 集群名字要和配置文件中的一致
➢ 分片和副本名称从配置文件的宏定义中获取
create table st_order_mt on cluster gmall_cluster ( id UInt32, sku_id String, total_amount Decimal(16,2), create_time Datetime ) engine =ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{shard}/st_order_mt','{replica}') partition by toYYYYMMDD(create_time) primary key (id) order by (id,sku_id);
可以到 hadoop103 和 hadoop104 上查看表是否创建成功
8)在 hadoop102 上创建 Distribute 分布式表
create table st_order_mt_all2 on cluster gmall_cluster ( id UInt32, sku_id String, total_amount Decimal(16,2), create_time Datetime )engine = Distributed(gmall_cluster,default, st_order_mt,hiveHash(sku_id));
参数含义:
Distributed(集群名称,库名,本地表名,分片键)
分片键必须是整型数字,所以用 hiveHash 函数转换,也可以 rand()
9)在 hadoop102 上插入测试数据
insert into st_order_mt_all2 values (201,'sku_001',1000.00,'2020-06-01 12:00:00') , (202,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 12:00:00'), (203,'sku_004',2500.00,'2020-06-01 12:00:00'), (204,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 12:00:00'), (205,'sku_003',600.00,'2020-06-02 12:00:00');
10)通过查询分布式表和本地表观察输出结果
(1)分布式表
SELECT * FROM st_order_mt_all;
(2)本地表
select * from st_order_mt;