温馨提示×

温馨提示×

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录×
登录注册×
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》

ClickHouse集群搭建的方法

发布时间:2021-07-06 09:27:06 来源:亿速云 阅读:502 作者:chen 栏目:数据库

这篇文章主要介绍“ClickHouse集群搭建的方法”,在日常操作中,相信很多人在ClickHouse集群搭建的方法问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”ClickHouse集群搭建的方法”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!

ClickHouse是一个列导向数据库,是原生的向量化执行引擎。它在大数据领域没有走Hadoop生态,而是采用Local attached  storage作为存储,这样整个IO可能就没有Hadoop那一套的局限。它的系统在生产环境中可以应用到比较大的规模,因为它的线性扩展能力和可靠性保障能够原生支持shard+replication这种解决方案。它还提供了一些SQL直接接口,有比较丰富的原生client。

ClickHouse数据库的特点:

  • 速度快ClickHouse性能超过了市面上大部分的列式存储数据库,相比传统的数据ClickHouse要快100-1000倍,ClickHouse还是有非常大的优势。1亿数据集:ClickHouse比Vertica约快5倍,比Hive快279倍,比MySQL快801倍。10亿数据集:ClickHouse比Vertica约快5倍,MySQL和Hive已经无法完成任务了。

  • 功能多1.支持类SQL查询;2.支持繁多库函数(例如IP转化,URL分析等,预估计算/HyperLoglog等);3.支持数组(Array)和嵌套数据结构(Nested  Data Structure);4.支持数据库异地复制部署。

要注意,由于ClickHouse的快速查询还是基于系统资源的,因此在使用的时候要注意每个节点上的存储量,以及节点机器的系统资源要充足。因为查询时是使用内存进行聚合,所以同时并发查询的数量不能太多,否则就会造成资源崩溃。

环境配置

ClickHouse集群搭建的方法

初始化环境(所有节点)

# 修改机器的hostname vi /etc/hostname  # 配置hosts vi /etc/hosts  192.168.143.20 node1 192.168.143.21 node2 192.168.143.22 node3

修改完后,执行hostname node1...3,不用重启机器使其生效

下载并安装ClickHouse(所有节点)

ClickHouse集群搭建的方法

主要下载四个文件:

  • Clickhouse-client

  • Clickhouse-common-static

  • Clickhouse-server

  • clickhouse-server-common

rpm -ivh *.rpm

安装 zookeeper(任意一个节点)

# 我这里选择node1 docker run -d --net host --name zookeeper zookeeper

 配置集群(所有节点)

修改/etc/clickhouse-server/config.xml

<!-- 将下面行注释去掉 --> <listen_host>::</listen_host>  <!-- 修改默认数据存储目录,比如在/home下创建目录clickhouse --> <path>/var/lib/clickhouse/</path> <!-- 修改为如下 --> <path>/home/clickhouse/</path>

修改/etc/clickhouse-server/users.xml

<!-- 配置查询使用的内存,根据机器资源进行配置 --> <max_memory_usage>5000000000000</max_memory_usage>  <!-- 在</users>前面增加用户配置 --> <root>   <!-- 通过Linux命令计算出密码的sha256加密值 -->   <password_sha256_hex>xxxx...xxxx</password_sha256_hex>   <networks>     <ip>::/0</ip>   </networks>   <profile>default</profile>   <quota>default</quota> </root>

增加配置文件/etc/metrika.xml

<yandex>   <!-- ck集群节点 -->   <clickhouse_remote_servers>     <test_cluster>       <shard>         <internal_replication>true</internal_replication>         <replica>           <host>node1</host>           <port>9000</port>           <user>root</user>           <password>123456</password>         </replica>       </shard>       <shard>         <internal_replication>true</internal_replication>         <replica>           <host>node2</host>           <port>9000</port>           <user>root</user>           <password>123456</password>         </replica>       </shard>       <shard>         <internal_replication>true</internal_replication>         <replica>           <host>node3</host>           <port>9000</port>           <user>root</user>           <password>123456</password>         </replica>       </shard>     </test_cluster>          <!-- zookeeper相关配置-->     <zookeeper-servers>       <node index="1">         <host>node1</host>         <port>2181</port>       </node>     </zookeeper-servers>          <networks>       <ip>::/0</ip>     </networks>          <macros>       <replica>node1</replica>     </macros>          <!-- 压缩相关配置 -->     <clickhouse_compression>       <case>         <min_part_size>10000000000</min_part_size>         <min_part_size_ratio>0.01</min_part_size_ratio>         <method>lz4</method>       </case>     </clickhouse_compression>   </clickhouse_remote_servers> </yandex>

重启clickhouse服务

service clickhouse-server restart  # 如果不成功,则使用以下命令 nohup /usr/bin/clickhouse-server --config=/etc/clickhouse-server/config.xml $

 创建数据表(所有节点)

使用可视化工具连接每个节点,在上面创建MergeTree

create database test;  create table test.data (   country String,   province String,   value String ) engine=MergeTree() partition by (country, province) order by value;

 创建分布式表(node1节点)

create table test.mo as test.data ENGINE = Distributed(test_cluster, test, data, rand());

使用Python连接clickhouse

安装clickhouse-driver

pip install clickhouse-driver

执行命令

from clickhouse_driver import Client  # 在哪个节点创建了分布式表,就连接哪个节点 client = Client('192.168.143.20', user='root', password='123456', database='test') print(client.execute('select count(*) from mo'))

到此,关于“ClickHouse集群搭建的方法”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注亿速云网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!

向AI问一下细节

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

AI