clickhouse副本| 集羣讀寫

 

1. 副本

副本的目的主要是保障數據的高可用性,即使一臺ClickHouse節點宕機,那麼也可以從其他服務器獲得相同的數據。

副本寫入流程

 

副本的配置步驟

  • 啓動zookeeper集羣 (hadoop102、 hadoop103、 hadoop104 三臺機器)
  • 在hadoop102的/etc/clickhouse-server/config.d目錄下創建一個名爲metrika.xml的配置文件,內容如下:
<?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>

② 在 hadoop02的/etc/clickhouse-server/config.xml中增加

  <include_from>/etc/clickhouse-server/config.d/metrika.xml</include_from>

 

 

③ 將metrika.xml config.xml 同步到hadoop103和hadoop104上

  • scp /etc/clickhouse-server/config.d/metrika.xml root@hadoop103:/etc/clickhouse-server/config.d/metrika.xml
  • scp /etc/clickhouse-server/config.d/metrika.xml root@hadoop104:/etc/clickhouse-server/config.d/metrika.xml
  • scp /etc/clickhouse-server/config.xml root@hadoop103:/etc/clickhouse-server/config.xml
  • scp /etc/clickhouse-server/config.xml root@hadoop104:/etc/clickhouse-server/config.xml

 

④ 分別在hadoop102、hadoop103 和hadoop104上啓動ClickHouse服務

注意:因爲修改了配置文件,如果以前啓動了服務需要重啓

[kris@hadoop102 clickhouse]$ sudo systemctl start clickhouse-server
[kris@hadoop102 clickhouse]$ ps -ef | grep clickhouse
clickho+  15120      1  2 16:55 ?        00:00:02 /usr/bin/clickhouse-server --config=/etc/clickhouse-server/config.xml --pid-file=/run/clickhouse-server/clickhouse-server.pid
kris   15213   4745  0 16:56 pts/2    00:00:00 grep --color=auto clickhouse

 

副本只能同步數據,不能同步表結構,所以我們需要在每臺機器上自己手動建表

###在hadoop102上創建如下表
create table t_order_rep (
    id UInt32,
    sku_id String,
    total_amount Decimal(16,2),
    create_time  Datetime
 ) engine =ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/01/t_order_rep','rep_102')
   partition by toYYYYMMDD(create_time)
   primary key (id)
   order by (id,sku_id);

##在hadoop103上創建如下表
create table t_order_rep (
    id UInt32,
    sku_id String,
    total_amount Decimal(16,2),
    create_time  Datetime
 ) engine =ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/01/t_order_rep','rep_103')
   partition by toYYYYMMDD(create_time)
   primary key (id)
   order by (id,sku_id);

#在hadoop104上創建如下表
create table t_order_rep (
    id UInt32,
    sku_id String,
    total_amount Decimal(16,2),
    create_time  Datetime
 ) engine =ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/01/t_order_rep','rep_104')
   partition by toYYYYMMDD(create_time)
   primary key (id)
   order by (id,sku_id);
   
   
參數解釋
ReplicatedMergeTree 中,
  第一個參數是分片的zk_path一般按照: /clickhouse/table/{shard}/{table_name} 的格式寫,如果只有一個分片就寫01即可。
  第二個參數是副本名稱,相同的分片副本名稱不能相同。

在hadoop102上執行insert語句

insert into t_order_rep 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');

測試:

hadoop102 :) select * from t_order_rep;
hadoop103 :) select * from t_order_rep;
hadoop104 :) select * from t_order_rep;
都可以看到數據,查詢出結果,說明配置成功

2. 分片集羣

副本雖然能夠提高數據的可用性,降低丟失風險,但是每臺服務器實際上必須容納全量數據,對數據的橫向擴容沒有解決。

解決數據水平切分的問題,需要引入分片的概念通過分片把一份完整的數據進行切分,不同的分片分佈到不同的節點上,再通過Distributed表引擎把數據拼接起來一同使用

Distributed表引擎本身不存儲數據,有點類似於MyCat之於MySql,成爲一種中間件,通過分佈式邏輯表來寫入、分發、路由來操作多臺節點不同分片的分佈式數據。

注意:ClickHouse的集羣是表級別的,實際企業中,大部分做了高可用,但是沒有用分片,避免降低查詢性能以及操作集羣的複雜性。

集羣寫入流程(3分片2副本共6個節點)

 

集羣讀取流程(3分片2副本共6個節點)

集羣配置(3分片2副本共6個節點)

配置的位置還是在之前的/etc/clickhouse-server/config.d/metrika.xml,內容如下

<yandex>
    <clickhouse_remote_servers>
        <gmall_cluster> <!-- 集羣名稱--> 
            <shard>  <!--集羣的第一個分片-->
                <internal_replication>true</internal_replication>
                <!--該分片的第一個副本-->
                <replica>    
                    <host>hadoop201</host>
                    <port>9000</port>
                 </replica>
                 <!--該分片的第二個副本-->
                 <replica> 
                    <host>hadoop202</host>
                    <port>9000</port>
                 </replica>
            </shard>

              <shard>  <!--集羣的第二個分片-->
                 <internal_replication>true</internal_replication>
                 <replica>    <!--該分片的第一個副本-->
                    <host>hadoop203</host>
                     <port>9000</port>
                 </replica>
                 <replica>    <!--該分片的第二個副本-->
                    <host>hadoop204</host>
                    <port>9000</port>
                 </replica>
              </shard>

              <shard>  <!--集羣的第三個分片-->
                 <internal_replication>true</internal_replication>
                 <replica>     <!--該分片的第一個副本-->
                    <host>hadoop205</host>
                    <port>9000</port>
                 </replica>
                 <replica>    <!--該分片的第二個副本-->
                    <host>hadoop206</host>
                    <port>9000</port>
                 </replica>
              </shard>
        </gmall_cluster>
    </clickhouse_remote_servers>
</yandex>
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配置3節點版本集羣及副本

集羣及副本規劃(2個分片,只有第一個分片有副本)

[root@hadoop102 config.d]# vim /etc/clickhouse-server/config.d/metrika-shard.xml

<?xml version="1.0"?>
<yandex>
    <clickhouse_remote_servers>
        <gmall_cluster> <!-- 集羣名稱--> 
            <shard>         <!--集羣的第一個分片-->
            <internal_replication>true</internal_replication>
                <replica>    <!--該分片的第一個副本-->
                    <host>hadoop102</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
                <replica>    <!--該分片的第二個副本-->
                    <host>hadoop103</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
            </shard>

            <shard>  <!--集羣的第二個分片-->
                <internal_replication>true</internal_replication>
                <replica>    <!--該分片的第一個副本-->
                    <host>hadoop104</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
            </shard>
        </gmall_cluster>
    </clickhouse_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>   <!--不同機器放的分片數不一樣-->
        <replica>rep_1_1</replica>  <!--不同機器放的副本數不一樣-->
    </macros>
</yandex>
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(2) 將hadoop102的metrika-shard.xml同步到103和104

  • [root@hadoop102 config.d]# scp /etc/clickhouse-server/config.d/metrika-shard.xml root@hadoop103:/etc/clickhouse-server/config.d/metrika-shard.xml 
  • [root@hadoop102 config.d]# scp /etc/clickhouse-server/config.d/metrika-shard.xml root@hadoop104:/etc/clickhouse-server/config.d/metrika-shard.xml

(3) 修改103和104中metrika-shard.xml宏的配置

##103
[root@hadoop103 ~]$ vim /etc/clickhouse-server/config.d/metrika-shard.xml
        <macros>
                <shard>01</shard>   <!--不同機器放的分片數不一樣-->
                <replica>rep_1_2</replica>  <!--不同機器放的副本數不一樣-->
        </macros>

##104
[root@hadoop104 ~]$ vim /etc/clickhouse-server/config.d/metrika-shard.xml
        <macros>
                <shard>02</shard>   <!--不同機器放的分片數不一樣-->
                <replica>rep_2_1</replica>  <!--不同機器放的副本數不一樣-->
        </macros>

(4) 在hadoop102上修改/etc/clickhouse-server/config.xml

 

(5) 同步/etc/clickhouse-server/config.xml到103和104

  • [root@hadoop102 config.d]# scp /etc/clickhouse-server/config.xml root@hadoop103:/etc/clickhouse-server/config.xml
  • [root@hadoop102 config.d]# scp /etc/clickhouse-server/config.xml root@hadoop104:/etc/clickhouse-server/config.xml

(6) 重啓三臺服務器上的ClickHouse服務

  •  sudo systemctl stop clickhouse-server
  •  sudo systemctl start clickhouse-server
  •  ps -ef |grep click

(7) 在hadoop102上執行建表語句

  •  會自動同步到hadoop103和hadoop104上
  •  集羣名字要和配置文件中的一致
  •  分片和副本名稱從配置文件的宏定義中獲取
#啓動客戶端,並創建表
clickhouse-client -m

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_0105','{replica}') partition by toYYYYMMDD(create_time) primary key (id) order by (id,sku_id);

      

 可以到hadoop103和hadoop104上查看錶是否創建成功

(8) 在hadoop102上創建Distribute 分佈式表

create table st_order_mt_all 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));

參數含義
    Distributed(集羣名稱,庫名,本地表名,分片鍵)
分片鍵必須是整型數字,所以用hiveHash函數轉換,也可以rand()

   

(9) 在hadoop102上插入測試數據

insert into  st_order_mt_all 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)通過查詢分佈式表和本地表觀察輸出結果

分佈式表:SELECT * FROM st_order_mt_all;

  

本地表: select * from st_order_mt;

觀察數據的分佈

 

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