Clickhouse集群安装部署

2021-03-04 10:58:58 浏览数 (1)

相关知识参考:https://cloud.tencent.com/developer/article/1797196

1、Clickhouse集群安装部署,首先安装单机版,可参考之前:https://cloud.tencent.com/developer/article/1795091,我是先安装了一台虚拟机,然后克隆了两台机器,所以,克隆完成,配置好ip地址,三台服务器的Clickhouse就安装完毕了,如果是正式环境,三台机器的安装方式就按照单机版先安装即可。此时,三台服务器的Clickhouse安装完成。

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1 查看安装信息,目录结构。
2 /etc/clickhouse-server:服务端的配置文件目录,包括全局配置config.xml和用户配置users.xml等。
3 /etc/clickhouse-client:客户端配置,包括conf.d文件夹和config.xml文件。
4 /var/lib/clickhouse:默认的数据存储目录(通常会修改默认路径配置,将数据保存到大容量磁盘挂载的路径)。
5 /var/log/clickhouse-server:默认保存日志的目录(通常会修改路径配置,将日志保存到大容量磁盘挂载的路径)。

2、开始安装Zookeeper,集群安装参考:https://cloud.tencent.com/developer/article/1010727,Zookeeper集群搭建完成之后,开始整合Clickhouse和Zookeeper。启动Zookeeper集群。

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 1 [root@master apache-zookeeper-3.6.1-bin]# ls
 2 bin  conf  data  docs  lib  LICENSE.txt  logs  NOTICE.txt  README.md  README_packaging.md
 3 [root@master apache-zookeeper-3.6.1-bin]# cd bin/
 4 [root@master bin]# ls
 5 README.txt    zkCli.cmd  zkEnv.cmd  zkServer.cmd            zkServer.sh            zkSnapShotToolkit.sh  zkTxnLogToolkit.sh
 6 zkCleanup.sh  zkCli.sh   zkEnv.sh   zkServer-initialize.sh  zkSnapShotToolkit.cmd  zkTxnLogToolkit.cmd
 7 [root@master bin]# 
 8 [root@master bin]# 
 9 [root@master bin]# ./zkServer.sh status
10 ZooKeeper JMX enabled by default
11 Using config: /usr/local/soft/apache-zookeeper-3.6.1-bin/bin/../conf/zoo.cfg
12 Client port found: 2181. Client address: localhost.
13 Error contacting service. It is probably not running.
14 [root@master bin]# 
15 [root@master bin]# 
16 [root@master bin]# systemctl status firewalld.service 
17 ● firewalld.service - firewalld - dynamic firewall daemon
18    Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/firewalld.service; disabled; vendor preset: enabled)
19    Active: inactive (dead)
20      Docs: man:firewalld(1)
21 [root@master bin]# ./zkServer.sh status
22 ZooKeeper JMX enabled by default
23 Using config: /usr/local/soft/apache-zookeeper-3.6.1-bin/bin/../conf/zoo.cfg
24 Client port found: 2181. Client address: localhost.
25 Mode: follower

记得关闭三台机器的防火墙哦!

3、首先,修改/etc/clickhouse-server/目录下的config.xml。

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<!-- 如果禁用了ipv6,使用下面配置 -->
<listen_host>0.0.0.0</listen_host>
<!-- 如果没有禁用ipv6,使用下面配置,我使用的下面的配置 -->
<listen_host>::</listen_host>

然后,在/etc/下创建集群配置文件metrika.xml文件(这个文件需要创建),在Clickhouse启动的时候会加载这个配置文件以集群的形式启动Clickhouse,可以选择配置不包含副本的分片配置,还可以为分片配置多个副本。

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 1 <yandex>
 2 <!-- /etc/clickhouse-server/config.xml 中配置的remote_servers的incl属性值,-->
 3 <clickhouse_remote_servers>
 4     <!-- 集群名称,可以修改 -->
 5     <doit_ch_cluster1> 
 6         <!-- 配置三个分片,每个分片对应一台机器,为每个分片配置一个副本 -->
 7         <shard>
 8              <internal_replication>true</internal_replication>
 9             <replica>
10                 <host>master</host>
11                 <port>9000</port>
12             </replica>
13         </shard>
14         <shard>
15             <replica>
16                 <internal_replication>true</internal_replication>
17                 <host>slaver1</host>
18                 <port>9000</port>
19             </replica>
20         </shard>
21         <shard>
22             <internal_replication>true</internal_replication>
23             <replica>
24                 <host>slaver2</host>
25                 <port>9000</port>
26             </replica>
27         </shard>
28     </doit_ch_cluster1>
29 </clickhouse_remote_servers>
30 
31 
32 <!-- zookeeper相关配置 -->
33 <!-- 该标签与config.xml的<zookeeper incl="zookeeper-servers" optional="true" /> 保持一致 --> 
34 <zookeeper-servers>
35   <node index="1">
36     <host>master</host>
37     <port>2181</port>
38   </node>
39 
40   <node index="2">
41     <host>slaver1</host>
42     <port>2181</port>
43   </node>
44   <node index="3">
45     <host>slaver2</host>
46     <port>2181</port>
47   </node>
48 </zookeeper-servers>
49 
50 <!-- 分片和副本标识,shard标签配置分片编号,<replica>配置分片副本主机名,需要修改对应主机上的配置 -->
51 <macros>
52     <replica>doit01</replica>
53 </macros>
54 <networks>
55    <ip>::/0</ip>
56 </networks>
57 
58 <clickhouse_compression>
59 <case>
60   <min_part_size>10000000000</min_part_size>
61   <min_part_size_ratio>0.01</min_part_size_ratio>
62   <method>lz4</method>
63 </case>
64 </clickhouse_compression>
65 
66 </yandex>

然后,将/etc/下metrika.xml文件scp到另外两个机器上,如下所示:

代码语言:javascript复制
1 [root@master etc]# 
2 [root@master etc]# scp /etc/metrika.xml slaver1:/etc/
3 root@slaver1's password: 
4 metrika.xml                                                                                                                 100% 1427   779.3KB/s   00:00    
5 [root@master etc]# scp /etc/metrika.xml slaver2:/etc/
6 root@slaver2's password: 
7 metrika.xml                                                                                                                 100% 1427   844.8KB/s   00:00    
8 [root@master etc]# 

在每台机器上启动Clickhouse服务,以集群的形式启动,如果想要再以单节点的形式启动那么就删除/etc/下的metrika.xml文件即可单节点的形式启动。

代码语言:javascript复制
 1 [root@slaver1 bin]# service clickhouse-server status
 2 clickhouse-server service is running
 3 [root@slaver1 bin]# 
 4 [root@slaver1 bin]# service clickhouse-server stop
 5 Stop clickhouse-server service: DONE
 6 [root@slaver1 bin]# 
 7 [root@slaver1 bin]# 
 8 [root@slaver1 bin]# service clickhouse-server start
 9 Start clickhouse-server service: Path to data directory in /etc/clickhouse-server/config.xml: /var/lib/clickhouse/
10 
11 DONE
12 [root@slaver1 bin]# 
13 [root@slaver1 bin]# 
14 [root@slaver1 bin]# 
15 [root@slaver1 bin]# service clickhouse-server status
16 clickhouse-server service is running
17 [root@slaver1 bin]# 

如果遇到servie:未找到命令的话,可以使用下面的方法解决,如下所示:

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1 [root@master ~]# service
2 bash: service: 未找到命令...
3 [root@master ~]# 

首先,要知道,su 或者 su root:的话只是将当前身份转为root,用户shell并没有改变,所以有些系统命令不能使用。

如果使用,su -或者su -l或者su -l root,可以完全的将当前环境转为root环境,如同root直接登陆。

其次,service的路径为/sbin/service,如果shell没有改变,那么你的PATH中默认没有/sbin,所以不行,而如果用su -命令环境改为root,PATH中就包含/sbin。

4、确定Zookeeper集群启动,启动三台Clickhouse的服务,然后在任意一台启动Clickhouse的客户端,使用查看集群信息的sql进行查看信息,如下所示:

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 1 [root@master ~]# clickhouse-client -m
 2 ClickHouse client version 20.8.3.18.
 3 Connecting to localhost:9000 as user default.
 4 Connected to ClickHouse server version 20.8.3 revision 54438.
 5 
 6 master :) 
 7 master :) 
 8 master :) 
 9 master :) select * from system.clusters;
10 
11 SELECT *
12 FROM system.clusters
13 
14 ┌─cluster───────────────────────────┬─shard_num─┬─shard_weight─┬─replica_num─┬─host_name─┬─host_address────┬─port─┬─is_local─┬─user────┬─default_database─┬─errors_count─┬─estimated_recovery_time─┐
15 │ doit_ch_cluster1                  │         1 │            1 │           1 │ master    │ 192.168.110.133 │ 9000 │        1 │ default │                  │            0 │                       0 │
16 │ doit_ch_cluster1                  │         2 │            1 │           1 │ slaver1   │ 192.168.110.134 │ 9000 │        0 │ default │                  │            0 │                       0 │
17 │ doit_ch_cluster1                  │         3 │            1 │           1 │ slaver2   │ 192.168.110.135 │ 9000 │        0 │ default │                  │            0 │                       0 │
18 │ test_cluster_two_shards           │         1 │            1 │           1 │ 127.0.0.1 │ 127.0.0.1       │ 9000 │        1 │ default │                  │            0 │                       0 │
19 │ test_cluster_two_shards           │         2 │            1 │           1 │ 127.0.0.2 │ 127.0.0.2       │ 9000 │        0 │ default │                  │            0 │                       0 │
20 │ test_cluster_two_shards_localhost │         1 │            1 │           1 │ localhost │ ::1             │ 9000 │        1 │ default │                  │            0 │                       0 │
21 │ test_cluster_two_shards_localhost │         2 │            1 │           1 │ localhost │ ::1             │ 9000 │        1 │ default │                  │            0 │                       0 │
22 │ test_shard_localhost              │         1 │            1 │           1 │ localhost │ ::1             │ 9000 │        1 │ default │                  │            0 │                       0 │
23 │ test_shard_localhost_secure       │         1 │            1 │           1 │ localhost │ ::1             │ 9440 │        0 │ default │                  │            0 │                       0 │
24 │ test_unavailable_shard            │         1 │            1 │           1 │ localhost │ ::1             │ 9000 │        1 │ default │                  │            0 │                       0 │
25 │ test_unavailable_shard            │         2 │            1 │           1 │ localhost │ ::1             │    1 │        0 │ default │                  │            0 │                       0 │
26 └───────────────────────────────────┴───────────┴──────────────┴─────────────┴───────────┴─────────────────┴──────┴──────────┴─────────┴──────────────────┴──────────────┴─────────────────────────┘
27 
28 11 rows in set. Elapsed: 0.019 sec. 
29 
30 master :) 

或者使用指定字段的查询语句,方便观察,如下所示:

代码语言:javascript复制
 1 master :) 
 2 master :) select cluster,shard_num,replica_num,host_name,port,user from system.clusters;
 3 
 4 SELECT 
 5     cluster,
 6     shard_num,
 7     replica_num,
 8     host_name,
 9     port,
10     user
11 FROM system.clusters
12 
13 ┌─cluster───────────────────────────┬─shard_num─┬─replica_num─┬─host_name─┬─port─┬─user────┐
14 │ doit_ch_cluster1                  │         1 │           1 │ master    │ 9000 │ default │
15 │ doit_ch_cluster1                  │         2 │           1 │ slaver1   │ 9000 │ default │
16 │ doit_ch_cluster1                  │         3 │           1 │ slaver2   │ 9000 │ default │
17 │ test_cluster_two_shards           │         1 │           1 │ 127.0.0.1 │ 9000 │ default │
18 │ test_cluster_two_shards           │         2 │           1 │ 127.0.0.2 │ 9000 │ default │
19 │ test_cluster_two_shards_localhost │         1 │           1 │ localhost │ 9000 │ default │
20 │ test_cluster_two_shards_localhost │         2 │           1 │ localhost │ 9000 │ default │
21 │ test_shard_localhost              │         1 │           1 │ localhost │ 9000 │ default │
22 │ test_shard_localhost_secure       │         1 │           1 │ localhost │ 9440 │ default │
23 │ test_unavailable_shard            │         1 │           1 │ localhost │ 9000 │ default │
24 │ test_unavailable_shard            │         2 │           1 │ localhost │    1 │ default │
25 └───────────────────────────────────┴───────────┴─────────────┴───────────┴──────┴─────────┘
26 
27 11 rows in set. Elapsed: 0.011 sec. 
28 
29 master :) 

5、分布式DDL操作,默认情况下,CREATE、DROP、ALTER、RENAME操作仅仅在当前执行该命令的server上生效。在集群环境下,可以使用ON CLUSTER语句,这样就可以在整个集群发挥作用。

可以创建一张分布式表,如下所示:

代码语言:javascript复制
CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_cluster ON CLUSTER doit_ch_cluster1
(
    id Int32,
    name String
)ENGINE = Distributed(doit_ch_cluster1, default, user_local,id);

Distributed表引擎的定义形式如下所示:

代码语言:javascript复制
1 Distributed(cluster_name, database_name, table_name[, sharding_key])

各个参数的含义分别如下:

a)、cluster_name:集群名称,与集群配置中的自定义名称相对应。

b)、database_name:数据库名称。

c)、table_name:表名称。

d)、sharding_key:可选的,用于分片的key值,在数据写入的过程中,分布式表会依据分片key的规则,将数据分布到各个节点的本地表。

代码语言:javascript复制
 1 master :) 
 2 master :) 
 3 master :) CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_cluster ON CLUSTER doit_ch_cluster1
 4 :-] (
 5 :-]     id Int32,
 6 :-]     name String
 7 :-] )ENGINE = Distributed(doit_ch_cluster1, default, user_local,id);
 8 
 9 CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_cluster ON CLUSTER doit_ch_cluster1
10 (
11     `id` Int32,
12     `name` String
13 )
14 ENGINE = Distributed(doit_ch_cluster1, default, user_local, id)
15 
16 ┌─host────┬─port─┬─status─┬─error─┬─num_hosts_remaining─┬─num_hosts_active─┐
17 │ slaver2 │ 9000 │      0 │       │                   2 │                0 │
18 │ master  │ 9000 │      0 │       │                   1 │                0 │
19 │ slaver1 │ 9000 │      0 │       │                   0 │                0 │
20 └─────────┴──────┴────────┴───────┴─────────────────────┴──────────────────┘
21 
22 3 rows in set. Elapsed: 0.188 sec. 
23 
24 master :) 
25 master :) 
26 master :) 

注意:创建分布式表是读时检查的机制,也就是说对创建分布式表和本地表的顺序并没有强制要求。同样值得注意的是,在上面的语句中使用了ON CLUSTER分布式DDL,这意味着在集群的每个分片节点上,都会创建一张Distributed表,这样便可以从其中任意一端发起对所有分片的读、写请求。

6、创建完成上面的分布式表时,在每台机器上查看表,发现每台机器上都存在一张刚刚创建好的表。

代码语言:javascript复制
 1 master :) use default;
 2 
 3 USE default
 4 
 5 Ok.
 6 
 7 0 rows in set. Elapsed: 0.007 sec. 
 8 
 9 master :) show tables;
10 
11 SHOW TABLES
12 
13 ┌─name─────────┐
14 │ user_cluster │
15 └──────────────┘
16 
17 1 rows in set. Elapsed: 0.019 sec. 
18 
19 master :) desc user_cluster;
20 
21 DESCRIBE TABLE user_cluster
22 
23 ┌─name─┬─type───┬─default_type─┬─default_expression─┬─comment─┬─codec_expression─┬─ttl_expression─┐
24 │ id   │ Int32  │              │                    │         │                  │                │
25 │ name │ String │              │                    │         │                  │                │
26 └──────┴────────┴──────────────┴────────────────────┴─────────┴──────────────────┴────────────────┘
27 
28 2 rows in set. Elapsed: 0.010 sec. 
29 
30 master :) 

接下来就需要创建本地表了,在每台机器上分别创建一张本地表,就是在三台机器上都创建一个本地表:

代码语言:javascript复制
 1 master :) CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_local 
 2 :-] (
 3 :-]     id Int32,
 4 :-]     name String
 5 :-] )ENGINE = MergeTree()
 6 :-] ORDER BY id
 7 :-] PARTITION BY id
 8 :-] PRIMARY KEY id;
 9 
10 CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_local
11 (
12     `id` Int32,
13     `name` String
14 )
15 ENGINE = MergeTree()
16 PARTITION BY id
17 PRIMARY KEY id
18 ORDER BY id
19 
20 Ok.
21 
22 0 rows in set. Elapsed: 0.009 sec. 
23 
24 master :) 
25 master :) 

首先,先在一台机器上,对user_local表进行插入数据,然后再查询user_cluster表,如下所示:

代码语言:javascript复制
 1 -- 插入数据
 2 master :) INSERT INTO user_local VALUES(1,'tom'),(2,'jack');
 3 
 4 INSERT INTO user_local VALUES
 5 
 6 Ok.
 7 
 8 2 rows in set. Elapsed: 0.011 sec. 
 9 
10 -- 查询user_cluster表,可见通过user_cluster表可以操作所有的user_local表
11 master :) select * from user_cluster; 
12 
13 SELECT *
14 FROM user_cluster
15 
16 ┌─id─┬─name─┐
17 │  1 │ tom  │
18 └────┴──────┘
19 ┌─id─┬─name─┐
20 │  2 │ jack │
21 └────┴──────┘
22 
23 2 rows in set. Elapsed: 0.044 sec. 
24 
25 master :) 

接下来,我们再向user_cluster中插入一些数据,观察user_local表数据变化,可以发现数据被分散存储到了其他节点上了。

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 1 ----------------- 向user_cluster插入数据
 2 master :) 
 3 
 4 ----------------- 查看master节点的user_cluster数据
 5 master :) select * from user_cluster;
 6 
 7 SELECT *
 8 FROM user_cluster
 9 
10 ┌─id─┬─name─┐
11 │  2 │ jack │
12 └────┴──────┘
13 ┌─id─┬─name─┐
14 │  1 │ tom  │
15 └────┴──────┘
16 ┌─id─┬─name──┐
17 │  3 │ lilei │
18 └────┴───────┘
19 ┌─id─┬─name──┐
20 │  4 │ lihua │
21 └────┴───────┘
22 
23 4 rows in set. Elapsed: 0.029 sec. 
24 
25 master :) 
26 
27 ----------------- 查看master节点的user_local数据
28 master :) select * from user_local;
29 
30 SELECT *
31 FROM user_local
32 
33 ┌─id─┬─name─┐
34 │  2 │ jack │
35 └────┴──────┘
36 ┌─id─┬─name─┐
37 │  1 │ tom  │
38 └────┴──────┘
39 ┌─id─┬─name──┐
40 │  3 │ lilei │
41 └────┴───────┘
42 
43 3 rows in set. Elapsed: 0.011 sec. 
44 
45 master :) 
46 
47 
48 ----------------- 查看slave1节点的数据信息
49 slaver1 :) select * from user_local;
50 
51 SELECT *
52 FROM user_local
53 
54 ┌─id─┬─name──┐
55 │  4 │ lihua │
56 └────┴───────┘
57 
58 1 rows in set. Elapsed: 0.015 sec. 
59 
60 slaver1 :) 
61 slaver1 :) 

7、如何使用DBeaver查看Clickhouse集群的数据和信息呢,如下所示:

集群名称user_cluster,本地表user_local,在DBeaver工具连接Clickhouse的时候,在视图可以查看集群的数据信息,在表下面可以查看本地表的数据信息,其中集群数据会分布到不同的分片上。

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