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ClickHouse部署3分片2副本集群

后端2024-04-19 12:38:20

副本

1.副本写入流程

副本中ck节点是平等的

2.配置步骤

启动zookeeper集群
修改配置
在hadoop102的/etc/clickhouse-server/config.d目录下创建一个名为metrika.xml的配置文件(名字随便起)，内容如下：

<?xml version="1.0"?>
<yandex>
    <zookeeper-servers> 
        <node index="1">
            <host>hadoop1</host>
            <port>2181</port>
        </node>
        <node index="2">
            <host>hadoop2</host>
            <port>2181</port>
        </node>
        <node index="3">
            <host>hadoop3</host>
            <port>2181</port>
        </node>
    </zookeeper-servers>
</yandex>

然后一定记得授权

chown clickhouse:clickhouse metrika.xml

然后还需要指定这个外部文件路径：

vim /etc/clickhouse-server/config.d
#添加：
<zookeeper incl="zookeeper-servers" optional="true" ></zookeeper>
<include_from>/etc/clickhouse-server/config.d/metrika.xml</include_from>

还可以直接写死在/etc/clickhouse-server/config.d文件里，打开文件搜zookeeper跳转到相应位置。不过因为配置文件太长，修改配置不如外部配置文件方便。

生效
启动zookeeper；然后因为改了配置文件，还需重启clickhouse。

3.副本引擎

只有合并树家族支持副本。
副本是表级别的，不是整个服务器级的。所以，服务器里可以同时有复制表和非复制表。
副本不依赖分片。每个分片有它自己的独立副本。
这种方式副本只能同步数据，不能同步表结构，所以需要在每台机器上自己手动建表。（除非从配置文件宏定义中获取）
hadoop102：

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);

hadoop103：

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);

其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。

在 hadoop102 上执行 insert 语句
在 hadoop103 上执行 select，可以查询出结果，说明副本配置正确

分片

解决数据横向扩容问题。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。简单来说分布式表不负责存，只负责管，数据都存在每个节点上。
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。

1.集群写入流程（3分片2副本工6节点）

一般都设置成true。

2.集群读取流程（3分片2副本工6节点）

3. 3分片 2 副本共 6 个节点集群配置

还是打开/etc/clickhouse-server/config.d/metrika.xml

<yandex>
    <remote_servers>
        <gmall_cluster>
            <shard>
                <internal_replication>true</internal_replication>
                <replica>
                    <host>hadoop101</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
                <replica>
                    <host>hadoop102</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
            </shard>
            <shard>
                <internal_replication>true</internal_replication>
                <replica>
                    <host>hadoop103</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
                <replica>
                    <host>hadoop104</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
            </shard>
            <shard>
                <internal_replication>true</internal_replication>
                <replica>
                    <host>hadoop105</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
                <replica>
                    <host>hadoop106</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
            </shard>
        </gmall_cluster>
    </remote_servers>
</yandex>

注：也可以不创建外部文件，直接在 config.xml 的<remote_servers>中指定。

4.配置三节点版本集群及副本

集群及副本规划（2 个分片，只有第一个分片有副本）

配置步骤
在 hadoop102 的/etc/clickhouse-server/config.d 目录下创建 metrika-shard.xml 文件

<?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>

将 hadoop102 的 metrika-shard.xml 同步到 103 和 104
修改 103 和 104 中 metrika-shard.xml 宏的配置(macros)，用于建表时候的引用
103:

<shard>01</shard>
<replica>rep_1_2</replica>

104:

<shard>02</shard>
<replica>rep_2_1</replica>

不要忘记chown

修改3台/etc/clickhouse-server/config.xml

<zookeeper incl="zookeeper-servers" optional="true" ></zookeeper>
<include_from>/etc/clickhouse-server/config.d/metrika-shard.xml</include_from>

启动和验证
重启三台服务器上的 ClickHouse 服务

clickhouse restart

然后进入客户端查看

show clusters;

可以看到我们刚配置的gmall_cluster
在 hadoop102 上执行建表语句

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);

其中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，表会自动同步到 hadoop103 和 hadoop104 上

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()
插入数据：

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');

分布式表：

SELECT * FROM st_order_mt_all2;

本地表:

select * from st_order_mt;

查看全文

https://www.xamrdz.com/backend/3s91921251.html

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