ClickHouse 安装(参考)
参考:https://www.jianshu.com/p/ae45e0aa2b52
阅读此文,你将得到什么:
-
ClickHouse安装的2种方法,以及背后的坑
-
一步步帮你实现ClickHouse从单机到集群化,以及集群化的原理、配置文件等
-
集群化的2种方案,孰优孰劣
组件介绍
- ClickHouse安装完后,会有几个重要命令:
- clickhouse-server ClickHouse的Server端,也就是CK数据库的核心程序,相当于mysqld命令,提供数据库服务端
- clickhouse-client ClickHouse自带的client端,提供命令行的交互操作方式,来连接服务端,相当于mysql命令
Docker安装
-
官方默认只支持Ubuntu,并且提供了Docker镜像:
-
Docker安装很方便,但是有几个问题:
- 默认监听了IPv6,如果你的服务器恰好没有开启V6,会导致Docker启动失败的
- 解决方案:使用Docker命令,cp出默认的配置文件,修改network监听后,拷回Docker,重新启动即可
- 默认时区问题并不是东八区,如果没有修改,一些时间函数会差8个小时
- clickhouse-client在Docker下,无法正常输入中文(调了LANG,无效,如果搞定记得告诉我)
- 数据目录如果有要求,额外在Docker启动的时候,挂载一下
- 配置文件不方便修改
- 默认监听了IPv6,如果你的服务器恰好没有开启V6,会导致Docker启动失败的
-
建议调整:
- 挂载本地服务器时区,或者直接修改Docker里的时区文件
- 拷贝所有配置文件到服务器目录,启动时做映射,方便修改
- 映射一个专用的数据目录
-
由于Docker方式我并不在线上采用,这里不再举例。建议仅仅作为笔记本上测试、了解用(不过前期,没有找到rpm包,Docker的确帮了我们很大的忙)。
RPM包安装
-
不出意外的话,99%的服务器都是CentOS系列
-
官方没有提供rpm包,但是Altinity公司提供了,关于这个公司的介绍,可以参照我其他文章
-
如果下载不了,看我的百度网盘,密码yv72(我这里好久没更新了,请注意看版本)
-
CentOS推荐7.3以上,基本没有依赖包的问题
-
rpm -ivh * 即可安装完成
配置文件解析
-
ClickHouse有几核心的配置文件:
- config.xml 端口配置、本地机器名配置、内存设置等
- metrika.xml 集群配置、ZK配置、分片配置等
- users.xml 权限、配额设置
-
以上文件都可以在官方git下载到
rpm启动方式
- rpm安装后,会在服务器上生成如下几个文件:
# 默认配置文件位置
aaa@qq.com:/ # ls /etc/clickhouse-server
config.xml users.xml
# 上述文件定义了默认数据目录,临时目录位置,日志目录
/var/lib/clickhouse
/var/lib/clickhouse/tmp/
/var/log/clickhouse-server
# 默认启动脚本,注意,这个名字虽然叫server,其实是个shell脚本
/etc/rc.d/init.d/clickhouse-server
aaa@qq.com:/ # file /etc/rc.d/init.d/clickhouse-server
/etc/rc.d/init.d/clickhouse-server: POSIX shell script, ASCII text executable, with very long lines
# 最大文件打开数
aaa@qq.com:/ # cat /etc/security/limits.d/clickhouse.conf
clickhouse soft nofile 262144
clickhouse hard nofile 262144
# 默认crontab目录(没啥用)
/etc/cron.d/clickhouse-server
# 剩下就是/usr/bin下的二进制文件,但其实都是软链接到了clickhouse这个二进制文件
aaa@qq.com:/usr/bin # ll | grep click -i
-rwxr-xr-x 1 root root 63M Sep 20 16:58 clickhouse
lrwxrwxrwx 1 root root 10 Dec 11 17:14 clickhouse-client -> clickhouse
-rwxr-xr-x 1 root root 3.3M Sep 20 16:58 clickhouse-compressor
lrwxrwxrwx 1 root root 10 Dec 11 17:14 clickhouse-server -> clickhouse
知道上述几个文件的作用后,我们就知道该怎么做了
-
默认的数据目录明显不合理,特别是对于部分机器,系统盘和数据盘是不同的配置,需要单独挂载,以我们为例,我们统一使用/data1来放数据,数据目录以clickhouse命名,考虑到不用单机多实例,不以clickhouse${port}来命名
-
默认的配置文件,对我们的管理也是个隐患,建议把配置文件、数据目录、临时目录、日志文件,统一放到/data1/clickhouse里,即:
aaa@qq.com:/data1/clickhouse # tree . -L 1
.
├── config-preprocessed.xml
├── config.xml
├── cores
├── data
├── flags
├── log
├── metadata
├── metrika.xml
├── start_ck.sh
├── status
├── tmp
├── users-preprocessed.xml
└── users.xml
关于如何启动,我们的做法是:
-
修改默认的shell脚本,修改默认配置文件的位置,即上面的start_ck.sh
- 这里其实是可以直接使用clickhouse-server(二进制那个),并采用-d参数启动的,但是实际过程,遇到了很多意外的情况,比如-d后,并不会以daemon方式启动,后来就不考虑直接命令行方式了
- 修改config.xml里对数据目录的定义
<?xml version="1.0"?>
<yandex>
<!-- 日志 -->
<logger>
<level>trace</level>
<log>/data1/clickhouse/log/server.log</log>
<errorlog>/data1/clickhouse/log/error.log</errorlog>
<size>1000M</size>
<count>10</count>
</logger>
<!-- 端口 -->
<http_port>8123</http_port>
<tcp_port>9000</tcp_port>
<interserver_http_port>9009</interserver_http_port>
<!-- 本机域名 -->
<interserver_http_host>这里需要用域名,如果后续用到复制的话</interserver_http_host>
<!-- 监听IP -->
<listen_host>0.0.0.0</listen_host>
<!-- 最大连接数 -->
<max_connections>64</max_connections>
<!-- 没搞懂的参数 -->
<keep_alive_timeout>3</keep_alive_timeout>
<!-- 最大并发查询数 -->
<max_concurrent_queries>16</max_concurrent_queries>
<!-- 单位是B -->
<uncompressed_cache_size>8589934592</uncompressed_cache_size>
<mark_cache_size>10737418240</mark_cache_size>
<!-- 存储路径 -->
<path>/data1/clickhouse/</path>
<tmp_path>/data1/clickhouse/tmp/</tmp_path>
<!-- user配置 -->
<users_config>users.xml</users_config>
<default_profile>default</default_profile>
<log_queries>1</log_queries>
<default_database>default</default_database>
<remote_servers incl="clickhouse_remote_servers" />
<zookeeper incl="zookeeper-servers" optional="true" />
<macros incl="macros" optional="true" />
<!-- 没搞懂的参数 -->
<builtin_dictionaries_reload_interval>3600</builtin_dictionaries_reload_interval>
<!-- 控制大表的删除 -->
<max_table_size_to_drop>0</max_table_size_to_drop>
<include_from>/data1/clickhouse/metrika.xml</include_from>
</yandex>
单机
-
无需多解释,就是单机部署
-
按照上述方式安装rpm包,修改默认的config文件和启停控制脚本,启动即可
-
我上面的配置文件里,直接包含了集群的配置文件,如果只用了上述文件,是无法正常启动的
-
看这个文章的,应该都是冲着后面的集群搭建来的吧,所以,忽略这一个吧
分布式集群
CK是如何实现分布式的
-
CK的分布式,完全依赖配置文件,即每个节点,都共享同样的配置文件,这个配置文件里,写了我跟谁是一个cluster的,我自己的名字是啥
-
如下面的配置文件里,有3个分片,各自用域名来标记,如果需要密码的话,集群也要写上明文密码和用户名
-
这样,就行程了ClickHouse的集群
-
集群怎么用?
- 答案是指定引擎
- CK里的引擎有十几个,这里只推荐3个:
- MergeTree,是CK里最Advanced的引擎,性能超高,单机写入可以达到50w峰值,查询性能非常快,有兴趣看我其他文章
- ReplicatedMergeTree,基于MergeTree,同时引入ZK,做了复制,下文会说
- Distributed,分布式引擎,本身不存储数据,可认为就是一张View,如果写入,会把请求丢到集群里的节点(有算法控制),如果查询,会帮你做查询转发再聚合返回
- metrika.xml
<yandex>
<!-- 集群配置 -->
<clickhouse_remote_servers>
<bip_ck_cluster>
<!-- 数据分片1 -->
<shard>
<internal_replication>false</internal_replication>
<replica>
<host>ck31.xxxx.com.cn</host>
<port>9000</port>
<user>default</user>
<password>6lYaUiFi</password>
</replica>
</shard>
<!-- 数据分片2 -->
<shard>
<internal_replication>false</internal_replication>
<replica>
<host>ck32.xxxx.sina.com.cn</host>
<port>9000</port>
<user>default</user>
<password>6lYaUiFi</password>
</replica>
</shard>
<!-- 数据分片3 -->
<shard>
<internal_replication>false</internal_replication>
<replica>
<host>ck33.xxxxa.com.cn</host>
<port>9000</port>
<user>default</user>
<password>6lYaUiFi</password>
</replica>
</shard>
</bip_ck_cluster>
</clickhouse_remote_servers>
<!-- 本节点副本名称(这里无用) -->
<macros>
<replica>ck1</replica>
</macros>
<!-- 监听网络(貌似重复) -->
<networks>
<ip>::/0</ip>
</networks>
<!-- ZK -->
<zookeeper-servers>
<node index="1">
<host>1.xxxx.sina.com.cn</host>
<port>2181</port>
</node>
<node index="2">
<host>2.xxxx.sina.com.cn</host>
<port>2181</port>
</node>
<node index="3">
<host>3.xxxxp.sina.com.cn</host>
<port>2181</port>
</node>
</zookeeper-servers>
<!-- 数据压缩算法 -->
<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>
</yandex>
- user.xml
- 关于用户名密码的问题,在另一篇文章有解释,这里只贴上配置文件
<?xml version="1.0"?>
<yandex>
<profiles>
<!-- 读写用户设置 -->
<default>
<max_memory_usage>10000000000</max_memory_usage>
<use_uncompressed_cache>0</use_uncompressed_cache>
<load_balancing>random</load_balancing>
</default>
<!-- 只写用户设置 -->
<readonly>
<max_memory_usage>10000000000</max_memory_usage>
<use_uncompressed_cache>0</use_uncompressed_cache>
<load_balancing>random</load_balancing>
<readonly>1</readonly>
</readonly>
</profiles>
<!-- 配额 -->
<quotas>
<!-- Name of quota. -->
<default>
<interval>
<duration>3600</duration>
<queries>0</queries>
<errors>0</errors>
<result_rows>0</result_rows>
<read_rows>0</read_rows>
<execution_time>0</execution_time>
</interval>
</default>
</quotas>
<users>
<!-- 读写用户 -->
<default>
<password_sha256_hex>967f3bf355dddfabfca1c9f5cab39352b2ec1cd0b05f9e1e6b8f629705fe7d6e</password_sha256_hex>
<networks incl="networks" replace="replace">
<ip>::/0</ip>
</networks>
<profile>default</profile>
<quota>default</quota>
</default>
<!-- 只读用户 -->
<ck>
<password_sha256_hex>967f3bf355dddfabfca1c9f5cab39352b2ec1cd0b05f9e1e6b8f629705fe7d6e</password_sha256_hex>
<networks incl="networks" replace="replace">
<ip>::/0</ip>
</networks>
<profile>readonly</profile>
<quota>default</quota>
</ck>
</users>
</yandex>
简单分布式方案
- MergeTree + Distributed
CREATE TABLE db.tb (date Date, ……) ENGINE = MergeTree(date, (date, hour, datetime), 8192)
CREATE TABLE db.tb_all (date Date, ……) ENGINE = Distributed(bip_ck_cluster, 'ck_test', 'dagger', rand())"
-
db.tb为本地表,数据只是在本地
-
db.tb_all为分布式表,查询这个表,引擎自动把整个集群数据计算后返回
-
像不像一台手动挡的车
分布式+高可用方案1
-
上述方案,使用过后,会发现CK的性能真的是超级快,这里我就不在贴图了,有兴趣可以看我那122页的PPT
-
但是有个问题,以上面3个节点为例,每个节点占1/3,如果宕机1个节点,直接丢掉1/3的数据,不能忍啊
-
于是,就得考虑数据的安全性,即副本
-
MergeTree + Distributed + 集群复制
-
配置如下:
-
解释都在图里了,提一点,如果IP1挂了,IP2还在,不影响集群查询
-
这种方案为什么我们没有用呢?
- 如果IP1临时宕机,从宕机开始到恢复,期间的增量数据是可以补全的,依赖的IP2上的推送机制,会有临时目录
- 但是,如果IP1彻底玩完,硬盘坏了,无法恢复,只能重做,引入一个IP5来替换IP1,这时候问题就来了,存量数据无法恢复
- 这个方案之前有过争议,我坚持上面的观点,由于时间有限,没有详细测试,从CK原理上来讲,的确存在上述的问题,所以我们不用
分布式+高可用方案2
- ReplicatedMergeTree + Distributed
- 仅仅是把MergeTree引擎替换为ReplicatedMergeTree引擎
- ReplicatedMergeTree里,共享同一个ZK路径的表,会相互,注意是,相互同步数据
CREATE TABLE db.tb (date Date, ……) ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/db/tb/name', 'node_name', date, (date, hour, datetime), 8192)
CREATE TABLE db.tb_all (date Date, ……) ENGINE = Distributed(bip_ck_cluster, 'ck_test', 'dagger', rand())"
示意图架构就是这样:
- 每个IDC有3个分片,各自占1/3数据
- 每个节点,依赖ZK,各自有2个副本
- 这样,就不怕宕机啦~
CK分布式的问题
- 写哪个表
- 可以写xxx_all,也可以写xxx本地表
- 前者由于分布式表的逻辑简单,仅仅是转发请求,所以在转发安全性上,会有风险,并且rand的方式,可能会造成不均衡
- 我们建议,通过DNS轮训,写本地表,这样最保险和均衡
- 读哪个表
- 毫无疑问,是xxx_all表
- 3个节点,要么都用,要么都不用,不能只用2个或者1个
- 集群配置里,我们用了域名,本想着方便切换,但是CK只有在启动的时候,才会做解析
- 那故障了怎么切换?
- CK有一个厉害的地方,节点变动,无需重启,会自动加载
- 利用上述特性,我们先去掉一个节点的配置,再加上这个节点的配置(DNS变更后),即可不重启就完成fail over
总结
- ClickHouse的性能令人印象深刻,但是,整个操作,又非常像一台手动挡的车,如果不是老司机,用着用着可能数据都没了,所以,掌握好原理,是开好这辆“超跑”的关键
- 上述集群中,你是否觉得表管理非常麻烦呢?的确,又要区分集群,又要区分副本,建议写一个脚本来统一建表,我们就是这么搞的
上一篇: 数据结构--链表