ClickHouse-尚硅谷（7. 入门-分片集群）学习笔记_java

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文章目录

1 概述
2 集群写入流程（3 分片 2 副本共 6 个节点）
3 集群读取流程（3 分片 2 副本共 6 个节点）
4 3分片2副本共6个节点集群配置（供参考）
5 配置三节点版本集群及副本
- 5.1 集群及副本规划（2 个分片，只有第一个分片有副本）
- 5.2 配置步骤
6 项目为了节省资源，就使用单节点，不用集群

1 概述

副本虽然能够提高数据的可用性，降低丢失风险，但是每台服务器实际上必须容纳全量数据，对数据的横向扩容没有解决。
要解决数据水平切分的问题，需要引入分片的概念。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 *** 作多台节点不同分片的分布式数据。
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 *** 作集群的复杂性。

2 集群写入流程（3 分片 2 副本共 6 个节点）

3 集群读取流程（3 分片 2 副本共 6 个节点）

4 3分片2副本共6个节点集群配置（供参考）

配置的位置还是在之前的/etc/clickhouse-server/config.d/metrika.xml，内容如下
注：也可以不创建外部文件，直接在 config.xml 的中指定

<yandex>
	<remote_servers>
		<gmall_cluster>  
			<shard> 
				<internal_replication>trueinternal_replication>
				
				<replica> 
					<host>hadoop101host>
					<port>9000port>
				replica>
				
				<replica> 
					<host>hadoop102host>
					<port>9000port>
				replica>
			shard>
			<shard> 
				<internal_replication>trueinternal_replication>
				<replica> 
					<host>hadoop103host>
					<port>9000port>
				replica>
				<replica> 
					<host>hadoop104host>
					<port>9000port>
				replica>
			shard>
			<shard> 
				<internal_replication>trueinternal_replication>
				<replica> 
					<host>hadoop105host>
					<port>9000port>
				replica>
				<replica> 
					<host>hadoop106host>
					<port>9000port>
				replica>
			shard>
		gmall_cluster>
	remote_servers>
yandex>

5 配置三节点版本集群及副本 5.1 集群及副本规划（2 个分片，只有第一个分片有副本）

5.2 配置步骤

在 hadoop102 的/etc/clickhouse-server/config.d 目录下创建 metrika-shard.xml 文件
注：也可以不创建外部文件，直接在 config.xml 的中指定


<yandex>
	<remote_servers>
		<gmall_cluster>  
			<shard> 
				<internal_replication>trueinternal_replication>
				<replica> 
					<host>hadoop102host>
					<port>9000port>
				replica>
				<replica> 
					<host>hadoop103host>
					<port>9000port>
				replica>
			shard>
			<shard> 
				<internal_replication>trueinternal_replication>
				<replica> 
					<host>hadoop104host>
					<port>9000port>
				replica>
			shard>
		gmall_cluster>
	remote_servers>
	<zookeeper-servers>
		<node index="1">
			<host>hadoop102host>
			<port>2181port>
		node>
		<node index="2">
			<host>hadoop103host>
			<port>2181port>
		node>
		<node index="3">
			<host>hadoop104host>
			<port>2181port>
		node>
	zookeeper-servers>
	<macros>
		<shard>01shard> 
		<replica>rep_1_1replica> 
	macros>
yandex>

将 hadoop102 的 metrika-shard.xml 同步到 103 和 104

sudo /home/atguigu/bin/xsync /etc/clickhouse-server/config.d/metrika-shard.xml

修改 103 和 104 中 metrika-shard.xml 宏的配置

[atguigu@hadoop103 ~]$ sudo vim 
/etc/clickhouse-server/config.d/metrika-shard.xml

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

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

[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo /home/atguigu/bin/xsync 
/etc/clickhouse-server/config.xml

重启三台服务器上的 ClickHouse 服务

[atguigu@hadoop102 clickhouse-server]$ sudo clickhouse restart
[atguigu@hadoop102 clickhouse-server]$ ps -ef |grep click

在 hadoop102 上执行建表语句
➢ 会自动同步到 hadoop103 和 hadoop104 上
➢ 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

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);

可以到 hadoop103 和 hadoop104 上查看表是否创建成功

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()

在 hadoop102 上插入测试数据

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');