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2023-03-10
目录

Clickhouse-分片集群

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# 介绍

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、路由来操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操作集群的复杂性。

# 集群写入流程（3分片2副本共6个节点）

image-20221114150114201

# 集群读取流程（3 分片 2 副本共 6 个节点）

image-20221114150141752

# 3 分片 2 副本共 6 个节点集群配置

方法1：

外置配置文件配置

配置的位置还是在之前的/etc/clickhouse-server/config.d/metrika.xml，内容如下

<?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>
                <!--该分片的第一个副本-->
                <replica>
                    <host>hadoop101</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
                <!--该分片的第二个副本-->
                <replica>
                    <host>hadoop102</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>hadoop103</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
                <replica>
                    <!--该分片的第二个副本-->
                    <host>hadoop104</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
            </shard>
            <shard>
                <!--集群的第三个分片-->
                <internal_replication>true</internal_replication>
                <replica>
                    <!--该分片的第一个副本-->
                    <host>hadoop105</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
                <replica>
                    <!--该分片的第二个副本-->
                    <host>hadoop106</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
            </shard>
        </gmall_cluster>
    </remote_servers>
</yandex>
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方法二：

直接在config.xml中新增

<remote_servers>
        <gmall_cluster>
            <!-- 集群名称-->
            <shard>
                <!--集群的第一个分片-->
                <internal_replication>true</internal_replication>
                <!--该分片的第一个副本-->
                <replica>
                    <host>hadoop101</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
                <!--该分片的第二个副本-->
                <replica>
                    <host>hadoop102</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>hadoop103</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
                <replica>
                    <!--该分片的第二个副本-->
                    <host>hadoop104</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
            </shard>
            <shard>
                <!--集群的第三个分片-->
                <internal_replication>true</internal_replication>
                <replica>
                    <!--该分片的第一个副本-->
                    <host>hadoop105</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
                <replica>
                    <!--该分片的第二个副本-->
                    <host>hadoop106</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
            </shard>
        </gmall_cluster>
    </remote_servers>
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# 集群有密码需要添加配置认证

  • 在每一个replica下添加user,password配置，否则集群表无法查询，集群表数据之间无法正常同步
 
<shard>
    <!--集群的第一个分片-->
    <weight>1</weight>
    <internal_replication>true</internal_replication>
    <replica>
        <!--该分片的第一个副本-->
        <host>172.16.24.188</host>
        <port>9000</port>
        <user>default</user>
        <password>o0iyoL35#DnNpucqv</password>
        <password_sha256_hex>5a1a3048757d518b58c5578a315f76532df1701d1aed29d252de88734c432e52</password_sha256_hex>
    </replica>
    <replica>
        <!--该分片的第二个副本-->
        <host>172.16.24.190</host>
        <port>9000</port>
        <user>default</user>
        <password>o0iyoL35#DnNpucqv</password>
        <password_sha256_hex>5a1a3048757d518b58c5578a315f76532df1701d1aed29d252de88734c432e52</password_sha256_hex>
    </replica>
</shard>
<shard>
    <!--集群的第二个分片-->
    <weight>1</weight>
    <internal_replication>true</internal_replication>
    <replica>
        <!--该分片的第一个副本-->
        <host>172.16.24.189</host>
        <port>9000</port>
        <user>default</user>
        <password_sha256_hex>5a1a3048757d518b58c5578a315f76532df1701d1aed29d252de88734c432e52</password_sha256_hex>
        <password>o0iyoL35#DnNpucqv</password>
    </replica>
</shard>
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# 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）

image-20221114151959083

# 配置分片集群

1）方法1：在Clichouse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<remote_servers>中指定

<?xml version="1.0"?>
<yandex>
    <remote_servers>
        <ck_cluster_1>
            <!-- 集群名称-->
            <shard>
                <!--集群的第一个分片-->
              	<weight>1</weight>
                <internal_replication>true</internal_replication>
                <replica>
                    <!--该分片的第一个副本-->
                    <host>172.16.24.174</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
                <replica>
                    <!--该分片的第二个副本-->
                    <host>172.16.24.175</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
            </shard>
            <shard>
                <!--集群的第二个分片-->
               	<weight>1</weight>
                <internal_replication>true</internal_replication>
                <replica>
                    <!--该分片的第一个副本-->
                    <host>172.16.24.176</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
            </shard>
        </ck_cluster_1>
    </remote_servers>
    <zookeeper-servers>
        <node index="1">
            <host>172.16.24.174</host>
            <port>2181</port>
        </node>
        <node index="2">
            <host>172.16.24.175</host>
            <port>2181</port>
        </node>
        <node index="3">
            <host>172.16.24.176</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>
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  • ck_cluster 集群标识，可以自行规定，在创建分布式表（引擎为Distributed）时需要用到。
  • weight 每个分片的写入权重值，数据写入时会有较大概率落到weight值较大的分片，这里全部设为1。
  • internal_replication 是否启用内部复制，即写入数据时只写入到一个副本，其他副本的同步工作靠复制表和ZooKeeper异步进行。

1）方法2：在Clichouse的/etc/clickhouse-server/config.xml文件修改

<remote_servers>
        <ck_cluster_1>
            <!-- 集群名称-->
            <shard>
                <!--集群的第一个分片-->
              	<weight>1</weight>
                <internal_replication>true</internal_replication>
                <replica>
                    <!--该分片的第一个副本-->
                    <host>172.16.24.174</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
                <replica>
                    <!--该分片的第二个副本-->
                    <host>172.16.24.175</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
            </shard>
            <shard>
                <!--集群的第二个分片-->
               	<weight>1</weight>
                <internal_replication>true</internal_replication>
                <replica>
                    <!--该分片的第一个副本-->
                    <host>172.16.24.176</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
            </shard>
        </ck_cluster_1>
    </remote_servers>
    <zookeeper>
        <node index="1">
            <host>172.16.24.174</host>
            <port>2181</port>
        </node>
        <node index="2">
            <host>172.16.24.175</host>
            <port>2181</port>
        </node>
        <node index="3">
            <host>172.16.24.176</host>
            <port>2181</port>
        </node>
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  • ck_cluster 集群标识，可以自行规定，在创建分布式表（引擎为Distributed）时需要用到。
  • weight 每个分片的写入权重值，数据写入时会有较大概率落到weight值较大的分片，这里全部设为1。
  • internal_replication 是否启用内部复制，即写入数据时只写入到一个副本，其他副本的同步工作靠复制表和ZooKeeper异步进行。

# 配置macros

macros 相当于是每个cliclhouse的环境变量。定义macros的作用在于可以用同一个包含macros变量的 SQL在所有的 clickhouse-server节点上执行。

注意：每台节点要配置自己的参数

<!-- 第一台机器 -->
<macros>
    <shard>01</shard>
    <replica>rep_1_1</replica>
</macros>

<!-- 第二台机器 -->
<macros>
    <shard>01</shard>
    <replica>rep_1_2</replica>
</macros>

<!-- 第三台机器-->
<macros>
    <shard>02</shard>
    <replica>rep_2_1</replica>
</macros>
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命名规则（建议）

shard：分片名称 01，02 ，03 ...

replica：rep_1_2 ; 1 分片id，2机器id

应用：

创建集群表时指定 ${shard}与${replica},执行时活自动获取到上面配置的值

create table st_order_mt on cluster ck_cluster_1 (
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);
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# 重启Clickhouse服务

 clickhouse restart
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# 验证

➢ 会自动同步到其他机器上

➢ 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

# 创建本地表

create table st_order_mt on cluster ck_cluster_1 (
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);
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执行返回结果

 :) create table st_order_mt on cluster ck_cluster_1 (
:-] 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);

CREATE TABLE st_order_mt ON CLUSTER ck_cluster_1
(
    `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)

Query id: 722c5f5e-53d7-4283-ac30-e3aafb896198

┌─host──────────┬─port─┬─status─┬─error─┬─num_hosts_remaining─┬─num_hosts_active─┐
│ 172.16.24.174 │ 9000 │      0 │       │                   2 │                0 │
│ 172.16.24.175 │ 9000 │      0 │       │                   1 │                0 │
│ 172.16.24.176 │ 9000 │      0 │       │                   0 │                0 │
└───────────────┴──────┴────────┴───────┴─────────────────────┴──────────────────┘

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提示在我们配置ck_cluster_1集群的节点上都创建成功了，分别在另外两台机器查询确认是否创建成功。

show tables;
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# 创建 Distribute 分布式表

create table st_order_mt_d on cluster ck_cluster_1
(
id UInt32,
sku_id String,
total_amount Decimal(16,2),
create_time Datetime
)engine = Distributed(ck_cluster_1,default, st_order_mt,hiveHash(sku_id));
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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()

  • cluster：集群名称，在对分布式表执⾏读写的过程中，它会使⽤集群的配置信息来找到相应的host节点。
  • database，table：数据库和本地表名称，用于将分布式表映射到本地表上。
  • sharding_key: 分⽚键，分布式表会按照这个规则，将数据分发到各个本地表中。

# 插入数据

insert into st_order_mt_d 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');
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# 查询分布式表

所有插入数据都可以查到

SELECT *
FROM st_order_mt_d

Query id: cddbd244-b165-4098-9184-83898286b1b7

┌──id─┬─sku_id──┬─total_amount─┬─────────create_time─┐
│ 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 │
└─────┴─────────┴──────────────┴─────────────────────┘
┌──id─┬─sku_id──┬─total_amount─┬─────────create_time─┐
│ 205 │ sku_003 │       600.00 │ 2020-06-02 12:00:00 │
└─────┴─────────┴──────────────┴─────────────────────┘
┌──id─┬─sku_id──┬─total_amount─┬─────────create_time─┐
│ 201 │ sku_001 │      1000.00 │ 2020-06-01 12:00:00 │
└─────┴─────────┴──────────────┴─────────────────────┘
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# 在三台服务器分别查询本地表

只能查询到自己当前机器存储的数据

:) select * from st_order_mt;

SELECT *
FROM st_order_mt

Query id: aa19d289-28ba-4547-8675-609f4512e4e9

┌──id─┬─sku_id──┬─total_amount─┬─────────create_time─┐
│ 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 │
└─────┴─────────┴──────────────┴─────────────────────┘
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175 :) select * from st_order_mt;

SELECT *
FROM st_order_mt

Query id: 367fa862-289e-4c3e-98fe-7ef5bf6e7bb9

┌──id─┬─sku_id──┬─total_amount─┬─────────create_time─┐
│ 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 │
└─────┴─────────┴──────────────┴─────────────────────┘
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176 :) select * from st_order_mt;

SELECT *
FROM st_order_mt

Query id: 4c6a408e-7b5f-45c9-a6ee-e326da19dc53

┌──id─┬─sku_id──┬─total_amount─┬─────────create_time─┐
│ 205 │ sku_003 │       600.00 │ 2020-06-02 12:00:00 │
└─────┴─────────┴──────────────┴─────────────────────┘
┌──id─┬─sku_id──┬─total_amount─┬─────────create_time─┐
│ 201 │ sku_001 │      1000.00 │ 2020-06-01 12:00:00 │
└─────┴─────────┴──────────────┴─────────────────────┘
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  • 我们的插入和查询任务都将使用分布式表，数据是分别保存本地表中的，分布式表是代理或映射关系 并不保存数据。可以理解分布式表是nginx，负责将读写任务分发到本地表。

  • 如果要彻底删除分布表，则需要分别删除分布式表和本地表，其语法规则如下

    --删除分布式表
DROP TABLE if exists test_log_all ON CLUSTER ck_cluster sync
--删除本地表
DROP TABLE if exists test_log ON CLUSTER ck_cluster sync
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# 总结

  • 插入和查询任务都将使用分布式表，数据是分别保存本地表中的，分布式表是代理或映射关系 并不保存数据。可以理解分布式表是nginx，负责将读写任务分发到本地表。

  • 如果要彻底删除分布表，则需要分别删除分布式表和本地表，其语法规则如下

    --删除分布式表
DROP TABLE if exists test_log_all ON CLUSTER ck_cluster sync
--删除本地表
DROP TABLE if exists test_log ON CLUSTER ck_cluster sync
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  • 使用on cluster语句在集群的某台机器上执行以下代码，即可在每台机器上创建本地表和分布式表，其中⼀张本地表对应着⼀个数据分⽚，分布式表通常以本地表加“_all”命名。它与本地表形成⼀对多的映射关系，之后可以通过分布式表代理操作多张本地表。

  • 这里有个要注意的点，就是分布式表的表结构尽量和本地表的结构一致。如果不一致，在建表时不会报错，但在查询或者插入时可能会抛出异常。

  • 在集群中使用，我们要加上on cluster <cluster_name>的ddl，这样我们的建表语句在某一台clickhouse实例上执行一次即可分发到集群中所有实例上执行。

# SQL语句

# 创建本地表

create table st_order_mt on cluster ck_cluster_1 (
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);
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说明：

  • {shard}与{replica}会读取配置文件中配置的macros值，如未配置，这两个值需要手动指定，这两个值每台服务器上要不同

# 创建 Distribute 分布式表

create table st_order_mt_d on cluster ck_cluster_1
(
id UInt32,
sku_id String,
total_amount Decimal(16,2),
create_time Datetime
)engine = Distributed(ck_cluster_1,default, st_order_mt,hiveHash(sku_id));
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说明：

  • 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()

  • cluster：集群名称，在对分布式表执⾏读写的过程中，它会使⽤集群的配置信息来找到相应的host节点。

  • database，table：数据库和本地表名称，用于将分布式表映射到本地表上。

  • sharding_key: 分⽚键，分布式表会按照这个规则，将数据分发到各个本地表中。

# 删除分布式表

--删除分布式表
DROP TABLE if exists test_log_all ON CLUSTER ck_cluster sync
--删除本地表
DROP TABLE if exists test_log ON CLUSTER ck_cluster sync
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上次更新: 2023/03/10, 17:30:33
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