ClickHouse的分片和副本

1.副本

副本的目的主要是保障数据的高可用性，即使一台ClickHouse节点宕机，那么也可以从其他服务器获得相同的数据。

Data Replication | ClickHouse Docs

1.1 副本写入流程

1.2 配置步骤

（1）启动zookeeper集群

（2）在hadoop102的/etc/clickhouse-server/config.d目录下创建一个名为metrika.xml的配置文件,内容如下：

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

<?xml version="1.0"?>

<yandex>

<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>

</yandex>

（3）同步到hadoop103和hadoop104上

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

（4）在 hadoop102的/etc/clickhouse-server/config.xml中增加

<zookeeper incl="zookeeper-servers" optional="true" />

<include_from>/etc/clickhouse-server/config.d/metrika.xml</include_from>

（5）同步到hadoop103和hadoop104上

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

分别在hadoop102和hadoop103上启动ClickHouse服务

注意：因为修改了配置文件，如果以前启动了服务需要重启

[atguigu@hadoop102|3 ~]$ sudo clickhouse restart

注意：我们演示副本操作只需要在hadoop102和hadoop103两台服务器即可，上面的操作，我们hadoop104可以你不用同步，我们这里为了保证集群中资源的一致性，做了同步。

（6）在hadoop102和hadoop103上分别建表

副本只能同步数据，不能同步表结构，所以我们需要在每台机器上自己手动建表

①hadoop102

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);

②hadoop103

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);

③参数解释

ReplicatedMergeTree 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。

（7）在hadoop102上执行insert语句

insert into t_order_rep2 values

(101,'sku_001',1000.00,'2020-06-01 12:00:00'),

(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 12:00:00'),

(103,'sku_004',2500.00,'2020-06-01 12:00:00'),

(104,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 12:00:00'),

(105,'sku_003',600.00,'2020-06-02 12:00:00');

（8）在hadoop103上执行select，可以查询出结果，说明副本配置正确

2.分片集群

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。

2.1 集群写入流程（3分片2副本共6个节点）

2.2 集群读取流程（3分片2副本共6个节点）

2.3 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<remote_servers>中指定

<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>

2.4 配置三节点版本集群及副本

2.4.1 集群及副本规划（2个分片，只有第一个分片有副本）

2.4.2 配置步骤

1）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<remote_servers>中指定

<?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>

2）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

3）修改103和104中metrika-shard.xml宏的配置

（1）103

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

（2）104

[atguigu@hadoop104 ~]$ sudo vim /etc/clickhouse-server/config.d/metrika-shard.xml

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

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

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

6）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

7）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

8）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()

9）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');

10）通过查询分布式表和本地表观察输出结果

（1）分布式表

SELECT *  FROM st_order_mt_all;

（2）本地表

select * from st_order_mt;

（3）观察数据的分布

2.5 项目为了节省资源，就使用单节点，不用集群

不需要求改文件引用，因为已经使用集群建表了，如果改为引用metrika-shard.xml的话，启动会报错。我们以后用的时候只启动102即可。