Flink 电商实时数仓(二十八)：ClickHouse基础（七）使用基础(4)分片集群

0 简介

　　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。

 

1 集群写入流程（3 分片 2 副本共 6 个节点）

2 集群读 取流 程 （ 3 分片 2 副本共 6 个 节 点）

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

<yandex>
    <clickhouse_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>hadoop201</host>
                             <port>9000</port>
                      </replica>
                      <!--该分片的第二个副本-->
                      <replica> 
                              <host>hadoop202</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>hadoop203</host>
 <port>9000</port>
 </replica>
 <replica> <!--该分片的第二个副本-->
 <host>hadoop204</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>hadoop205</host>
 <port>9000</port>
 </replica>
 <replica> <!--该分片的第二个副本-->
 <host>hadoop206</host>
 <port>9000</port>
 </replica>
 </shard>
</gmall_cluster>
</clickhouse_remote_servers>
</yandex>         

4 配置三节点版本集群及副本

4.1 集群及副本规划（2 个分片，只有第一个分片有副本）

 

 

4.2 配置步骤

(1)在 hadoop202 的/etc/clickhouse-server/config.d 目录下创建 metrika-shard.xml 文件

<?xml version="1.0"?>
<yandex>
<clickhouse_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>hadoop202</host>
 <port>9000</port>
 </replica>
 <replica> <!--该分片的第二个副本-->
 <host>hadoop203</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>hadoop204</host>
 <port>9000</port>
 </replica>
</shard>
</gmall_cluster>
</clickhouse_remote_servers>
<zookeeper-servers>
<node index="1">
<host>hadoop202</host>
<port>2181</port>
</node>
<node index="2">
<host>hadoop203</host>
 <port>2181</port>
</node>
<node index="3">
 <host>hadoop204</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 hadoop202 的 metrika-shard.xml 同步到 203 和 204

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

(3)修改 203 和 204 中 metrika-shard.xml 宏的配置

➢ 203

➢ 204

[atguigu@hadoop204 ~]$ sudo vim /etc/clickhouse-server/config.d/metrika-shard.xml

(4)在 hadoop202 上修改/etc/clickhouse-server/config.xml

(5)同步/etc/clickhouse-server/config.xml 到 203 和 204

[atguigu@hadoop202 ~]$ sudo /home/atguigu/bin/xsync /etc/clickhouse-server/config.xml

(6)重启三台服务器上的 ClickHouse 服务

[atguigu@hadoop202 clickhouse-server]$ sudo systemctl stop clickhouse-server
[atguigu@hadoop202 clickhouse-server]$ sudo systemctl start clickhouse-server
[atguigu@hadoop202 clickhouse-server]$ ps -ef |grep click

(7)在 hadoop202 上执行建表语句

➢ 会自动同步到 hadoop203 和 hadoop204 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_0105','{replica}')
 partition by toYYYYMMDD(create_time)
 primary key (id)
 order by (id,sku_id);

可以到 hadoop203 和 hadoop204 上查看表是否创建成功

(8)在 hadoop202 上创建 Distribute 分布式表

create table st_order_mt_all 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 hadoop202 上插入测试数据

insert into st_order_mt_all 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

➢ 分布式表

SELECT * FROM st_order_mt_all;

➢ 本地表

select * from st_order_mt;

➢ 观察数据的分布

 

5 项目为了节省资源，就使用单节点，不用集群

　　不需要修改文件引用，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 202 即可。