Clickhouse单机安装以及卸载
知识点(OLAP特征):
OLAP场景的关键特征 : 绝大多数是读请求 数据以相当大的批次(> 1000行)更新,而不是单行更新;或者根本没有更新。 已添加到数据库的数据不能修改。 对于读取,从数据库中提取相当多的行,但只提取列的一小部分。 宽表,即每个表包含着大量的列 查询相对较少(通常每台服务器每秒查询数百次或更少) 对于简单查询,允许延迟大约50毫秒 列中的数据相对较小:数字和短字符串(例如,每个URL 60个字节) 处理单个查询时需要高吞吐量(每台服务器每秒可达数十亿行) 事务不是必须的 对数据一致性要求低 每个查询有一个大表。除了他以外,其他的都很小。 查询结果明显小于源数据。换句话说,数据经过过滤或聚合,因此结果适合于单个服务器的RAM中
官网安装地址
https://clickhouse.tech/#quick-start #快速安装地址
https://clickhouse.tech/docs/en/getting-started/install/ #文档安装说明
1、安装curl工具
yum install -y curl
2、添加clickhouse的yum镜像
curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/altinity/clickhouse/script.rpm.sh | sudo bash
3、检查镜像情况
yum list | grep clickhouse
4、安装clickhouse的服务端和客户端
yum install -y clickhouse-server clickhouse-client
5、启动服务
service clickhouse-server start
6、启动交互式客户端 -m表示sql允许换行执行
clickhouse-client -m
7、CK测试
1、求和 1.1建表 CREATE TABLE download ( when DateTime, userid UInt32, bytes Float32 ) ENGINE=MergeTree PARTITION BY toYYYYMM(when) ORDER BY (userid, when); 1.2 插入数据 INSERT INTO download SELECT now() + number * 60 as when, 25, rand() % 100000000 FROM system.numbers LIMIT 5000; 1.3计算:每个用户每天下载的次数和流量 SELECT toStartOfDay(when) AS day, userid, count(userid) as downloads, sum(bytes) AS bytes FROM download GROUP BY userid, day ORDER BY userid, day
===============卸载clickhouse============
1、查看已安装包
rpm -qa | grep clickhouse
2、卸载clickhouse相关软件
rpm -e clickhouse-client-20.5.4.40-2.noarch --nodeps rpm -e clickhouse-server-20.5.4.40-2.noarch --nodeps rpm -e clickhouse-common-static-20.5.4.40-2.x86_64 --nodeps
3、删除相关的目录和数据
#数据目录
rm -rf /var/lib/clickhouse
#删除集群配置文件
rm -rf /etc/metrika.xml
#删除配置文件
rm -rf /etc/clickhouse-*
#删除日志文件
rm -rf /var/log/clickhouse-server
4、全局查找clickhouse文件和目录,如果存在,则全部删除
find / -name clickhouse
FQA:
1、fe重启失败
在fe.conf中加上一行metadata_failure_recovery=true,重启。 正常启动后把这行删掉,重启
2、Init script is already running
systemctl start clickhouse-server.service systemctl status clickhouse-server.service
参考博客:https://blog.csdn.net/weixin_39168541/article/details/118539387
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