这篇文章主要介绍“ClickHouse集群搭建的方法”，在日常操作中，相信很多人在ClickHouse集群搭建的方法问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”ClickHouse集群搭建的方法”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
ClickHouse是一个列导向数据库，是原生的向量化执行引擎。它在大数据领域没有走Hadoop生态，而是采用Local attached storage作为存储，这样整个IO可能就没有Hadoop那一套的局限。它的系统在生产环境中可以应用到比较大的规模，因为它的线性扩展能力和可靠性保障能够原生支持shard+replication这种解决方案。它还提供了一些SQL直接接口，有比较丰富的原生client。
ClickHouse数据库的特点：
速度快ClickHouse性能超过了市面上大部分的列式存储数据库，相比传统的数据ClickHouse要快100-1000倍，ClickHouse还是有非常大的优势。1亿数据集:ClickHouse比Vertica约快5倍，比Hive快279倍，比MySQL快801倍。10亿数据集:ClickHouse比Vertica约快5倍，MySQL和Hive已经无法完成任务了。
功能多1.支持类SQL查询;2.支持繁多库函数(例如IP转化，URL分析等，预估计算/HyperLoglog等);3.支持数组(Array)和嵌套数据结构(Nested Data Structure);4.支持数据库异地复制部署。
要注意，由于ClickHouse的快速查询还是基于系统资源的，因此在使用的时候要注意每个节点上的存储量，以及节点机器的系统资源要充足。因为查询时是使用内存进行聚合，所以同时并发查询的数量不能太多，否则就会造成资源崩溃。
环境配置
初始化环境(所有节点)
# 修改机器的hostname vi /etc/hostname # 配置hosts vi /etc/hosts 192.168.143.20 node1 192.168.143.21 node2 192.168.143.22 node3修改完后，执行hostname node1...3，不用重启机器使其生效
下载并安装ClickHouse(所有节点)
主要下载四个文件：
Clickhouse-client
Clickhouse-common-static
Clickhouse-server
clickhouse-server-common
rpm -ivh *.rpm安装 zookeeper(任意一个节点)
# 我这里选择node1 docker run -d --net host --name zookeeper zookeeper配置集群(所有节点)
修改/etc/clickhouse-server/config.xml
<!-- 将下面行注释去掉 --> <listen_host>::</listen_host> <!-- 修改默认数据存储目录，比如在/home下创建目录clickhouse --> <path>/var/lib/clickhouse/</path> <!-- 修改为如下 --> <path>/home/clickhouse/</path>修改/etc/clickhouse-server/users.xml
<!-- 配置查询使用的内存，根据机器资源进行配置 --> <max_memory_usage>5000000000000</max_memory_usage> <!-- 在</users>前面增加用户配置 --> <root> <!-- 通过Linux命令计算出密码的sha256加密值 --> <password_sha256_hex>xxxx...xxxx</password_sha256_hex> <networks> <ip>::/0</ip> </networks> <profile>default</profile> <quota>default</quota> </root>增加配置文件/etc/metrika.xml
<yandex> <!-- ck集群节点 --> <clickhouse_remote_servers> <test_cluster> <shard> <internal_replication>true</internal_replication> <replica> <host>node1</host> <port>9000</port> <user>root</user> <password>123456</password> </replica> </shard> <shard> <internal_replication>true</internal_replication> <replica> <host>node2</host> <port>9000</port> <user>root</user> <password>123456</password> </replica> </shard> <shard> <internal_replication>true</internal_replication> <replica> <host>node3</host> <port>9000</port> <user>root</user> <password>123456</password> </replica> </shard> </test_cluster> <!-- zookeeper相关配置--> <zookeeper-servers> <node index="1"> <host>node1</host> <port>2181</port> </node> </zookeeper-servers> <networks> <ip>::/0</ip> </networks> <macros> <replica>node1</replica> </macros> <!-- 压缩相关配置 --> <clickhouse_compression> <case> <min_part_size>10000000000</min_part_size> <min_part_size_ratio>0.01</min_part_size_ratio> <method>lz4</method> </case> </clickhouse_compression> </clickhouse_remote_servers> </yandex>重启clickhouse服务
service clickhouse-server restart # 如果不成功，则使用以下命令 nohup /usr/bin/clickhouse-server --config=/etc/clickhouse-server/config.xml $创建数据表(所有节点)
使用可视化工具连接每个节点，在上面创建MergeTree
create database test; create table test.data ( country String, province String, value String ) engine=MergeTree() partition by (country, province) order by value;创建分布式表(node1节点)
create table test.mo as test.data ENGINE = Distributed(test_cluster, test, data, rand());使用Python连接clickhouse
安装clickhouse-driver
pip install clickhouse-driver执行命令
from clickhouse_driver import Client # 在哪个节点创建了分布式表，就连接哪个节点 client = Client('192.168.143.20', user='root', password='123456', database='test') print(client.execute('select count(*) from mo'))到此，关于“ClickHouse集群搭建的方法”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注亿速云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
