ClickHouse基础知识（七）：ClickHouse的分片集群

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。

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-shard.xml，内容如下

    
         
             
                true
                
                
                    hadoop100
                    9000
                
                
                
                    hadoop101
                    9000
                
            
             
                true
                 
                    hadoop101
                    9000
                
                 
                    hadoop102
                    9000
                
            
             
                true
                 
                    hadoop103
                    9000
                
                 
                    hadoop103
                    9000
                
            
        
    

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 hadoop102 的/etc/clickhouse-server/config.d 目录下创 建 metrika-shard.xml 文件

    
         
             
                true
                 
                    hadoop100
                    9000
                
                 
                    hadoop101
                    9000
                
            
             
                true
                 
                    hadoop102
                    9000
                
            
        
    
    
        
            hadoop100
            2181
        
        
            hadoop101
            2181
        
        
            hadoop102
            2181
        
    
    
        01 
        rep_1_1 
    

注意：xml文件中的注释要删除，不能有中文注释，要不然会报错

(2)将 hadoop102 的 metrika-shard.xml 同步到 100 和 101，同时更新一下config.xml

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

 sudo ./bin/xsync.sh /etc/clickhouse-server/config.xml

(3) 修改 101 和 102 中 metrika-shard.xml 宏的配置

(6)重启三台服务器上的 ClickHouse 服务

sudo systemctl stop clickhouse-server
sudo systemctl start clickhouse-server
ps -ef |grep click

(7)在 hadoop100 上执行建表语句

➢ 会自动同步到 hadoop101 和 hadoop102 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_0325','{replica}')
 partition by toYYYYMMDD(create_time)
 primary key (id)
 order by (id,sku_id);

可以到 hadoop101 和 hadoop102 上查看表是否创建成功

(8)在 hadoop100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 hadoop100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。