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
安装 zookeeper(任意一个节点)
配置集群(所有节点)
修改/etc/clickhouse-server/config.xml
修改/etc/clickhouse-server/users.xml
增加配置文件/etc/metrika.xml
重启clickhouse服务
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
创建分布式表(node1节点)
使用Python连接clickhouse
安装clickhouse-driver
执行命令
原文地址:https://www.toutiao.com/i6952412370475975181/