文章目录
- 分片集群
- 分片 2 副本共 6 个节点集群配置(供参考)
- 配置三节点版本集群及副本
- 配置步骤
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- 1)在 Bigdata04的/etc/clickhouse-server/config.d 目录下创建 metrika-shard.xml 文件
- 2)将 Bigdata04的 metrika-shard.xml 同步到 Bigdata05 和 Bigdata06
- 3)修改 Bigdata05 和 Bigdata06 中 metrika-shard.xml 宏的配置
- 4)在 Bigdata04上修改/etc/clickhouse-server/config.xml
- 5)同步/etc/clickhouse-server/config.xml 到 Bigdata05 和 Bigdata06
- 6)重启三台服务器上的 ClickHouse 服务
- 7)在 Bigdata04 上执行建表语句
- 8)在 Bigdata04 上创建 Distribute 分布式表
- 9)在 Bigdata04上插入测试数据
- 10)通过查询分布式表和本地表观察输出结果
- 项目为了节省资源,就使用单节点,不用集群
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。
如果对分片理解不好,点击:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45417821/article/details/117418925
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。
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
注:也可以不创建外部文件,直接在 config.xml 的<remote_servers>中指定
<yandex>
<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>Bigdata01</host>
<port>9000</port>
</replica>
<!--该分片的第二个副本-->
<replica>
<host>Bigdata02</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>Bigdata03</host>
<port>9000</port>
</replica>
<replica>
<!--该分片的第二个副本-->
<host>Bigdata04</host>
<port>9000</port>