前置知识：

Clickhouse学习笔记（5）—— ClickHouse 副本-CSDN博客

与副本对比：

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

集群写入流程（3分片 2副本 共6节点）

一般来说internal_replication这一参数都是为true的，可以减轻distribute节点的压力

集群读取流程（3分片 2副本 共6节点）

所谓errors_count就是在通信过程中产生错误的次数

集群配置流程（2分片 只有1个分片有副本 3节点）

集群架构示意

1.新建配置文件metrika-shard.xml

在hadoop102上，进入/etc/clickhouse-server/config.d

新建文件metrika-shard.xml

也可以不创建外部文件，直接在 config.xml 的<remote_servers>中指定

先文件中写入内容（hadoop102）：

<?xml version="1.0"?>
<yandex>
  <remote_servers>
    <gmall_cluster> <!-- 集群名称--> 
      
      <shard> <!--集群的第一个分片-->
        <internal_replication>true</internal_replication>
        <replica> <!--该分片的第一个副本-->
          <host>hadoop102</host>
          <port>9000</port>
        </replica>
        <replica> <!--该分片的第二个副本-->
          <host>hadoop103</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>hadoop104</host>
          <port>9000</port>
        </replica>
      </shard>
      
    </gmall_cluster>
  </remote_servers>
  
  <zookeeper-servers>
    <node index="1">
      <host>hadoop102</host>
      <port>2181</port>
    </node>
    <node index="2">
      <host>hadoop103</host>
      <port>2181</port>
    </node>
    <node index="3">
      <host>hadoop104</host>
      <port>2181</port>
    </node>
  </zookeeper-servers>
  
  <macros>
    <shard>01</shard> <!--不同机器放的分片数不一样-->
    <replica>rep_1_1</replica> <!--不同机器放的副本数不一样-->
  </macros>
  
</yandex>

hadoop103：（仅macros参数不同）

  <macros>
    <shard>01</shard> <!--不同机器放的分片数不一样-->
    <replica>rep_1_2</replica> <!--不同机器放的副本数不一样-->
  </macros>

hadoop104：（仅macros参数不同）

  <macros>
    <shard>02</shard> <!--不同机器放的分片数不一样-->
    <replica>rep_2_1</replica> <!--不同机器放的副本数不一样-->
  </macros>

2.修改config.xml

然后同步到hadoop103、104

3.重启服务

sudo clickhouse restart

查看是否启动成功：ps -ef | grep clickhouse

集群功能测试

在hadoop102创建表，会自动同步到hadoop103和104上

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','{replica}')\
partition by toYYYYMMDD(create_time)\
primary key (id)\
order by (id,sku_id);

其中on cluster后面要设置配置文件中自定义的集群名称

ReplicatedMergeTree中的分片和副本名称从配置文件的宏定义（marcos）中获取

可以看到在103和104上都有对应的表：

然后在 hadoop102 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()

同样也可以同步到103和104上：

然后在hadoop102上插入数据：

insert into st_order_mt values\
(201,'sku_009',1000.00,'2020-06-01 12:00:00') ,\
(202,'sku_009',1000.00,'2020-06-01 12:00:00') ,\
(201,'sku_009',1000.00,'2020-06-01 12:00:00') ,\
(201,'sku_009',1000.00,'2020-06-01 12:00:00') ,\
(201,'sku_009',1000.00,'2020-06-01 12:00:00') ,\
(201,'sku_009',1000.00,'2020-06-01 12:00:00') ,\
(201,'sku_009',1000.00,'2020-06-01 12:00:00') ,\
(201,'sku_009',1000.00,'2020-06-01 12:00:00') ,\
(201,'sku_009',1000.00,'2020-06-01 12:00:00') ,\
(201,'sku_009',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');

查询分布式表和本地表即可得到结果；