ClickHouse基础知识（六）：ClickHouse的副本配置

news2024/10/6 2:25:00

副本的目的主要是保障数据的高可用性，即使一台 ClickHouse 节点宕机，那么也可以从其他服务器获得相同的数据。

1. 副本写入流程

2. 配置步骤

➢ 启动 zookeeper 集群

➢ 在hadoop101的/etc/clickhouse-server/config.d目录下创建一个名为metrika.xml 的配置文件,内容如下：

[root@hadoop101 config.d]$ vim metrika.xml

<?xml version="1.0"?>
<yandex>
    <zookeeper-servers>
        <node index="1">
            <host>hadoop100</host>
            <port>2181</port>
        </node>
        <node index="2">
            <host>hadoop101</host>
            <port>2181</port>
        </node>
        <node index="3">
            <host>hadoop102</host>
            <port>2181</port>
        </node>
    </zookeeper-servers>
</yandex>

➢ 同步到 hadoop100 和 hadoop102 上

[root@hadoop101 config.d]# xsync.sh metrika.xml

➢ 在 hadoop101 的/etc/clickhouse-server/config.xml 中增加

<include_from>/etc/clickhouse-server/config.d/metrika.xml</include_from>

➢ 同步到 hadoop100 和 hadoop102上

[root@hadoop101 config.d]# xsync.sh /etc/clickhouse-server/config.xml

➢ 分别在 hadoop100 和 hadoop102 上启动 ClickHouse 服务

注意：因为修改了配置文件，如果以前启动了服务需要重启

 sudo systemctl restart clickhouse-server

注意：我们演示副本操作只需要在 hadoop100 和 hadoop101 两台服务器即可，上面的操作，我们 hadoop102 可以你不用同步，我们这里为了保证集群中资源的一致性，做了同步。

➢ 在 hadoop100 和 hadoop101 上分别建表

副本只能同步数据，不能同步表结构，所以我们需要在每台机器上自己手动建表

◼ hadoop100

create table t_order_rep2 (
id UInt32,
 sku_id String,
 total_amount Decimal(16,2),
 create_time Datetime
) engine =ReplicatedMergeTree('/clickhouse0325/table/01/t_order_rep','rep_100')
 partition by toYYYYMMDD(create_time)
 primary key (id)
 order by (id,sku_id);

◼ hadoop101

create table t_order_rep2 (
id UInt32,
 sku_id String,
 total_amount Decimal(16,2),
 create_time Datetime
) engine =ReplicatedMergeTree('/clickhouse0325/table/01/t_order_rep','rep_101')
 partition by toYYYYMMDD(create_time)
 primary key (id)
 order by (id,sku_id);

◼ 参数解释

ReplicatedMergeTree 中，

第一个参数是分片的 zk_path 一般按照： /clickhouse/table/{shard}/{table_name} 的格式写，如果只有一个分片就写 01 即可。

第二个参数是副本名称，相同的分片副本名称不能相同。

➢ 在 hadoop100 上执行 insert 语句

insert into t_order_rep2 values
(101,'sku_001',1000.00,'2020-06-01 12:00:00'),
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 12:00:00'),
(103,'sku_004',2500.00,'2020-06-01 12:00:00'),
(104,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 12:00:00'),
(105,'sku_003',600.00,'2020-06-02 12:00:00');