Clickhouse单机部署以及从mysql增量同步数据
背景：
随着数据量的上升，OLAP一直是被讨论的话题，虽然druid，kylin能够解决OLAP问题，但是druid，kylin也是需要和hadoop全家桶一起用的，异常的笨重，再说我也搞不定，那只能找我能搞定的技术。故引进clickhoue，关于clickhoue在17年本人就开始关注，并且写了一些入门的介绍，直到19年clickhoue功能慢慢的丰富才又慢慢的关注，并且编写了同步程序，把mysql数据实时同步到clickhoue，并且最终在线上使用起来。
关于clickhouse是什么请自行查阅官网：https://clickhouse.yandex/
clickhouse官方性能测试：https://clickhouse.yandex/benchmark.html
clickhouse面对海量数据，比如单表过百亿可以使用集群（复制+分片），如果数据量比较小，比如单表10-20亿使用单机就足以满足查询需求。如果使用复制需要使用zk，更多集群的请自行查阅官方资料。
单机部署（以前的文章也有写过单机部署） ：
在2016年clickhouse刚开始开源的时候对Ubuntu支持非常友好，一个apt命令就可以安装了。对于centos等系统 支持就比较差，需要自己编译，而且不一定能够成功。随着使用人群的扩大，目前对于centos支持也是非常的友好 了，有rpm包可以直接安装。甚至目前Altinity公司已经制作了yum源，添加源之后直接yum安装完成。这个在官方 文档里面也有提到，参考： https://clickhouse.yandex/docs/en/getting_started/ https://github.com/Altinity/clickhouse-rpm-install 。目前线上使用的是centos 7.0的系统。之所以使用7.0的系统是因为同步数据的程序是用python写的，而且用到的 一个核心包：python-mysql-replication需要使用python 2.7的环境。同时由于clickhouse不兼容mysql协议，为了方便开发接入系统不用过多更改代码，引入了proxysql兼容mysql协议，clickhouse最新版本已经支持mysql协议，支持clickhouse的proxysql也需要python 2.7的环境，所以干脆直接用centos 7.0系统
测试环境：
服务器数量：1台
操作系统：centos 7.1
安装服务：clickhouse，mysql
安装mysql是测试clickhouse从mysql同步数据。
clickhouse安装：
添加yum源
curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/altinity/clickhouse/script.rpm.sh | sudo bash
yum安装
yum install -y clickhouse-server clickhouse-client
服务启动
/etc/init.d/clickhouse-server start
默认数据存放位置是： /var/lib/clickhouse/
登录，查看数据库（默认用户是default，密码为空）
[root@ck-server- sync]# clickhouse-client -h 127.0.0.1
ClickHouse client version 19.9.2.4.
Connecting to 127.0.0.1: as user default.
Connected to ClickHouse server version 19.9. revision . ck-server- :) show databases; SHOW DATABASES ┌─name────┐
│ default │
│ system │
└─────────┘ rows in set. Elapsed: 0.003 sec. ck-server- :)
default数据库里面没有任何东西，和mysql里面的test库是一样的。system库看名字就知道是什么。到这里clickhouse就部署完成，是不是很简单？
补充一点，在官方的文档里面有几点建议：
1. 关闭大页
2. 调整内存使用
3. 关闭cpu节能模式
echo 'performance' | sudo tee /sys/devices/system/cpu/cpu*/cpufreq/scaling_governor
echo > /proc/sys/vm/overcommit_memory
echo 'never' > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
mysql部署请自行部署。这里不做介绍。如果想从mysql同步数据那么binlog 格式必须是row。而且必须binlog_row_image=full
安装同步程序依赖的包;同步程序可以放在clickhouse服务器上面，也可以单独放在其他服务器。同步程序使用pypy启动，所以安装包的时候需要安装pypy的包。
yum -y install pypy-libs pypy pypy-devel
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
pypy get-pip.py
/usr/lib64/pypy-5.0./bin/pip install MySQL-python
/usr/lib64/pypy-5.0./bin/pip install mysql-replication
/usr/lib64/pypy-5.0./bin/pip install clickhouse-driver
/usr/lib64/pypy-5.0./bin/pip install redis
这里也安装了redis模块是因为同步的binlog pos可以存放在redis里面，当然程序也是支持存放在文件里面
proxysql安装（主要是为了clickhouse兼容mysql协议）： proxysql在这里下载：https://github.com/sysown/proxysql/releases 选择带clickhouse的包下载，否则不会支持clickhouse。ps：较新版本的clickhouse已经原生兼容mysql协议。
proxysql安装及配置
rpm -ivh proxysql-2.0.--clickhouse-centos7.x86_64.rpm
启动（必须这样启动，否则是不支持clickhouse的）：
proxysql --clickhouse-server
登录proxysql，设置账户：
mysql -uadmin -padmin -h127.0.0.1 -P6032
INSERT INTO clickhouse_users VALUES ('clicku','clickp',1,100);
LOAD CLICKHOUSE USERS TO RUNTIME;
SAVE CLICKHOUSE USERS TO DISK;
使用proxysql连接到clickhouse：
[root@ck-server- sync]# mysql -u clicku -pclickp -h 127.0.0.1 -P6090
mysql: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.
Welcome to the MySQL monitor. Commands end with ; or \g.
Your MySQL connection id is
Server version: 5.5. (ProxySQL ClickHouse Module) Copyright (c) , , Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. Oracle is a registered trademark of Oracle Corporation and/or its
affiliates. Other names may be trademarks of their respective
owners. Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the current input statement. mysql> show databases;
+---------+
| name |
+---------+
| default |
| system |
+---------+
mysql同步数据到clickhouse
mysql里面有个库yayun，库里面有张表tb1，同步这张表到clickhoue
mysql> use yayun;
Database changed
mysql> show create table tb1\G
*************************** 1. row ***************************
Table: tb1
Create Table: CREATE TABLE `tb1` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`pay_money` decimal(20,2) NOT NULL DEFAULT '0.00',
`pay_day` date NOT NULL,
`pay_time` datetime NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4
1 row in set (0.00 sec)
1. clickhoue里面建库，建表。
ck-server-01 :) create database yayun; CREATE DATABASE yayun Ok. 0 rows in set. Elapsed: 0.021 sec. ck-server-01 :)
2. 建表（clickhouse建表的格式以及字段类型和mysql完全不一样，如果字段少还可以自己建，如果字段多比较痛苦，可以使用clickhouse自带的从mysql导数据的命令来建表）,在建表之前需要进行授权，因为程序同步也是模拟一个从库拉取数据.
GRANT REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT, SELECT ON *.* TO 'ch_repl'@'127.0.0.1' identified by '';
3. 登陆clickhouse进行建表
ck-server-01 :) use yayun; USE yayun Ok. 0 rows in set. Elapsed: 0.001 sec. ck-server-01 :) CREATE TABLE tb1
:-] ENGINE = MergeTree
:-] PARTITION BY toYYYYMM(pay_time)
:-] ORDER BY (pay_time) AS
:-] SELECT *
:-] FROM mysql('127.0.0.1:3306', 'yayun', 'tb1', 'ch_repl', '') ; CREATE TABLE tb1
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(pay_time)
ORDER BY pay_time AS
SELECT *
FROM mysql('127.0.0.1:3306', 'yayun', 'tb1', 'ch_repl', '') Ok. 0 rows in set. Elapsed: 0.031 sec.
这里使用MergeTree引擎，MergeTree是clickhouse里面最牛逼的引擎，支持海量数据，支持索引，支持分区，支持更新删除。toYYYYMM(pay_time)的意思是根据pay_time分区，粒度是按月。ORDER BY (pay_time)的意思是根据pay_time排序存储，同时也是索引。上面的create table命令如果mysql表里面以后数据那么数据也会一并进入clickhouse里面。通常会limit 1，然后更改一下表结构。上面没有报错的话我们看看clickhouse里面的表结构：
ck-server-01 :) show create table tb1; SHOW CREATE TABLE tb1 ┌─statement────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ CREATE TABLE yayun.tb1 (`id` UInt32, `pay_money` String, `pay_day` Date, `pay_time` DateTime) ENGINE = MergeTree PARTITION BY toYYYYMM(pay_time) ORDER BY pay_time SETTINGS index_granularity = 8192 │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ 1 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.
其中这里的index_granularity = 8192是指索引的粒度。如果数据量没有达到百亿，那么通常无需更改。表结构也创建完成以后现在配置同步程序配置文件：metainfo.conf
[root@ck-server- sync]# cat metainfo.conf
# 从这里同步数据
[master_server]
host='127.0.0.1'
port=
user='ch_repl'
passwd=''
server_id= # redis配置信息，用于存放pos点
[redis_server]
host='127.0.0.1'
port=
passwd=''
log_pos_prefix='log_pos_' #把log_position记录到文件
[log_position]
file='./repl_pos.log' # ch server信息，数据同步以后写入这里
[clickhouse_server]
host=127.0.0.1
port=
passwd=''
user='default'
#字段大小写. 1是大写，0是小写
column_lower_upper= # 需要同步的数据库
[only_schemas]
schemas='yayun' # 需要同步的表
[only_tables]
tables='tb1' # 指定库表跳过DML语句(update,delete可选)
[skip_dmls_sing]
skip_delete_tb_name = ''
skip_update_tb_name = '' #跳过所有表的DML语句（update，delete可选）
[skip_dmls_all]
#skip_type = 'delete'
#skip_type = 'delete,update'
skip_type = '' [bulk_insert_nums]
#多少记录提交一次
insert_nums=
#选择每隔多少秒同步一次,负数表示不启用,单位秒
interval= # 同步失败告警收件人
[failure_alarm]
mail_host= 'xxx'
mail_port=
mail_user= 'xxx'
mail_pass= 'xxx'
mail_send_from = 'xxx'
alarm_mail = 'xxx' #日志存放路径
[repl_log]
log_dir="/tmp/relication_mysql_clickhouse.log"
设置pos点：
和mysql搭建从库一样，配置从哪里开始同步，看mysql的pos点：
mysql> show master status;
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
| File | Position | Binlog_Do_DB | Binlog_Ignore_DB | Executed_Gtid_Set |
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
| mysql-bin.000069 | 4024404 | | | |
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
1 row in set (0.00 sec)
把pos点写入文件或者redis，我选择记录到文件就是。
[root@ck-server- sync]# cat repl_pos.log
[log_position]
filename = mysql-bin.
position = [root@ck-server- sync]#
启动同步程序：
[root@ck-server- sync]# pypy mysql-clickhouse-replication.py --help
usage: Data Replication to clikhouse [-h] [-c CONF] [-d] [-l] mysql data is copied to clikhouse optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
-c CONF, --conf CONF Data synchronization information file
-d, --debug Display SQL information
-l, --logtoredis log position to redis ,default file By dengyayun @
[root@ck-server- sync]#
默认pos点就是记录文件，无需再指定记录binlog pos方式
[root@ck-server- sync]# pypy mysql-clickhouse-replication.py --conf metainfo.conf --debug
:: INFO 开始同步数据时间 -- ::
:: INFO 从服务器 127.0.0.1: 同步数据
:: INFO 读取binlog: mysql-bin.:
:: INFO 同步到clickhouse server 127.0.0.1:
:: INFO 同步到clickhouse的数据库: ['yayun']
:: INFO 同步到clickhouse的表: ['tb1']
mysql插入10条数据：
mysql> insert into tb1 (pay_money,pay_day,pay_time)values('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00'),('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00'),('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00'),('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00'),('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00'),('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00'),('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00'),('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00'),('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00'),('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00') ;
Query OK, 10 rows affected (0.01 sec)
Records: 10 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> select * from tb1;
+----+-----------+------------+---------------------+
| id | pay_money | pay_day | pay_time |
+----+-----------+------------+---------------------+
| 1 | 66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
| 3 | 66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
| 5 | 66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
| 7 | 66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
| 9 | 66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
| 11 | 66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
| 13 | 66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
| 15 | 66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
| 17 | 66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
| 19 | 66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
同步程序日志输出：
[root@ck-server- sync]# pypy mysql-clickhouse-replication.py --conf metainfo.conf --debug
:: INFO 开始同步数据时间 -- ::
:: INFO 从服务器 127.0.0.1: 同步数据
:: INFO 读取binlog: mysql-bin.:
:: INFO 同步到clickhouse server 127.0.0.1:
:: INFO 同步到clickhouse的数据库: ['yayun']
:: INFO 同步到clickhouse的表: ['tb1']
:: INFO INSERT 数据插入SQL: INSERT INTO yayun.tb1 VALUES, [{u'id': , u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(, , ), u'pay_time': datetime.datetime(, , , , )}, {u'id': , u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(, , ), u'pay_time': datetime.datetime(, , , , )}, {u'id': , u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(, , ), u'pay_time': datetime.datetime(, , , , )}, {u'id': , u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(, , ), u'pay_time': datetime.datetime(, , , , )}, {u'id': , u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(, , ), u'pay_time': datetime.datetime(, , , , )}, {u'id': , u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(, , ), u'pay_time': datetime.datetime(, , , , )}, {u'id': , u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(, , ), u'pay_time': datetime.datetime(, , , , )}, {u'id': , u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(, , ), u'pay_time': datetime.datetime(, , , , )}, {u'id': , u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(, , ), u'pay_time': datetime.datetime(, , , , )}, {u'id': , u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(, , ), u'pay_time': datetime.datetime(, , , , )}]
clickhoue数据查询：
ck-server-01 :) select * from tb1; SELECT *
FROM tb1 ┌─id─┬─pay_money─┬────pay_day─┬────────────pay_time─┐
│ 1 │ 66.22 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00 │
│ 3 │ 66.22 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00 │
│ 5 │ 66.22 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00 │
│ 7 │ 66.22 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00 │
│ 9 │ 66.22 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00 │
│ 11 │ 66.22 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00 │
│ 13 │ 66.22 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00 │
│ 15 │ 66.22 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00 │
│ 17 │ 66.22 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00 │
│ 19 │ 66.22 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00 │
└────┴───────────┴────────────┴─────────────────────┘ 10 rows in set. Elapsed: 0.005 sec.
mysql数据更新：
mysql> update tb1 set pay_money='88.88';
Query OK, 10 rows affected (0.00 sec)
Rows matched: 10 Changed: 10 Warnings: 0 mysql> select * from tb1;
+----+-----------+------------+---------------------+
| id | pay_money | pay_day | pay_time |
+----+-----------+------------+---------------------+
| 1 | 88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
| 3 | 88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
| 5 | 88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
| 7 | 88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
| 9 | 88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
| 11 | 88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
| 13 | 88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
| 15 | 88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
| 17 | 88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
| 19 | 88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
+----+-----------+------------+---------------------+
10 rows in set (0.00 sec)
clickhoue数据查询：
ck-server-01 :) select * from tb1; SELECT *
FROM tb1 ┌─id─┬─pay_money─┬────pay_day─┬────────────pay_time─┐
│ 1 │ 88.88 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00 │
│ 3 │ 88.88 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00 │
│ 5 │ 88.88 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00 │
│ 7 │ 88.88 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00 │
│ 9 │ 88.88 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00 │
│ 11 │ 88.88 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00 │
│ 13 │ 88.88 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00 │
│ 15 │ 88.88 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00 │
│ 17 │ 88.88 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00 │
│ 19 │ 88.88 │ 2019-06-29 │ 2019-06-29 14:00:00 │
└────┴───────────┴────────────┴─────────────────────┘ 10 rows in set. Elapsed: 0.009 sec.
可以看见数据都同步完成。
代码地址：
https://github.com/yymysql/mysql-clickhouse-replication
总结：
目前线上报表业务都已经在使用clickhoue，数据同步采用自行开发的同步程序进行同步。目前数据一致性没有什么问题。当然同步的表需要有自增主键，否则有些情况比较难处理。延时也比较小。数据的延时以及数据的一致性都有监控。
总体来说使用clickhoue处理olap还是非常不错的选择，小伙伴们可以尝试。
参考资料
https://clickhouse-driver.readthedocs.io/en/latest/
https://python-mysql-replication.readthedocs.io/en/latest/examples.html
https://clickhouse.yandex/docs/en/
https://github.com/sysown/proxysql/wiki/ClickHouse-Support
最新文章
- axure快速原型设计工具
- HTTP协议用的TCP但是只建立单向连接
- Python3利用BeautifulSoup4批量抓取站点图片的代码
- Linux useful command
- mac 无法连接android手机进行调试 解决方案
- Global.asax 文件是什么（转）
- 工作7年，从《一个苏州IT人的5年挨踢经历》系列开始，博客1年半，纯纪念
- const常量折叠
- WordPress程序流程分析
- 在IE中调试Javascript
- 设置cell背景色半透明
- countDownLatch和cyclicBarrier
- Redis中的基本数据结构
- ACM-ICPC 2018 徐州赛区网络预赛 HRyuji doesn't want to study 树状数组
- 下划线“_”在oracle中不是单纯的表示下划线的意思，而是表示匹配单一任何字符！
- tengine2.1.0RPM包制做 tengine-2.1.0.spec配置
- 『Python』图像金字塔、滑动窗口和非极大值抑制实现
- cmd导出oracle数据库数据
- 实践：由0到1-无线大数据UX团队的成长
- led,key通用IO的端口