一.ClickHouse安装方式: 源码编译安装 Docker安装 RPM包安装 为了方便使用,一般采用RPM包方式安装,其他两种方式这里不做说明. 二.下载安装包 官方没有提供rpm包,但是Altinity第三方公司提供了. 地址:https://packagecloud.io/altinity/clickhouse 三.配置文件 安装好rmp包后,默认配置文件在/etc/clickhouse-server/目录下,主要涉及以下3种配置文件,也可以自定义配置文件位置,如果修改了目录记得连带修改

前言 随着云上 ClickHouse 服务完善,越来越多的用户将自建 ClickHouse 服务迁移至云上.对于不同数据规模,我们选择不同的方案: 对于数据量比较小的表,通常小于10GB 情况下,可以将数据导出为 CSV 格式,在云上集群重新写入数据: 使用 clickhouse 发行版自带工具 clickhouse-copier 来完成. 本文详解 clickhouse-copier 完成跨 ClickHouse 集群数据迁移(当然也适用于用户集群内部数据不同表间数据迁移). 一.Zookee

更多精彩内容,请关注微信公众号:后端技术小屋 一文读懂clickhouse集群监控 常言道,兵马未至,粮草先行,在clickhouse上生产环境之前,我们就得制定好相关的监控方案,包括metric采集.报警策略.图形化报表.有了全面有效的监控,我们就仿佛拥有了千里眼顺风耳,对于线上任何风吹草动都能及时感知,在必要的情况下提前介入以避免线上故障. 业界常用的监控方案一般是基于prometheus + grafana生态.本文将介绍由clickhouse-exporter(node-exporter

ClickHouse集群的搭建和部署和单机的部署是类似的,主要在于配置的不一致,如果需要了解ClickHouse单机的安装设部署,可以看看这篇文章,ClickHouse(03)ClickHouse怎么安装和部署. ClickHouse集群部署流程大概如下: 环境准备 在每台机器上安装单机版ClickHouse config.xml配置 Zookeeper配置 进入ClickHouse测试 环境准备 下载安装包 按照ClickHouse(03)ClickHouse怎么安装和部署中的介绍下载即可 设

1.集群节点信息 10.12.110.201 ch201 10.12.110.202 ch202 10.12.110.203 ch203 2. 搭建一个zookeeper集群 在这三个节点搭建一个zookeeper集群(如果搭建可以直接忽略这一步),先在一个节点上根据以下配置 2.1. 下载 zookeeper-3.4.12.tar.gz 安装包,放置到上面三台服务器一个目录下(/apps/) 2.2. 进入到/apps/目录下,解压tar包,tar -zxvf zookeeper-3.4.12

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.列式库简介 ClickHouse是俄罗斯的Yandex公司于2016年开源的列式存储数据库(DBMS),主要用于OLAP在线分析处理查询,能够使用SQL查询实时生成分析数据报告. 列式存储 行式存储和列式存储,数据在磁盘上的组织结构有着根本不同,数据分析计算时,行式存储需要遍历整表,列式存储只需要遍历单个列,所以列式库更适合做大宽表,用来做数据分析计算. 絮叨一句:注意这里比较的场景,是数据分析计算的场景. 二.集群配置 1.基础环境

//需要先搭建zookeeper集群.机器1: sudo docker run -d \ --name clickhouse --ulimit nofile=262144:262144 \ -p 8123:8123 -p 9000:9000 -p 9009:9009 \ -v /etc/clickhouse-server/config.xml:/etc/clickhouse-server/config.xml \ -v /var/log/clickhouse-server/:/var/log/c

上一篇文章写过centos 7下clickhouse rpm包安装和基本的目录结构,这里主要介绍clickhouse高可用集群的部署方案,因为对于默认的分布式表的配置,每个分片只有一份,这样如果挂掉一个节点,则查询分布式表的时候直接会报错,这个是基于clickhouse自己实现的多分片单副本集群,配置也比较简单,这里说的高可用是指,每个分片具有2个或以上副本,当某个节点挂掉时,该节点分片仍可以由其他机器上的副本替代工作,所以这样实现的分布式集群可以在挂掉至少1个节点时机器正常运行,随着集群节点数

一.ClickHouse简介 ClickHouse是近年来备受关注的开源列式数据库,主要用于数据分析(OLAP)领域.目前国内社区火热,各个大厂纷纷跟进大规模使用: 今日头条 内部用ClickHouse来做用户行为分析,内部一共几千个ClickHouse节点,单集群最大1200节点,总数据量几十PB,日增原始数据300TB左右. 腾讯内部用ClickHouse做游戏数据分析,并且为之建立了一整套监控运维体系. 携程内部从18年7月份开始接入试用,目前80%的业务都跑在ClickHouse上.每天

一.环境准备: 主机 系统 应用 ip ckh-01 centos 8 jdk,zookeeper,clickhouse 192.168.205.190 ckh-02 centos 8 jdk,zookeeper,clickhouse 192.168.205.191 ckh-03 centos 8 jdk,zookeeper,clickhouse 192.168.205.192 ckh-04 centos 8 jdk,clickhouse 192.168.205.193 ckh-05 cento

写在前面 抽空来更新一下大数据的玩意儿了,起初架构选型的时候有考虑Hadoop那一套做数仓,但是Hadoop要求的服务器数量有点高,集群至少6台或以上,所以选择了Clickhouse(后面简称CH).CH做集群的话,3台服务器起步就可以的,当然,不是硬性,取决于你的zookeeper做不做集群,其次CH性能更强大,对于量不是非常巨大的场景来说,单机已经足够应对OLAP多种场景了. 进入正题,相关环境: IP 服务器名 操作系统 服务 备注 172.192.13.10 server01 Ubunt

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.Kafka集群环境 1.环境版本 版本:kafka2.11,zookeeper3.4 注意:这里zookeeper3.4也是基于集群模式部署. 2.解压重命名 tar -zxvf kafka_2.11-0.11.0.0.tgz mv kafka_2.11-0.11.0.0 kafka2.11 创建日志目录 [root@en-master kafka2.11]# mkdir logs 注意:以上操作需要同步到集群下其他服务上. 3.添加

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.集群环境搭建 1.环境概览 ES版本6.3.2,集群名称esmaster,虚拟机centos7. 服务群 角色划分 说明 en-master master 主节点:esnode1 en-node01 slave 从节点:esnode2 en-node02 slave 从节点:esnode3 ElasticSearch基础功能和用法: MySQL数据全量和增量方式向ES搜索引擎同步 Linux系统Centos7环境搭建ElasticSe

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.Cassandra简介 1.基础描述 Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统.它最初由Facebook开发,用于储存收件箱等简单格式数据,此后,由于Cassandra良好的可扩展性,逐渐发展成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案. 2.特点分析 弹性可扩展性 Cassandra是高度可扩展的;它允许添加更多的硬件以适应更多的客户和更多的数据根据要求,可以根据业务的数据流量轻松扩展集群规模. 架构特点 Cassandr

Sentry 算是目前开源界集错误监控,日志打点上报,事件数据实时分析最好用的软件了,没有之一.将它部署到 Kubernetes,再搭配它本身自带的利用 Clickhouse (大数据实时分析引擎)构建的 Snuba 服务进行数据分析~简直了.(已无敌) 在实战之前,我们先跟随官方文档初步了解下 Sentry 的整体项目架构. 项目架构 这一节,来自于官方文铛. https://develop.sentry.dev/architecture/ 注意:最新官方版 20.12.1,截止到今天(202

一.Flink概述 1.基础简介 Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算.Flink被设计在所有常见的集群环境中运行,以内存执行速度和任意规模来执行计算.主要特性包括:批流一体化.精密的状态管理.事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等.Flink不仅可以运行在包括YARN.Mesos.Kubernetes在内的多种资源管理框架上,还支持在裸机集群上独立部署.在启用高可用选项的情况下,它不存在单点失效问题. 这里要说明两个概念: 边界:无边界和有边界数据流,

1.首先需要安装docker最新版,docker 目前自带swarm容器编排工具 2.选中一台机器作为master,执行命令sudo docker  swarm init [options] 3,再需要加入集群的集群上执行此命令 4.可以使用sudo docker node ls此命令来查询节点数 5编写docker-compose.yaml文件,目前我使用的是version 3版本,version2和3有区别,具体看官网介绍 贴一份完整的docker-compose.yaml供大家参考 ver

前面的文章简单的介绍了ClickHouse,以及也进行了简单的性能测试.本次说说集群的搭建以及数据复制,如果复制数据需要zookeeper配合. 环境: 1. 3台机器,我这里是3台虚拟机.都安装了clickhouse. 2. 绑定hosts,其实不绑定也没关系,配置文件里面直接写ip.(3台机器都绑定hosts,如下) 192.168.0.10 db_server_yayun_01 192.168.0.20 db_server_yayun_02 192.168.0.30 db_server_y

关系型数据库,但千万级表关联数据库基本上不太可能做到秒出:考虑过Sharding,但数据量大, 各种成本都很高:热数据存储到ElasticSearch,但无法跨索引关联,导致不得不做宽表, 因为权限,酒店信息会变,所以每次要刷全量数据,不适用于大表更新, 维护成本也很高:Redis键值对存储无法做到实时汇总: 1. 现有一个需求需要快速访问 2个字段 至少占 128KB 的 一条记录 ,  累计十多亿数据更新,如何保证数据更新过程中生产应用高可用 2. 每天有将近百万次数据查询请求 3. 让用户

Clickhouse版本:20.3.6.40-2 安装包地址:https://repo.yandex.ru/clickhouse/rpm/stable/x86_64/ 一.单机版 1.安装依赖 yum install libicu.x86_64 2.下载安装包 http://repo.yandex.ru/clickhouse/rpm/ 3.安装 rpm -ivh *.rpm --force --nodeps 4.修改数据.日志目录 vi /etc/clickhouse-server/config