ClickHouse基础知识（七）：ClickHouse的分片集群

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。

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。

1. 集群写入流程（3 分片 2 副本共 6 个节点）

2. 集群读取流程（3分片 2副本共 6个节点）

3. 3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-shard.xml，内容如下

<yandex>
    <clickhouse_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>hadoop100</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
                <!--该分片的第二个副本-->
                <replica>
                    <host>hadoop101</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>hadoop101</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
                <replica> <!--该分片的第二个副本-->
                    <host>hadoop102</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
            </shard>
            <shard> <!--集群的第三个分片-->
                <internal_replication>true</internal_replication>
                <replica> <!--该分片的第一个副本-->
                    <host>hadoop103</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
                <replica> <!--该分片的第二个副本-->
                    <host>hadoop103</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
            </shard>
        </gmall_cluster>
    </clickhouse_remote_servers>
</yandex>

4. 配置三节点版本集群及副本

4.1 集群及副本规划（2 个分片，只有第一个分片有副本）

4.2 配置步骤

(1)在 hadoop102 的/etc/clickhouse-server/config.d 目录下创建 metrika-shard.xml 文件

<?xml version="1.0"?>
<yandex>
    <clickhouse_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>hadoop100</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
                <replica> <!--该分片的第二个副本-->
                    <host>hadoop101</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>hadoop102</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
            </shard>
        </gmall_cluster>
    </clickhouse_remote_servers>
    <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>
    <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>

注意：xml文件中的注释要删除，不能有中文注释，要不然会报错

(2)将 hadoop102 的 metrika-shard.xml 同步到 100 和 101，同时更新一下config.xml

sudo ./bin/xsync.sh /etc/clickhouse-server/config.d/metrika-shard.xml

 sudo ./bin/xsync.sh /etc/clickhouse-server/config.xml

(3) 修改 101 和 102 中 metrika-shard.xml 宏的配置

(6)重启三台服务器上的 ClickHouse 服务

sudo systemctl stop clickhouse-server
sudo systemctl start clickhouse-server
ps -ef |grep click

(7)在 hadoop100 上执行建表语句

➢ 会自动同步到 hadoop101 和 hadoop102 上

➢ 集群名字要和配置文件中的一致

➢ 分片和副本名称从配置文件的宏定义中获取

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_0325','{replica}')
 partition by toYYYYMMDD(create_time)
 primary key (id)
 order by (id,sku_id);

可以到 hadoop101 和 hadoop102 上查看表是否创建成功

(8)在 hadoop100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()

(9)在 hadoop100上插入测试数据

insert into st_order_mt_all values
(201,'sku_001',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');