国产 无码 综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn)

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn)。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方,請大家不吝賜教,您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

前言

ClickHouse是俄羅斯的Yandex于2016年開源的列式存儲數(shù)據(jù)庫 DBMS ),使用C語言編寫,主要用于在線分析處理查詢( OLAP ),能夠使用SQL查詢實時生成分析數(shù)據(jù)報告。列式存儲:數(shù)據(jù)按列進行存儲,這使得 ClickHouse 能夠高效地處理聚合查詢和分析操作;高性能:ClickHouse 被設計用于快速查詢和分析大規(guī)模數(shù)據(jù),因此具有出色的性能。分布式架構:支持分布式部署,可以輕松地擴展到多個節(jié)點,以處理大量數(shù)據(jù)和并行查詢。實時數(shù)據(jù)插入:支持實時數(shù)據(jù)的快速插入,并能在不影響查詢性能的情況下進行數(shù)據(jù)更新。靈活的數(shù)據(jù)格式支持:支持多種數(shù)據(jù)格式,包括 JSON、CSV 等,同時也支持壓縮和加密。

ClickHouse主要用于數(shù)據(jù)分析,ClickHouse 適用于各種數(shù)據(jù)分析場景,包括業(yè)務智能、報告、儀表板等;日志分析:由于其高性能和實時數(shù)據(jù)插入功能,ClickHouse 可以用于大規(guī)模日志分析;時序數(shù)據(jù)處理:適用于處理時序數(shù)據(jù),例如傳感器數(shù)據(jù)、監(jiān)控數(shù)據(jù)等;實時報表:能夠支持實時數(shù)據(jù)的快速查詢和分析,適用于生成實時報表和統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

本節(jié)內(nèi)容主要是關于如何搭建ClickHouse數(shù)據(jù)庫,實現(xiàn)Clickhouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝。

ClickHouse部署安裝
hadoop101 hadoop102 hadoop103
clickhouse clickhouse clickhouse
zookeeper zookeeper zookeeper

正文

①配置centos系統(tǒng)文件數(shù)限制,避免文件句柄數(shù)不夠使用

- 在/etc/security/limits.conf中增加句柄數(shù)的配置

* soft nofile 65536
* hard nofile 65536
* soft nproc 131072
* hard nproc 131072

(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn),大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù),clickhouse

- 在/etc/security/limits.d/20-nproc.conf的配置中也增加以上句柄數(shù)的配置

(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn),大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù),clickhouse

- 查看配置修改是否生效:ulimit -a

(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn),大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù),clickhouse
- 將上述倆個配置文件分發(fā)到hadoop102和hadoop103服務器上,使配置生效

(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn),大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù),clickhouse

② 分別在hadoop101、hadoop102、hadoop103服務器安裝系統(tǒng)依賴

- 使用yum安裝依賴

sudo yum install y libtool
sudo yum install y *unixODBC*
sudo yum install -y yum-utils
sudo yum-config-manager --add-repo https://packages.clickhouse.com/rpm/clickhouse.repo

(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn),大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù),clickhouse

(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn),大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù),clickhouse

(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn),大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù),clickhouse

(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn),大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù),clickhouse

③ 關閉系統(tǒng)selinux安全配置,并重啟hadoop101、hadoop102、hadoop103系統(tǒng)

-?修改/etc/selinux/config中的SELINUX=disabled,并重啟系統(tǒng)reboot

(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn),大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù),clickhouse

④使用官方推薦的方式,使用yum命令分別在hadoop101、hadoop102、hadoop103安裝clickhouse服務端和客戶端

- 命令:sudo yum install -y clickhouse-server clickhouse-client

(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn),大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù),clickhouse

⑤啟動clickhouse服務端并查看狀態(tài)

- 命令:

//設置為開機自啟動
sudo systemctl enable clickhouse-server
//取消開機自啟動
sudo systemctl disable clickhouse-server
//啟動clickhouse-server服務端
sudo systemctl start clickhouse-server
//查看clickhouse-server服務端狀態(tài)
sudo systemctl status clickhouse-server
//停止clickhouse-server服務端
sudo systemctl stop clickhouse-server

(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn),大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù),clickhouse

⑥使用clickhouse客戶端連接clickhouse數(shù)據(jù)庫

- 命令:clickhouse-client -m

(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn),大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù),clickhouse

⑦修改clickhouse的配置文件/etc/clickhouse-server/config.xml,使得hadoop集群間可以相互訪問

- 將<listen_host>::</listen_host> 配置打開,然后重啟clickhouse服務

(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn),大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù),clickhouse

- 重啟clickhouse服務

(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn),大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù),clickhouse

- 使用hadoop102的客戶端連接hadoop101的服務

(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn),大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù),clickhouse

⑧驗證clickhouse數(shù)據(jù)庫是否可以正常使用

(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn),大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù),clickhouse

⑨配置副本:在hadoop101、hadoop102、hadoop103配置zookeeper,互為副本保證clickhouse數(shù)據(jù)庫的高可用

- 在配置文件/etc/clickhouse-server/config.xml中配置zookeeper連接信息

 <zookeeper>
        <node>
            <host>hadoop101</host>
            <port>2181</port>
        </node>
        <node>
            <host>hadoop102</host>
            <port>2181</port>
        </node>
        <node>
            <host>hadoop103</host>
            <port>2181</port>
        </node>
</zookeeper>

(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn),大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù),clickhouse

- 分發(fā)配置文件config.xml到hadoop102、hadoop103服務器

(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn),大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù),clickhouse

?- 啟動zookeeper服務器

(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn),大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù),clickhouse

- 重啟clickhouse數(shù)據(jù)庫服務器

(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn),大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù),clickhouse

?⑩驗證副本配置是否生效

- 分別在hadoop101、hadoop102、hadoop103服務器創(chuàng)建表t_order

# hadoop101
create table t_order (
 id UInt32, 
 sku_id String,
 total_amount Decimal(16,2), 
 create_time  Datetime
) engine = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/table/01/t_order','101') 
partition by toYYYYMMDD(create_time)
primary key (id)
order by (id,sku_id);

# hadoop102
create table t_order (
 id UInt32, 
 sku_id String,
 total_amount Decimal(16,2), 
 create_time  Datetime
) engine = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/table/01/t_order','102') 
partition by toYYYYMMDD(create_time)
primary key (id)
order by (id,sku_id);

# hadoop103
create table t_order (
 id UInt32, 
 sku_id String,
 total_amount Decimal(16,2), 
 create_time  Datetime
) engine = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/table/01/t_order','103') 
partition by toYYYYMMDD(create_time)
primary key (id)
order by (id,sku_id);

(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn),大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù),clickhouse

- 在hadoop101表t_order插入數(shù)據(jù)

insert into t_order 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'); 

(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn),大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù),clickhouse

- 在hadoop101查詢數(shù)據(jù)

(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn),大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù),clickhouse

- 在hadoop102查詢數(shù)據(jù)

(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn),大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù),clickhouse

- 在hadoop103查詢數(shù)據(jù)

(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn),大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù),clickhouse

??查詢zookeeper中的clickhouse存儲數(shù)據(jù)是否成功

(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn),大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù),clickhouse

結語

至此,關于ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn)的內(nèi)容到這里就結束了,我們下期見。。。。。。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-826574.html

到了這里,關于(三十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——ClickHouse數(shù)據(jù)庫的部署安裝實現(xiàn)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。如若轉(zhuǎn)載,請注明出處: 如若內(nèi)容造成侵權/違法違規(guī)/事實不符,請點擊違法舉報進行投訴反饋,一經(jīng)查實,立即刪除!

領支付寶紅包贊助服務器費用

相關文章

  • 大數(shù)據(jù)實驗 實驗四:NoSQL 和關系數(shù)據(jù)庫的操作比較

    大數(shù)據(jù)實驗 實驗四:NoSQL 和關系數(shù)據(jù)庫的操作比較

    理解四種數(shù)據(jù)庫(MySQL、HBase、Redis 和 MongoDB)的概念以及不同點; 熟練使用四種數(shù)據(jù)庫操作常用的 Shell 命令; 熟悉四種數(shù)據(jù)庫操作常用的 Java API。 操作系統(tǒng):centos7 Hadoop 版本:3.3; MySQL 版本:8.0.22; HBase 版本:2.4.11; Redis 版本:5.0.5; MongoDB 版本:5.0; JDK 版本:1.8; Java

    2024年04月16日
    瀏覽(21)
  • (十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——安裝使用mysql版的hive服務

    (十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——安裝使用mysql版的hive服務

    hive默認使用的是內(nèi)嵌據(jù)庫 derby ,Derby 是一個嵌入式數(shù)據(jù)庫,可以輕松地以庫的形式集成到應用程序中。它不需要獨立的服務器進程,所有的數(shù)據(jù)存儲在應用程序所在的文件系統(tǒng)中。為了支持hive服務更方便的使用,我們使用mysql數(shù)據(jù)庫的方式,使得服務部署更加靈活。數(shù)據(jù)庫

    2024年02月13日
    瀏覽(17)
  • 【數(shù)據(jù)庫學習】ClickHouse(ck)

    【數(shù)據(jù)庫學習】ClickHouse(ck)

    是一個用于聯(lián)機分析(OLAP)的列式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(DBMS)。 按列存儲,列越多速度越慢; 按列存儲,數(shù)據(jù)更容易壓縮(類型相同、區(qū)分度);==》每次讀取的數(shù)據(jù)就更多,更少的io。 聚合性能高; 類sql操作;僅支持數(shù)據(jù)的查詢、批量寫入、批量刪除。 用于磁盤查詢,同時也利用

    2024年02月02日
    瀏覽(21)
  • Ubuntu安裝clickhouse數(shù)據(jù)庫

    Ubuntu安裝clickhouse數(shù)據(jù)庫

    目錄 1、更新包列表 ?2、運行安裝腳本 3、設置密碼 4、啟動服務 5、測試連接 6、下載官方測試數(shù)據(jù) ? ? ? ? 1、下載數(shù)據(jù)集直接執(zhí)行以下代碼 ? ? ? ? ?2、創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫 ? ? ? ? 3、創(chuàng)建數(shù)據(jù)表(1) ? ? ? ? 4、創(chuàng)建數(shù)據(jù)表(2) ? ? ? ? 5、導入數(shù)據(jù) 7、測試查詢 ?8、遠程連接

    2024年02月02日
    瀏覽(29)
  • ClickHouse與Doris數(shù)據(jù)庫比較

    ClickHouse與Doris數(shù)據(jù)庫比較

    都說“實踐是檢驗真理的唯一標準”,光說不練假把式,那么本文就通過實際的測試來感受一下Doris和clickhouse在讀寫方面的性能差距,看看Doris盛名之下,是否真有屠龍之技;clickhouse長鋒出鞘,是否敢縛蒼龍? 廢話不多說,上貨。 在這里,我使用多臺物理機搭建了clickhouse和

    2024年01月22日
    瀏覽(26)
  • (二十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——kafka集群之Kraft模式安裝與部署

    (二十六)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)——kafka集群之Kraft模式安裝與部署

    本節(jié)內(nèi)容主要介紹kafka3.0版本以后,一種新的kafka集群搭建模式看kraft,在該模式下,kafka高可用不在依賴于zookeeper,用 controller 節(jié)點代替 zookeeper,元數(shù)據(jù)保存在 controller 中,由 controller 直接進 行 Kafka 集群管理。 ①解壓kafka安裝包到/opt/module/kafka-kraft目錄下 - 命令: ②修改k

    2024年02月08日
    瀏覽(26)
  • Oracle系列十六:數(shù)據(jù)庫備份

    數(shù)據(jù)庫備份按照備份狀態(tài)分為邏輯備份與物理備份。 (1)邏輯備份 利用SQL從數(shù)據(jù)庫中抽取數(shù)據(jù),并存為二進制文件的形式進行備份。業(yè)務數(shù)據(jù)庫采用此種方式,不需要在歸檔模式下。如Oracle中,對數(shù)據(jù)庫對象(用戶、表、存儲過程)利用EXPORT導出,利用IMPORT把邏輯備份文件

    2024年02月08日
    瀏覽(20)
  • 大數(shù)據(jù)ClickHouse(五):數(shù)據(jù)庫引擎介紹與實例演示

    大數(shù)據(jù)ClickHouse(五):數(shù)據(jù)庫引擎介紹與實例演示

    文章目錄 數(shù)據(jù)庫引擎介紹與實例演示 一、Ordinary默認數(shù)據(jù)庫引擎 二、MySQL數(shù)據(jù)庫引擎

    2024年02月03日
    瀏覽(95)
  • MySQL基礎(三十八)數(shù)據(jù)庫備份與恢復

    MySQL基礎(三十八)數(shù)據(jù)庫備份與恢復

    物理備份 :備份數(shù)據(jù)文件,轉(zhuǎn)儲數(shù)據(jù)庫物理文件到某一目錄。物理備份恢復速度比較快,但占用空間比較大,MySQL中可以用 xtrabackup 工具來進行物理備份。 邏輯備份 :對數(shù)據(jù)庫對象利用工具進行導出工作,匯總入備份文件內(nèi)。邏輯備份恢復速度慢,但占用空間小,更靈活。

    2024年02月06日
    瀏覽(100)
  • 【MySQL數(shù)據(jù)庫 | 第十六篇】存儲引擎

    【MySQL數(shù)據(jù)庫 | 第十六篇】存儲引擎

    目錄 ?前言: ?MySQL體系結構圖: 存儲引擎簡介: 1. InnoDB存儲引擎: 2. MyISAM存儲引擎: 3. MEMORY存儲引擎: 4. NDB Cluster存儲引擎: 5. ARCHIVE存儲引擎: 存儲引擎語法: ACID與行級鎖: ?總結: 經(jīng)過前面15篇的學習,我們已經(jīng)學完了SQL的基本語法內(nèi)容,大致掌握了數(shù)據(jù)庫的操作

    2024年02月08日
    瀏覽(116)

覺得文章有用就打賞一下文章作者

支付寶掃一掃打賞

博客贊助

微信掃一掃打賞

請作者喝杯咖啡吧~博客贊助

支付寶掃一掃領取紅包,優(yōu)惠每天領

二維碼1

領取紅包

二維碼2

領紅包