ClickHouse 简介

ClickHouse是一个面向列的数据库管理系统 (DBMS),用于查询的在线分析处理 (OLAP)。

Clickhouse 特点

  • 真正的面向列的数据库管理系统
    在真正的面向列的 DBMS 中,没有额外的数据与值一起存储。除此之外,这意味着必须支持常量长度值,以避免将它们的长度“数字”存储在值旁边。例如,十亿个 UInt8 类型的值应该消耗大约 1 GB 未压缩,否则这会严重影响 CPU 使用。即使在未压缩的情况下,也必须紧凑地存储数据(没有任何“垃圾”),因为解压缩的速度(CPU 使用率)主要取决于未压缩的数据量。
    ClickHouse 是一个数据库管理系统,而不是单个数据库。ClickHouse 允许在运行时创建表和数据库、加载数据和运行查询,而无需重新配置和重新启动服务器。

  • 数据压缩
    在磁盘空间和 CPU 消耗之间具有不同权衡的高效通用压缩编解码器之外,ClickHouse 还为特定类型的数据提供专门的编解码器,这使 ClickHouse 能够与更多的小众数据库竞争并胜过更多的小众数据库,如时间序列数据库。

  • 数据的磁盘存储
    保持数据按主键物理排序可以以低延迟(不到几十毫秒)提取特定值或值范围的数据。一些面向列的 DBMS(例如 SAP HANA 和 Google PowerDrill)只能在 RAM 中工作。这种方法鼓励分配比实时分析所需的更大的硬件预算。
    ClickHouse 设计用于普通硬盘驱动器,这意味着每 GB 数据存储的成本很低,但如果可用,也可以充分利用 SSD 和额外的 RAM。

  • 多核并行处理
    大型查询自然并行化,占用当前服务器上可用的所有必要资源。

  • 多台服务器上的分布式处理
    在 ClickHouse 中,数据可以驻留在不同的分片上。每个分片可以是一组用于容错的副本。所有分片都用于并行运行查询,对用户透明。

  • SQL 支持
    ClickHouse 支持基于 SQL的声明式查询语言,该语言在许多情况下与 ANSI SQL 标准相同。
    支持的查询包括GROUP BY、ORDER BY、FROM 中的子查询、JOIN子句、IN运算符、窗口函数和标量子查询。

  • 矢量计算引擎
    数据不仅按列存储,还通过向量(列的一部分)进行处理,从而实现高 CPU 效率。

  • 实时数据更新
    ClickHouse 支持带有主键的表。为了快速对主键的范围执行查询,使用合并树对数据进行增量排序。因此,数据可以不断添加到表中。摄取新数据时不会锁定。

  • 一级索引
    通过主键对数据进行物理排序可以以低延迟(不到几十毫秒)为其特定值或值范围提取数据。

  • 二级索引
    与其他数据库管理系统不同,ClickHouse 中的二级索引不指向特定的行或行范围。相反,它们让数据库提前知道某些数据部分中的所有行都不会匹配查询过滤条件并且根本不读取它们,因此它们被称为数据跳过索引。

  • 适合在线查询
    大多数 OLAP 数据库管理系统并不针对具有亚秒级延迟的在线查询。在替代系统中,几十秒甚至几分钟的报告构建时间通常被认为是可以接受的。有时甚至需要更多的力量来离线准备报告
    在 ClickHouse 中,低延迟意味着可以在加载用户界面页面的同时毫不延迟地处理查询,而无需尝试提前准备答案。换句话说,在线。

  • 支持近似计算
    ClickHouse 提供了多种方式来交换性能的准确性:
    用于近似计算不同值、中位数和分位数的聚合函数。
    基于部分(样本)数据运行查询并获得近似结果。在这种情况下,从磁盘中检索的数据按比例减少。
    为有限数量的随机密钥而不是所有密钥运行聚合。在数据中密钥分布的特定条件下,这提供了相当准确的结果,同时使用了更少的资源。

  • 自适应连接算法
    ClickHouse自适应选择如何JOIN多个表,通过宁愿散列连接算法,并回落至合并连接算法,如果有一个以上的大表。

  • 数据复制和数据完整性支持
    ClickHouse 使用异步多主复制。在写入任何可用的副本后,所有剩余的副本都会在后台检索它们的副本。系统在不同的副本上维护相同的数据。大多数故障后的恢复是自动执行的,或者在复杂情况下半自动执行。

  • 基于角色的访问控制
    ClickHouse 使用 SQL 查询实现用户帐户管理,并允许基于角色的访问控制配置,类似于 ANSI SQL 标准和流行的关系数据库管理系统中的配置。

更多功能参考官方文档:https://clickhouse.com/docs/en/introduction/performance/#

Clickhouse 持久化配置

这里数据持久化使用NFS进行持久化数据

安装NFS

#这里我使用单独服务器进行演示,实际上顺便使用一台服务器安装nfs都可以 (建议和kubernetes集群分开,找单独一台机器)
[root@nfs ~]# yum install nfs-utils -y rpcbind
#接下来设置nfs存储目录
[root@nfs ~]# mkdir /data/k8s-volume
[root@nfs ~]# chmod 755 /data/k8s-volume/
#编辑nfs配置文件
[root@nfs ~]# cat /etc/exports
/data/k8s-volume  *(rw,no_root_squash,sync)
#存储目录,*允许所有人连接,rw读写权限,sync文件同时写入硬盘及内存,no_root_squash 使用者root用户自动修改为普通用户
接下来启动rpcbind
[root@nfs ~]# systemctl start rpcbind
[root@nfs ~]# systemctl enable rpcbind
[root@nfs ~]# systemctl status rpcbind
● rpcbind.service - RPC bind serviceLoaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/rpcbind.service; enabled; vendor preset: enabled)Active: active (running) since 四 2019-12-19 18:44:29 CST; 11min agoMain PID: 3126 (rpcbind)CGroup: /system.slice/rpcbind.service└─3126 /sbin/rpcbind -w
#由于nfs需要向rpcbind进行注册,所以我们需要优先启动rpcbind
#启动NFS
[root@nfs ~]# systemctl restart nfs
[root@nfs ~]# systemctl enable nfs
[root@nfs ~]# systemctl status nfs
● nfs-server.service - NFS server and servicesLoaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/nfs-server.service; enabled; vendor preset: disabled)Drop-In: /run/systemd/generator/nfs-server.service.d└─order-with-mounts.confActive: active (exited) since 四 2019-12-19 18:44:30 CST; 13min agoMain PID: 3199 (code=exited, status=0/SUCCESS)CGroup: /system.slice/nfs-server.service
#检查rpcbind及nfs是否正常
[root@nfs ~]# rpcinfo |grep nfs100003    3    tcp       0.0.0.0.8.1            nfs        superuser100003    4    tcp       0.0.0.0.8.1            nfs        superuser100227    3    tcp       0.0.0.0.8.1            nfs_acl    superuser100003    3    udp       0.0.0.0.8.1            nfs        superuser100003    4    udp       0.0.0.0.8.1            nfs        superuser100227    3    udp       0.0.0.0.8.1            nfs_acl    superuser100003    3    tcp6      ::.8.1                 nfs        superuser100003    4    tcp6      ::.8.1                 nfs        superuser100227    3    tcp6      ::.8.1                 nfs_acl    superuser100003    3    udp6      ::.8.1                 nfs        superuser100003    4    udp6      ::.8.1                 nfs        superuser100227    3    udp6      ::.8.1                 nfs_acl    superuser
#查看nfs目录挂载权限
[root@nfs ~]# cat /var/lib/nfs/etab
/data/k8s-volume   *(rw,sync,wdelay,hide,nocrossmnt,secure,no_root_squash,no_all_squash,no_subtree_check,secure_locks,acl,no_pnfs,anonuid=65534,anongid=65534,sec=sys,rw,secure,no_root_squash,no_all_squash)
#检查挂载是否正常
[root@nfs ~]# showmount -e 127.0.0.1
Export list for 127.0.0.1:
/data/k8s-volume *

创建nfs client
本次nfs服务器地址192.168.31.101
数据存储目录 /data/k8s-volume

kind: Deployment
apiVersion: apps/v1
metadata:name: nfs-client-provisioner
spec:replicas: 1selector:matchLabels:app: nfs-client-provisionerstrategy:type: Recreatetemplate:metadata:labels:app: nfs-client-provisionerspec:serviceAccountName: nfs-client-provisionercontainers:- name: nfs-client-provisionerimage: quay.io/external_storage/nfs-client-provisioner:latestvolumeMounts:- name: nfs-client-rootmountPath: /persistentvolumesenv:- name: PROVISIONER_NAMEvalue: fuseim.pri/ifs- name: NFS_SERVERvalue: 192.168.31.101           #nfs server 地址- name: NFS_PATHvalue: /data/k8s-volume     #nfs共享目录volumes:- name: nfs-client-rootnfs:server: 192.168.31.101path: /data/k8s-volume
接下来我们还需要创建一个serveraccount,用于将nfs-client-provisioner中的ServiceAccount绑定到一个nfs-client-provisioner-runner的ClusterRole。而该ClusterRole声明了一些权限,其中就包括了对persistentvolumes的增删改查,所以我们就可以利用ServiceAccount来自动创建PV
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:name: nfs-client-provisioner
---
kind: ClusterRole
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:name: nfs-client-provisioner-runner
rules:- apiGroups: [""]resources: ["persistentvolumes"]verbs: ["get", "list", "watch", "create", "delete"]- apiGroups: [""]resources: ["persistentvolumeclaims"]verbs: ["get", "list", "watch", "update"]- apiGroups: ["storage.k8s.io"]resources: ["storageclasses"]verbs: ["get", "list", "watch"]- apiGroups: [""]resources: ["events"]verbs: ["list", "watch", "create", "update", "patch"]- apiGroups: [""]resources: ["endpoints"]verbs: ["create", "delete", "get", "list", "watch", "patch", "update"]
---
kind: ClusterRoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:name: run-nfs-client-provisioner
subjects:- kind: ServiceAccountname: nfs-client-provisionernamespace: default
roleRef:kind: ClusterRolename: nfs-client-provisioner-runnerapiGroup: rbac.authorization.k8s.io
#检查pod是否ok
[root@k8s-01 nfs]# kubectl  get pod
NAME                                      READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nfs-client-provisioner-7995946c89-n7bsc   1/1     Running   0          13m

创建storageclass
这里我们声明了一个名为managed-nfs-storage的Storageclass对象

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:name: managed-nfs-storage
provisioner: fuseim.pri/ifs # or choose another name, must match deployment's env PROVISIONER_NAME'
#检查
[root@k8s-01 nfs]# kubectl  get storageclasses.storage.k8s.io
NAME                  PROVISIONER      RECLAIMPOLICY   VOLUMEBINDINGMODE   ALLOWVOLUMEEXPANSION   AGE
managed-nfs-storage   fuseim.pri/ifs   Delete          Immediate           false                  104d

为clickhouse创建pvc

首先需要创建一个namespace,放ck相关
kubectl create ns test
# pvc yaml文件如下
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:name: clickhouse-pvcnamespace: test
spec:resources:requests:storage: 10Gi                         #数据大小accessModes:- ReadWriteMany                            # pvc数据访问类型storageClassName: "managed-nfs-storage"    #storageclass 名称
# 检查状态
[root@k8s-01 clickhouse]# kubectl  get pvc -n test
NAME             STATUS   VOLUME                                     CAPACITY   ACCESS MODES   STORAGECLASS          AGE
clickhouse-pvc   Bound    pvc-ee8a47fc-a196-459f-aca4-143a8af58bf3   10Gi       RWX            managed-nfs-storage   25s

Clickhouse 安装

由于我们这里需要对users.xml配置进行修改,做一下配置参数跳转,我这里将users.xml下载下来修改后使用configmap进行挂载

#这里可以直接下载配置,或者是启动ck在复制users.xml拷贝下来修改
wget https://d.frps.cn/file/kubernetes/clickhouse/users.xml[root@k8s-01 clickhouse]# kubectl create cm -n test clickhouse-users --from-file=users.xml   #不做配置持久化可以跳过
configmap/clickhouse-users created
[root@k8s-01 clickhouse]# kubectl get cm -n test
NAME               DATA   AGE
clickhouse-users   1      5s

clickhouse yaml文件如下

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:labels:app: clickhousename: clickhousenamespace: test
spec:replicas: 1revisionHistoryLimit: 10selector:matchLabels:app: clickhousetemplate:metadata:labels:app: clickhousespec:containers:- image: clickhouse/clickhouse-serverimagePullPolicy: IfNotPresentname: clickhouseports:- containerPort: 8123protocol: TCPresources:limits:cpu: 1048mmemory: 2Girequests:cpu: 1048mmemory: 2GivolumeMounts:- mountPath: /var/lib/clickhousename: clickhouse-volume- mountPath: /etc/clickhouse-server/users.xmlsubPath: users.xmlname: clickhouse-usersvolumes:- name: clickhouse-usersconfigMap:name: clickhouse-usersdefaultMode: 511- name: clickhouse-volumepersistentVolumeClaim:claimName: clickhouse-pvcrestartPolicy: AlwaysterminationGracePeriodSeconds: 30
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: clickhousenamespace: test
spec:ports:- port: 8123protocol: TCPtargetPort: 8123selector:app: clickhousetype: ClusterIP

检查服务是否正常

Events:Type    Reason     Age        From               Message----    ------     ----       ----               -------Normal  Scheduled  <unknown>  default-scheduler  Successfully assigned test/clickhouse-bd6cb4f4b-8b6lx to k8s-02Normal  Pulling    6m17s      kubelet, k8s-02    Pulling image "clickhouse/clickhouse-server"Normal  Pulled     4m25s      kubelet, k8s-02    Successfully pulled image "clickhouse/clickhouse-server"Normal  Created    4m20s      kubelet, k8s-02    Created container clickhouseNormal  Started    4m17s      kubelet, k8s-02    Started container clickhouse

检查pod svc状态

[root@k8s-01 clickhouse]# kubectl  get pod -n test
NAME                         READY   STATUS    RESTARTS   AGE
clickhouse-bd6cb4f4b-8b6lx   1/1     Running   0          7m4s[root@k8s-01 clickhouse]# kubectl  get svc -n test
NAME         TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)    AGE
clickhouse   ClusterIP   10.100.88.207   <none>        8123/TCP   7m23s

pod内部调用测试

[root@k8s-01 clickhouse]# kubectl exec -it -n test clickhouse-bd6cb4f4b-8b6lx bash     #进入到容器
kubectl exec [POD] [COMMAND] is DEPRECATED and will be removed in a future version. Use kubectl kubectl exec [POD] -- [COMMAND] instead.
root@clickhouse-bd6cb4f4b-8b6lx:/# clickhouse-client                          #连接客户端
ClickHouse client version 21.12.3.32 (official build).
Connecting to localhost:9000 as user default.
Connected to ClickHouse server version 21.12.3 revision 54452.
clickhouse-bd6cb4f4b-8b6lx :) show databases;                     #查看数据库
SHOW DATABASES
Query id: d89a782e-2fb5-47e8-a4e0-1ab3aa038bdf
┌─name───────────────┐
│ INFORMATION_SCHEMA │
│ default            │
│ information_schema │
│ system             │
└────────────────────┘
4 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.
clickhouse-bd6cb4f4b-8b6lx :) create database abcdocker                 #创建测试库
CREATE DATABASE abcdocker
Query id: 3a7aa992-9fe1-49fe-bc54-f537e0f4a104
Ok.
0 rows in set. Elapsed: 3.353 sec.
clickhouse-bd6cb4f4b-8b6lx :) show databases;
SHOW DATABASES
Query id: c53996ba-19de-4ffa-aa7f-2f3c305d5af5
┌─name───────────────┐
│ INFORMATION_SCHEMA │
│ abcdocker          │
│ default            │
│ information_schema │
│ system             │
└────────────────────┘
5 rows in set. Elapsed: 0.006 sec.
clickhouse-bd6cb4f4b-8b6lx :) use abcdocker;
USE abcdocker
Query id: e8302401-e922-4677-9ce3-28c263d162b1
Ok.
0 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.
clickhouse-bd6cb4f4b-8b6lx :) show tables
SHOW TABLES
Query id: 29b3ec6d-6486-41f5-a526-28e80ea17107
Ok.
0 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.
clickhouse-bd6cb4f4b-8b6lx :)

接下来我们创建一个Telnet容器,测试直接使用svc name访问容器是否正常

kubectl run -n test --generator=run-pod/v1 -i --tty busybox --image=busybox --restart=Never -- sh
/ # telnet clickhouse 8123
Connected to clickhouse#如果不在同一个命名空间就需要使用clickhouse.test.svc.cluster.local

外部访问Clickhouse

k8s内部调用我们采用的是svc name,外部可以通过nodeport实现

#svc 外部yaml如下
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: clickhouse-nodenamespace: test
spec:ports:- port: 8123protocol: TCPtargetPort: 8123selector:app: clickhousetype: NodePort
[root@k8s-01 clickhouse]# kubectl  get svc -n test
NAME              TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
clickhouse        ClusterIP   10.100.88.207   <none>        8123/TCP         33m
clickhouse-node   NodePort    10.99.147.187   <none>        8123:32445/TCP   8s
#如果用的阿里云托管可以直接使用阿里云LoadBalancer
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:annotations:service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-id: "xxxx"service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-force-override-listeners: "true"name: clickhouse-cknamespace: test
spec:ports:- port: 8123protocol: TCPtargetPort: 8123selector:app: clickhousetype: LoadBalancer

首先需要下载Windows工具

https://d.frps.cn/file/kubernetes/clickhouse/dbeaver-ce-7.1.4-x86_64-setup.exe

接下来连接ck,查看我们创建的库是否存在 (安装下载的软件包)

添加clickhouse连接

这里已经可以看到我们创建的库,里面只是一个空库

如果我们需要给ck设置密码,需要修改我们挂载的configmap即可

root@clickhouse-bd6cb4f4b-8b6lx:/etc/clickhouse-server# cat users.xml |grep pass<!-- See also the files in users.d directory where the password can be overridden.If you want to specify password in plaintext (not recommended), place it in 'password' element.Example: <password>qwerty</password>.If you want to specify SHA256, place it in 'password_sha256_hex' element.Example: <password_sha256_hex>65e84be33532fb784c48129675f9eff3a682b27168c0ea744b2cf58ee02337c5</password_sha256_hex>If you want to specify double SHA1, place it in 'password_double_sha1_hex' element.Example: <password_double_sha1_hex>e395796d6546b1b65db9d665cd43f0e858dd4303</password_double_sha1_hex>place 'kerberos' element instead of 'password' (and similar) elements.How to generate decent password:In first line will be password and in second - corresponding SHA256.In first line will be password and in second - corresponding double SHA1.<password></password>     #设置免密参数

Kubernetes 单节点安装Clickhouse相关推荐

  1. Docker安装zookeeper 单节点安装

    基于Docker安装zookeeper 一.单节点安装 拉取最新版本 docker pull zookeeper 启动zookeeper并添加映射 语法:docker run --privileged ...

  2. Hadoop介绍及最新稳定版Hadoop 2.4.1下载地址及单节点安装

     Hadoop介绍 Hadoop是一个能对大量数据进行分布式处理的软件框架.其基本的组成包括hdfs分布式文件系统和可以运行在hdfs文件系统上的MapReduce编程模型,以及基于hdfs和MapR ...

  3. 大数据单机学习环境搭建(9)Spark单节点安装与pyspark使用

    包含sparksql的完整使用案例,请务必耐心看完 专题:大数据单机学习环境搭建和使用 1.Spark安装 2.Spark配置 2.1配置环境变量 2.2spark客户端 3.Spark使用 3.1环 ...

  4. Kubernetes 三节点安装-完整可用

    0.引言 本文参考其他k8s部署文档,结合自己在部署一个完整的k8s三节点集群过程,整理出来一个清晰明了的部署文档说明,目的就是希望看到此文的你通过我的文档能够搭出一个完整可用的k8s集群. 另外,本 ...

  5. Apache Hadoop 2.4.1 单节点安装

    2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 一.目的 这篇文档描述了怎样去安装和配置一个单节点的Hadoop,因此您可以使用Hadoop MapReduce 和 Hado ...

  6. ceph单节点安装部署

    目录 背景 第一步.创建虚拟机 第二步.启动虚拟机 第三步.更新源 第四步.修改hosts 第五步,关闭selinux 第六步,安装软件 第七步,开始部署 第八步,部署其他服务 背景 在学习Ceph基 ...

  7. Hbase单节点安装

    zookeeper单节点部署 实验环境 操作系统:Ubuntu 16.04 Hadoop:Hadoop 2.7.5 Zookeeper:zookeeper 3.4.12 Java:java versi ...

  8. 【大数据系列】hadoop单节点安装官方文档翻译

    Hadoop: Setting up a Single Node Cluster. HADOOP:建立单节点集群 Purpose Prerequisites Supported Platforms R ...

  9. gaussDB200 单节点安装

    ** ## 安装环境 redhat7.1 ** 一.安装前准备: 1.软件包: FusionInsight_Manager_6.5.1_RHEL.tar.gz FusionInsight_BASE_6 ...

最新文章

  1. npm 常用命令详解
  2. |洛谷|动态规划|P1164 小A点菜
  3. python中locals函数_Python神奇的内置函数locals的实例讲解
  4. iOS·Charts·集成步骤
  5. ASP.NET验证码
  6. 多元梯度下降法(2)--学习率α machine learning
  7. 路飞学城mysql练习
  8. scoop bucket add 后仍然报错 Couldn‘t find manifest for
  9. 福岛邦彦在多少年创立了卷积神经网络
  10. 音频-音频术语名词解释
  11. Python国际象棋棋盘绘制
  12. 手游平台开发怎么做?
  13. zencart1.55stripe信用卡内嵌支付获取卡号
  14. srand(time(0))函数的用法介绍
  15. linux新建分区步骤
  16. Detachment(数论)
  17. Ubuntu1804换源
  18. ios微信h5棋牌游戏自动播放音效填坑
  19. UE4 打包后查看日志
  20. 现代密码学之椭圆曲线ECC

热门文章

  1. C#USB连接斑马条码打印机打印二维码、图片、及中文文字_实战项目中摘选
  2. 供应链管理与企业边界—基于超边际的分析框架 (zt)
  3. 2020-2025年四大数字技术对数字经济的影响
  4. 指南|研控MCC系列运动控制卡测试软件(YK-Motion )使用手册
  5. VS Code很好用的markdown插件
  6. 快手20200412招聘
  7. Shell编程—日志模块
  8. JCMsuite应用:光学环形谐振腔模拟
  9. 狗为什么吃屎?真相男默女泪,但看完后你也会流口水......
  10. 可以免费发布本地生活分类信息的网站大全