clichouse之readonly处理

ClickHouse内部所有的数据操作都是面向Block数据块的，所以INSERT查询最终会将数据转换为Block数据块。也就是说，如果一条INSERT语句写入的数据少于max_insert_block_size行，那么这批数据的写入是具有原子性的，即要么全部成功，要么全部失败。clickhouse中插入数据，最好性能是按照指定格式插入文件，这样是ck擅长的，因为ck是写入block的，每个blo

将数据从旧表移动到新表（/var/lib/clickhouse/data/db_name/table_name/）目录内的 ‘detached’ 目录中。如果你有一个手动同步的 MergeTree 表，您可以将其转换为可复制表。如果你已经在 MergeTree 表中收集了大量数据，并且现在要启用复制，则可以执行这些操作。如果各个副本上的数据不一致，则首先对其进行同步，或者除保留的一个副本外，删除其

4，最后排查，这个节点rpm部署了hive,现在只是copy了一个hive的目录过来，导致/usr/bin/hive 这个里面和现在部署的安装包不是同一个。3，把hive-site.xml中无关的配置都删掉，重启metastore还是报错。1，启动hivemetastore后报错日志。2，排查lib下的mysql的驱动也在，这里和mysql的驱动大小一样。

cllickhouse修复readonly遇到问题

二，在客户端执行sql：发现问题了，查询中没有带当天分区，所以14亿是全表扫描，有问题，于是添加上day和hour，问题解决。报错中一个是超时，一个是查询数据量有点大14亿，但是表中每一小时都没有这么多。关闭了自启动，删了status，重启了clickhouse还是报错。1，排查定时执行的脚本日志（每小时第5分钟执行）2,查看ck执行异常详细信息统计。clickhouse中报错。解决方法：一是增大

clickhouse写入报错41

hdfs运行在本机，根据实际情况更改localhost。先要启动zk再启动hdfs，最后启动hbase。

在下面的command line 中选择jar manifest 因为条参数过长，这里设置只使用主类。主要是单测中没有配置类。

从zoo.cfg看下datadir，将下面的myid改成和zoo.cfg里的自己一样的。这里是3但是本机节点是XX，所以要改成1。那么它的myid必须是1。