前提

随着现在业务开展,几个业务系统的数据量开始急剧膨胀。之前使用了关系型数据库MySQL进行了一次数据仓库的建模,发现了数据量上来后,大量的JOIN操作在提高了云MySQL的配置后依然有点吃不消,加之开发了一个基于关系型数据库设计的标签服务,日全量标签数据(无法避免的笛卡尔积)单表超过5000W。目前采取了基于用户ID分段配合多进程处理的方式暂时延缓了性能的恶化,但是考虑到不远将来,还是需要做一个小型的数据平台。Hadoop的那套体系过于庞大,组件过多,硬件和软件的学习成本比较高,不是一朝一夕可以让小团队的所有成员掌握。考虑到这么多因素的前提下,需要调用ClickHouse这项黑科技,看看使用他能不能突围困局。

软件版本

这里就不对ClickHouse进行简介,其官方网站https://clickhouse.tech有详细的文档。一般使用Windows系统进行开发,如果是Windows10则可以直接安装Docker,利用Hyper-V的特性直接运行ClickHouse的镜像即可。下面列出开发环境搭建需要的软件:

 

软件版本备注
Windows10确保使用了Windows10并且开启了Hyper-V才能使用Docker
Docker Desktop任意DockerWindows桌面版
ClickHouse Server20.3.x直接拉取latest的镜像即可
ClickHouse Client20.3.x直接拉取latest的镜像即可
Cmder最新版可选,用来代替自带的不好用控制台

Windows10下可以通过:控制面板 -> 程序 -> 启用或关闭Windows功能 -> Hyper-V(勾选Hyper-V管理平台和Hyper-V平台,然后重启生效)开启Hyper-V特性:

然后在Docker官方站点的https://www.docker.com/get-started子页面可以找到Docker Desktop的下载入口:

安装完之后Docker Desktop会随着系统自启,软件界面如下:

安装和使用ClickHouse

注意需要先初步了解ClickHouse的核心目录,再进行容器安装启动。

镜像拉取和核心目录

先下载ClickHouse ServerClickHouse Client的镜像:

docker pull yandex/clickhouse-server
docker pull yandex/clickhouse-client

下载完毕后提示如下:

可以通过docker images验证一下:

λ  docker images
REPOSITORY                 TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
yandex/clickhouse-server   latest              c85f84ea6550        10 days ago         515MB
yandex/clickhouse-client   latest              f94470cc9cd9        10 days ago         488MB

两个镜像其实都是包裹在一个微型的Ubuntu系统中,所以启动后的容器可以使用当作是一个Linux系统这样操作。ClickHouse Server在容器中的核心目录部分如下:

  • /etc/clickhouse-server:这个是ClickHouse Server默认的配置文件目录,包括全局配置config.xml和用户配置users.xml等等。

  • /var/lib/clickhouse:这个是ClickHouse Server默认的数据存储目录。

  • /var/log/clickhouse-server:这个是ClickHouse Server默认的日志输出目录。

为了方便管理配置、查看数据和搜索日志,可以把上面这三个目录直接映射到宿主机的具体目录,笔者在本开发机做了如下的映射:

 

Docker容器目录宿主机目录
/etc/clickhouse-serverE:/Docker/images/clickhouse-server/single/conf
/var/lib/clickhouseE:/Docker/images/clickhouse-server/single/data
/var/log/clickhouse-serverE:/Docker/images/clickhouse-server/single/log

ClickHouse Server启动前需要注意几点:

  • ClickHouse Server服务本身依赖三个端口,这三个端口的默认值是9000TCP协议)、8123HTTP协议)和9009(集群数据复制),映射到宿主机的时候尽可能一一对应,所以需要确保宿主机的这三个端口没有被占用,可以使用Docker的参数-p指定容器和宿主机的端口映射。

  • ClickHouse Server正常使用需要修改容器系统的文件句柄数量配置ulimit nofile,可以使用Docker参数--ulimit nofile=262144:262144指定文件句柄数。

  • 可以运用一个技巧,使用Docker--rm参数创建临时容器,先获取到/etc/clickhouse-server目录下配置文件,通过docker cp 容器目录 宿主机目录命令可以拷贝容器的配置文件到宿主机目录下,容器停止之后会被直接删除,这样就能保留宿主机的配置文件模板。

临时容器拷贝配置

先执行命令docker run --rm -d --name=temp-clickhouse-server yandex/clickhouse-server运行一个临时容器,成功后通过下面的命令拷贝容器的config.xmlusers.xml文件到宿主机:

  • docker cp temp-clickhouse-server:/etc/clickhouse-server/config.xml E:/Docker/images/clickhouse-server/single/conf/config.xml

  • docker cp temp-clickhouse-server:/etc/clickhouse-server/users.xml E:/Docker/images/clickhouse-server/single/conf/users.xml

这两个命令执行完毕后,可以看到宿主机的磁盘目录已经生成了config.xmlusers.xml,接着需要做几项配置:

  • 创建default账号的密码。

  • 创建一个新的root账号。

  • 开放客户端监听的Host,避免后面使用JDBC客户端或者ClickHouse Client的时候无法连接ClickHouse Server

通过docker exec -it temp-clickhouse-server /bin/bash命令进入临时容器,然后在临时容器中执行:

  • PASSWORD=$(base64 < /dev/urandom | head -c8); echo "default"; echo -n "default" | sha256sum | tr -d '-'

  • PASSWORD=$(base64 < /dev/urandom | head -c8); echo "root"; echo -n "root" | sha256sum | tr -d '-'

root@607c5abcc132:/# PASSWORD=$(base64 < /dev/urandom | head -c8); echo "default"; echo -n "default" | sha256sum | tr -d '-'
default
37a8eec1ce19687d132fe29051dca629d164e2c4958ba141d5f4133a33f0688f
root@607c5abcc132:/# PASSWORD=$(base64 < /dev/urandom | head -c8); echo "root"; echo -n "root" | sha256sum | tr -d '-'
root
4813494d137e1631bba301d5acab6e7bb7aa74ce1185d456565ef51d737677b2

这样就得到了default:defaultroot:root两个账号密码的SHA256摘要。修改宿主机上的users.xml文件:

然后修改宿主机上的config.xml文件:

最后通过docker stop temp-clickhouse-server停止和销毁临时容器。

运行ClickHouse服务

接着使用下面的命令创建和运行一个ClickHouse Server容器实例(确保config.xmlusers.xml已经存在):

命名和容器命名:docker run -d --name=single-clickhouse-server 
端口映射:-p 8123:8123 -p 9000:9000 -p 9009:9009 
文件句柄数配置:--ulimit nofile=262144:262144 
数据目录映射:-v E:/Docker/images/clickhouse-server/single/data:/var/lib/clickhouse:rw 
配置目录映射:-v E:/Docker/images/clickhouse-server/single/conf:/etc/clickhouse-server:rw 
日志目录映射:-v E:/Docker/images/clickhouse-server/single/log:/var/log/clickhouse-server:rw 
镜像:yandex/clickhouse-server

上面的命令合成一行执行docker run -d --name=single-clickhouse-server -p 8123:8123 -p 9000:9000 -p 9009:9009 --ulimit nofile=262144:262144 -v E:/Docker/images/clickhouse-server/single/data:/var/lib/clickhouse:rw -v E:/Docker/images/clickhouse-server/single/conf:/etc/clickhouse-server:rw -v E:/Docker/images/clickhouse-server/single/log:/var/log/clickhouse-server:rw yandex/clickhouse-server

上面的命令执行完后,Docker Desktop会有几个弹出框确认是否共享宿主机的目录,直接按share it按钮即可。

最后使用原生的命令行客户端ClickHouse Client进行连接,使用命令docker run -it --rm --link single-clickhouse-server:clickhouse-server yandex/clickhouse-client -uroot --password root --host clickhouse-server

λ  docker run -it --rm --link single-clickhouse-server:clickhouse-server yandex/clickhouse-client -uroot --password root --host clickhouse-server
ClickHouse client version 20.10.3.30 (official build).
Connecting to clickhouse-server:9000 as user root.
Connected to ClickHouse server version 20.10.3 revision 54441.

f5abc88ff7e4 :) select 1;

SELECT 1

┌─1─┐
│ 1 │
└───┘

1 rows in set. Elapsed: 0.004 sec.

下次如果电脑重启ClickHouse Server的容器没有启动,只需要使用命令docker (re)start single-clickhouse-server拉起容器实例即可。

使用JDBC连接ClickHouse服务

ClickHouseJDBC驱动目前有三个:

  • clickhouse-jdbc(官方):地址是https://github.com/ClickHouse/clickhouse-jdbc,目前版本是基于Apache Http Client实现。

  • ClickHouse-Native-JDBC(第三方):地址是https://github.com/housepower/ClickHouse-Native-JDBC,基于Socket实现。

  • clickhouse4j(第三方):地址是https://github.com/blynkkk/clickhouse4j,比官方驱动轻量级。

说实话有点尴尬,官方的驱动包竟然没有对接TCP私有协议栈,而是使用了HTTP协议进行交互,这里不知道性能会下降多少,但是基于"官方更好"的思维这里还是选用官方的驱动包进行Demo演示。引入clickhouse-jdbc依赖:

<dependency>
    <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId>
    <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId>
    <version>0.2.4</version>
</dependency>

编写一个测试类:

public class ClickHouseTest {

    @Test
    public void testCh() throws Exception {
        ClickHouseProperties props = new ClickHouseProperties();
        props.setUser("root");
        props.setPassword("root");
        // 不创建数据库的时候会有有个全局default数据库
        ClickHouseDataSource dataSource = new ClickHouseDataSource("jdbc:clickhouse://localhost:8123/default", props);
        ClickHouseConnection connection = dataSource.getConnection();
        ClickHouseStatement statement = connection.createStatement();
        // 创建一张表,表引擎为Memory,这类表在服务重启后会自动删除
        boolean execute = statement.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_test(id UInt64,name String) ENGINE  = Memory");
        if (execute) {
            System.out.println("创建表default.t_test成功");
        } else {
            System.out.println("表default.t_test已经存在");
        }
        ResultSet rs = statement.executeQuery("SHOW TABLES");
        List<String> tables = Lists.newArrayList();
        while (rs.next()) {
            tables.add(rs.getString(1));
        }
        System.out.println("default数据库中的表:" + tables);
        PreparedStatement ps = connection.prepareStatement("INSERT INTO t_test(*) VALUES (?,?),(?,?)");
        ps.setLong(1, 1L);
        ps.setString(2, "throwable");
        ps.setLong(3, 2L);
        ps.setString(4, "doge");
        ps.execute();
        statement = connection.createStatement();
        rs = statement.executeQuery("SELECT * FROM t_test");
        while (rs.next()) {
            System.out.println(String.format("查询结果,id:%s,name:%s", rs.getLong("id"), rs.getString("name")));
        }
    }
}

执行结果如下:

表default.t_test已经存在   # <--- 这里估计是驱动包的实现有BUG,首次创建成功返回结果为false
default数据库中的表:[t_test]
查询结果,id:1,name:throwable
查询结果,id:2,name:doge

小结

ClickHouse开发环境初步搭建完毕,后面会开始学习ClickHouse的基本语法、各类引擎的特性和使用场景以及集群搭建(分片和多副本)等等。

参考资料:

  • https://clickhouse.tech

提醒

这个是笔者在某次直接断电后发现Docker中的ClickHouse服务虽然重启成功,但是错误日志疯狂输出File not found,导致所有客户端无法连接服务。初步判断为元数据和实际存储的数据因为"断电"后造成不一致导致的。所以建议在开发环境中关机前要先进入容器调用service clickhouse-server stop,然后在宿主机调用docker stop 容器名|容器ID停止容器再进行关机,否则需要递归删除数据目录下的store目录中的所有文件才能正常重启ClickHouse Server和使用(这个是十分粗暴的办法,「有比较大几率会直接导致数据丢失,一定要谨慎操作」)。

(本文完 c-2-d e-a-20201108)

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