ClickHouse 分布式部署、分布式表创建及数据迁移指南




-- 假设集群中有3个节点,其中1个是ClickHouse集群的zookeeper
-- 在所有节点上创建zookeeper集群配置
 
-- 在所有节点上配置remote_servers设置
-- 例如,在config.xml中添加以下内容:
<clickhouse>
    <remote_servers>
        <cluster_name>
            <shard>
                <internal_replication>
                    <host>example-node1</host>
                    <port>9000</port>
                </internal_replication>
            </shard>
            <shard>
                <internal_replication>
                    <host>example-node2</host>
                    <port>9000</port>
                </internal_replication>
            </shard>
            <shard>
                <internal_replication>
                    <host>example-node3</host>
                    <port>9000</port>
                </internal_replication>
            </shard>
        </cluster_name>
    </remote_servers>
</clickhouse>
 
-- 在所有节点上配置macros设置
-- 例如,在config.xml中添加以下内容:
<clickhouse>
    <macros>
        <replica>example-node1</replica>
    </macros>
</clickhouse>
 
-- 在所有节点上配置networks设置
-- 例如,在config.xml中添加以下内容:
<clickhouse>
    <networks>
        <cluster_name>
            <ip>::/0</ip>
        </cluster_name>
    </networks>
</clickhouse>
 
-- 在所有节点上配置zookeeper设置
-- 例如,在config.xml中添加以下内容:
<clickhouse>
    <zookeeper>
        <node>
            <host>example-node1</host>
            <port>2181</port>
        </node>
        <node>
            <host>example-node2</host>
            <port>2181</port>
        </node>
        <node>
            <host>example-node3</host>
            <port>2181</port>
        </node>
    </zookeeper>
</clickhouse>
 
-- 在所有节点上重启ClickHouse服务
 
-- 在一个节点上创建分布式表
CREATE TABLE cluster_name.distributed_table_name ON CLUSTER cluster_name (
    -- 表结构定义
) ENGINE = Distributed(cluster_name, database_name, table_name, rand());
 
-- 现在,你可以像使用本地表一样使用分布式表
-- 数据会自动分布在整个集群中

这个例子展示了如何配置ClickHouse集群,并创建一个分布式表,该表会将数据分布在整个集群中。在这个过程中,你需要根据你的实际集群环境修改配置文件中的节点名称、端口号和集群名称。

最后修改于:2024年08月07日 20:54

评论已关闭

推荐阅读

DDPG 模型解析,附Pytorch完整代码
2024年11月24日
DQN 模型解析,附Pytorch完整代码
2024年11月24日
AIGC实战——Transformer模型
2024年12月01日
Socket TCP 和 UDP 编程基础(Python)
2024年11月30日
python , tcp , udp
如何使用 ChatGPT 进行学术润色?你需要这些指令
2024年12月01日
AI
最新 Python 调用 OpenAi 详细教程实现问答、图像合成、图像理解、语音合成、语音识别(详细教程)
2024年11月24日
ChatGPT 和 DALL·E 2 配合生成故事绘本
2024年12月01日
omegaconf,一个超强的 Python 库!
2024年11月24日
【视觉AIGC识别】误差特征、人脸伪造检测、其他类型假图检测
2024年12月01日
[超级详细]如何在深度学习训练模型过程中使用 GPU 加速
2024年11月29日
Python 物理引擎pymunk最完整教程
2024年11月27日
MediaPipe 人体姿态与手指关键点检测教程
2024年11月27日
深入了解 Taipy:Python 打造 Web 应用的全面教程
2024年11月26日
基于Transformer的时间序列预测模型
2024年11月25日
Python在金融大数据分析中的AI应用(股价分析、量化交易)实战
2024年11月25日
AIGC Gradio系列学习教程之Components
2024年12月01日
Python3 `asyncio` — 异步 I/O,事件循环和并发工具
2024年11月30日
llama-factory SFT系列教程:大模型在自定义数据集 LoRA 训练与部署
2024年12月01日
Python 多线程和多进程用法
2024年11月24日
Python socket详解,全网最全教程
2024年11月27日