文章目录一、单机版安装和启停二、集群部署搭建1、手动搭建clickhouse集群2、使用docker-compose快速搭建clickhouse集群三、集群扩容如何保证扩容后的数据均匀分布？四、集群缩容docker-compose中的一些文件一、单机版安装和启停单机版的安装相对简单，官网介绍了好几种办法：https://clickhouse.com/docs/zh/getting-started/install/这里提一下tgz安装包的方式，目前官网的文档有点问题(不知道将来会不会更新)。从21.2.xx之后的版本的相关tgz包已经移到https://repo.clickhouse.com/t
1前言京喜达技术部在社区团购场景下采用JDQ+Flink+Elasticsearch架构来打造实时数据报表。随着业务的发展Elasticsearch开始暴露出一些弊端，不适合大批量的数据查询，高频次深度分页导出导致ES宕机、不能精确去重统计，多个字段聚合计算时性能下降明显。所以引入ClickHouse来处理这些弊端。数据写入链路是业务数据(binlog)经过处理转换成固定格式的MQ消息，Flink订阅不同Topic来接收不同生产系统的表数据，进行关联、计算、过滤、补充基础数据等加工关联汇总成宽表，最后将加工后的DataStream数据流双写入ES和ClickHouse。查询服务通过JSF和物流
优化CPU资源优化config.xml官网配置项https://clickhouse.tech/docs/en/operations/server-configuration-parameters/settings/物理机的CPU资源：#总核数=物理CPU个数X每颗物理CPU的核数#总逻辑CPU数=物理CPU个数X每颗物理CPU的核数X超线程数#查看物理CPU个数cat/proc/cpuinfo|grep"physicalid"|sort|uniq|wc-l#查看每个物理CPU中core的个数(即核数)cat/proc/cpuinfo|grep"cpucores"|uniq#查看逻辑CPU的个
1背景京喜达技术部在社区团购场景下采用JDQ+Flink+Elasticsearch架构来打造实时数据报表。随着业务的发展Elasticsearch开始暴露出一些弊端，不适合大批量的数据查询，高频次分页导出导致宕机、存储成本较高。Elasticsearch的查询语句维护成本较高、在聚合计算场景下出现数据不精确等问题。Clickhouse是列式数据库，列式型数据库天然适合OLAP场景，类似SQL语法降低开发和学习成本，采用快速压缩算法节省存储成本，采用向量执行引擎技术大幅缩减计算耗时。所以做此对比，进行Elasticsearch切换至Clickhouse工作。2OLAPOLAP意思是On-Lin
4月22日，2023首届云数据库技术沙龙MySQLxClickHouse专场，在杭州市海智中心成功举办。本次沙龙由玖章算术、菜根发展、良仓太炎共创联合主办。围绕“技术进化，让数据更智能”为主题，汇聚字节跳动、阿里云、玖章算术、华为云、腾讯云、百度的6位数据库领域专家，深入MySQLxClickHouse的实践经验和技术趋势，结合企业级的真实场景落地案例，与广大技术爱好者一起交流分享。MySQLxClickHouse专场合影玖章算术CEO叶正盛，是本次云数据库技术沙龙的发起人。作为全球顶级数据库与云计算领域专家，曾担任阿里云数据库产品管理与解决方案部总经理，阿里云技术架构组与产品决策委员会核心
背景Elasticsearch是一个强大的分布式全文检索和数据分析引擎，也是日志分析系统经常使用的一种实现方案，但近年来随着ClickHouse的发展，Elasticsearch在日志分析领域的地位逐渐被取代，许多公司已经将自己的日志分析解决方案从ES迁移到了ClickHouse，比如阿里、bilibili、快手等公司，公司内部有一些团队的数据分析业务也从ES迁移到了ClickHouse。为什么ClickHouse会受到越来越多人的青睐？它与ES相比有什么过人之处？ClickHouse是俄罗斯搜索巨头Yandex公司于2016年开源的一个列式数据库管理系统，是面向列式存储的关系型数据库，这两年
介绍ClickHouse是一个快速、高可用、分布式的列式数据库管理系统（DBMS），专门用于在线分析处理（OLAP）工作负载。它由Yandex团队开发，最初用于自己的内部数据分析任务，后来在2016年开源。ClickHouse使用列式存储引擎，它将数据按列存储在磁盘上，而不是按行存储。这种存储方式使得ClickHouse能够快速地进行聚合查询，特别是对于大量数据和复杂的查询语句，其查询速度非常快。同时，ClickHouse还支持向量化查询和数据压缩技术，进一步提高了查询性能和存储效率。ClickHouse的分布式架构非常灵活，可以根据需要扩展集群规模。同时，它还提供了一些高可用性功能，例如数据
第一次：es读取速度快，ClickHouse插入速度慢，导致ClickHouseCPU和内存压力缓慢上升，最终打爆，于是读与写分离，这里对es读取功能加了速度控制功能，在scrollid不到期的情况下，能够动态调整速度两边保持平衡。第二次：ClickHouse每次插入的数据少，然后插入次数比较频繁，会报错toomanyparts，这里推荐每批次插入20-50万条数据最佳，否则会导致ClickHouse频繁的数据合并，我这边读es线程每次scroll65000条记录，写ClickHouse线程开了100个，判断队列长度大于20万的时候，一次全部取出，然后插入ClickHouse。如果报错如下错误
第一次：es读取速度快，ClickHouse插入速度慢，导致ClickHouseCPU和内存压力缓慢上升，最终打爆，于是读与写分离，这里对es读取功能加了速度控制功能，在scrollid不到期的情况下，能够动态调整速度两边保持平衡。第二次：ClickHouse每次插入的数据少，然后插入次数比较频繁，会报错toomanyparts，这里推荐每批次插入20-50万条数据最佳，否则会导致ClickHouse频繁的数据合并，我这边读es线程每次scroll65000条记录，写ClickHouse线程开了100个，判断队列长度大于20万的时候，一次全部取出，然后插入ClickHouse。如果报错如下错误
1.前置准备首先我们准备一台有linux系统的服务器然后更改文件的所属者，这点很重要下载解压jdk，配置环境变量接下来进入正题：安装clickhouse1.确定防火墙处于关闭状态2.安装相关依赖：分别执行如下两行命令sudoyuminstall-ylibtoolsudoyuminstall-yunixODBC3.下载clickhouse安装包是四个，这里可以去官网下载：4.执行安装rpm文件命令：5.安装过程中尽量不要设置密码，直接回车就好，默认就是没有密码，不设置密码可以避免后续的很多问题：6.查看所有的安装情况：7.接下来修改配置文件，把::标签打开，也就是说把注释标签去掉，然后启动cli
