ClickHouse单机部署以及从MySQL增量同步数据

背景:

随着数据量的上升,OLAP一直是被讨论的话题,虽然druid,kylin能够解决OLAP问题,但是druid,kylin也是需要和hadoop全家桶一起用的,异常的笨重,再说我也搞不定,那只能找我能搞定的技术。故引进clickhoue,关于clickhoue在17年本人就开始关注,并且写了一些入门的介绍,直到19年clickhoue功能慢慢的丰富才又慢慢的关注,并且编写了同步程序,把mysql数据实时同步到clickhoue,并且最终在线上使用起来。

关于clickhouse是什么请自行查阅官网:https://clickhouse.yandex/

clickhouse官方性能测试:https://clickhouse.yandex/benchmark.html

clickhouse面对海量数据,比如单表过百亿可以使用集群(复制+分片),如果数据量比较小,比如单表10-20亿使用单机就足以满足查询需求。如果使用复制需要使用zk,更多集群的请自行查阅官方资料。

 

单机部署(以前的文章也有写过单机部署) :

在2016年clickhouse刚开始开源的时候对Ubuntu支持非常友好,一个apt命令就可以安装了。对于centos等系统 支持就比较差,需要自己编译,而且不一定能够成功。随着使用人群的扩大,目前对于centos支持也是非常的友好 了,有rpm包可以直接安装。甚至目前Altinity公司已经制作了yum源,添加源之后直接yum安装完成。这个在官方 文档里面也有提到,参考: https://clickhouse.yandex/docs/en/getting_started/ https://github.com/Altinity/clickhouse-rpm-install 。目前线上使用的是centos 7.0的系统。之所以使用7.0的系统是因为同步数据的程序是用python写的,而且用到的 一个核心包:python-mysql-replication需要使用python 2.7的环境。同时由于clickhouse不兼容mysql协议,为了方便开发接入系统不用过多更改代码,引入了proxysql兼容mysql协议,clickhouse最新版本已经支持mysql协议,支持clickhouse的proxysql也需要python 2.7的环境,所以干脆直接用centos 7.0系统

测试环境:
服务器数量:1台
操作系统:centos 7.1
安装服务:clickhouse,mysql
安装mysql是测试clickhouse从mysql同步数据。

clickhouse安装:

添加yum源

curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/altinity/clickhouse/script.rpm.sh | sudo bash

yum安装

yum install -y clickhouse-server clickhouse-client

服务启动

/etc/init.d/clickhouse-server start

默认数据存放位置是: /var/lib/clickhouse/

登录,查看数据库(默认用户是default,密码为空)

[root@ck-server-01 sync]# clickhouse-client -h 127.0.0.1
ClickHouse client version 19.9.2.4.
Connecting to 127.0.0.1:9000 as user default.
Connected to ClickHouse server version 19.9.2 revision 54421.

ck-server-01 :) show databases;

SHOW DATABASES

┌─name────┐
│ default │
│ system  │
└─────────┘

2 rows in set. Elapsed: 0.003 sec. 

ck-server-01 :) 

 default数据库里面没有任何东西,和mysql里面的test库是一样的。system库看名字就知道是什么。到这里clickhouse就部署完成,是不是很简单?

补充一点,在官方的文档里面有几点建议:
1. 关闭大页
2. 调整内存使用
3. 关闭cpu节能模式

echo 'performance' | sudo tee /sys/devices/system/cpu/cpu*/cpufreq/scaling_governor
echo 0 > /proc/sys/vm/overcommit_memory
echo 'never' > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled   

mysql部署请自行部署。这里不做介绍。如果想从mysql同步数据那么binlog 格式必须是row。而且必须binlog_row_image=full

安装同步程序依赖的包;同步程序可以放在clickhouse服务器上面,也可以单独放在其他服务器。同步程序使用pypy启动,所以安装包的时候需要安装yum -y install pypy-libs pypy pypy-devel

wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
pypy get-pip.py
/usr/lib64/pypy-5.0.1/bin/pip install MySQL-python
/usr/lib64/pypy-5.0.1/bin/pip install mysql-replication
/usr/lib64/pypy-5.0.1/bin/pip install clickhouse-driver==0.0.20
/usr/lib64/pypy-5.0.1/bin/pip install redis

这里也安装了redis模块是因为同步的binlog pos可以存放在redis里面,当然程序也是支持存放在文件里面 

proxysql安装(主要是为了clickhouse兼容mysql协议): proxysql在这里下载:https://github.com/sysown/proxysql/releases 选择带clickhouse的包下载,否则不会支持clickhouse。ps:较新版本的clickhouse已经原生兼容mysql协议。

proxysql安装及配置

rpm -ivh proxysql-2.0.3-1-clickhouse-centos7.x86_64.rpm

启动(必须这样启动,否则是不支持clickhouse的): 

proxysql --clickhouse-server

登录proxysql,设置账户:

mysql -uadmin -padmin -h127.0.0.1 -P6032
INSERT INTO clickhouse_users VALUES ('clicku','clickp',1,100);
LOAD CLICKHOUSE USERS TO RUNTIME;
SAVE CLICKHOUSE USERS TO DISK;

使用proxysql连接到clickhouse:

[root@ck-server-01 sync]# mysql -u clicku -pclickp -h 127.0.0.1 -P6090
mysql: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.
Welcome to the MySQL monitor.  Commands end with ; or \g.
Your MySQL connection id is 28356
Server version: 5.5.30 (ProxySQL ClickHouse Module)

Copyright (c) 2000, 2019, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

Oracle is a registered trademark of Oracle Corporation and/or its
affiliates. Other names may be trademarks of their respective
owners.

Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the current input statement.

mysql> show databases;
+---------+
| name    |
+---------+
| default |
| system  |
+---------+

mysql同步数据到clickhouse

mysql里面有个库yayun,库里面有张表tb1,同步这张表到clickhoue

mysql> use yayun;
Database changed
mysql> show create table tb1\G
*************************** 1. row ***************************
       Table: tb1
Create Table: CREATE TABLE `tb1` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `pay_money` decimal(20,2) NOT NULL DEFAULT '0.00',
  `pay_day` date NOT NULL,
  `pay_time` datetime NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4
1 row in set (0.00 sec)

1. clickhoue里面建库,建表。

ck-server-01 :) create database yayun;

CREATE DATABASE yayun

Ok.

0 rows in set. Elapsed: 0.021 sec. 

ck-server-01 :) 

2. 建表(clickhouse建表的格式以及字段类型和mysql完全不一样,如果字段少还可以自己建,如果字段多比较痛苦,可以使用clickhouse自带的从mysql导数据的命令来建表),在建表之前需要进行授权,因为程序同步也是模拟一个从库拉取数据.

GRANT REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT, SELECT ON *.* TO 'ch_repl'@'127.0.0.1' identified by '123';

3. 登陆clickhouse进行建表

ck-server-01 :) use yayun;

USE yayun

Ok.

0 rows in set. Elapsed: 0.001 sec. 

ck-server-01 :) CREATE TABLE tb1
:-]  ENGINE = MergeTree
:-]  PARTITION BY toYYYYMM(pay_time)
:-]  ORDER BY (pay_time) AS
:-]  SELECT *
:-]  FROM mysql('127.0.0.1:3306', 'yayun', 'tb1', 'ch_repl', '123') ;

CREATE TABLE tb1
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(pay_time)
ORDER BY pay_time AS
SELECT *
FROM mysql('127.0.0.1:3306', 'yayun', 'tb1', 'ch_repl', '123') 

Ok.

0 rows in set. Elapsed: 0.031 sec. 

 这里使用MergeTree引擎,MergeTree是clickhouse里面最牛逼的引擎,支持海量数据,支持索引,支持分区,支持更新删除。toYYYYMM(pay_time)的意思是根据pay_time分区,粒度是按月。ORDER BY (pay_time)的意思是根据pay_time排序存储,同时也是索引。上面的create table命令如果mysql表里面以后数据那么数据也会一并进入clickhouse里面。通常会limit 1,然后更改一下表结构。上面没有报错的话我们看看clickhouse里面的表结构:

ck-server-01 :) show create table tb1;

SHOW CREATE TABLE tb1

┌─statement────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ CREATE TABLE yayun.tb1 (`id` UInt32, `pay_money` String, `pay_day` Date, `pay_time` DateTime) ENGINE = MergeTree PARTITION BY toYYYYMM(pay_time) ORDER BY pay_time SETTINGS index_granularity = 8192 │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

1 rows in set. Elapsed: 0.002 sec. 

其中这里的index_granularity = 8192是指索引的粒度。如果数据量没有达到百亿,那么通常无需更改。表结构也创建完成以后现在配置同步程序配置文件:metainfo.conf

[root@ck-server-01 sync]# cat metainfo.conf 
# 从这里同步数据
[master_server]
host='127.0.0.1'
port=3306
user='ch_repl'
passwd='123'
server_id=101

# redis配置信息,用于存放pos点
[redis_server]
host='127.0.0.1'
port=6379
passwd='12345'
log_pos_prefix='log_pos_'

#把log_position记录到文件
[log_position]
file='./repl_pos.log'

# ch server信息,数据同步以后写入这里
[clickhouse_server]
host=127.0.0.1
port=9000
passwd=''
user='default'
#字段大小写. 1是大写,0是小写
column_lower_upper=0

# 需要同步的数据库
[only_schemas]
schemas='yayun'

# 需要同步的表
[only_tables]
tables='tb1'

# 指定库表跳过DML语句(update,delete可选)
[skip_dmls_sing]
skip_delete_tb_name = ''
skip_update_tb_name = ''

#跳过所有表的DML语句(update,delete可选)
[skip_dmls_all]
#skip_type = 'delete'
#skip_type = 'delete,update'
skip_type = ''

[bulk_insert_nums]
#多少记录提交一次
insert_nums=10
#选择每隔多少秒同步一次,负数表示不启用,单位秒
interval=60

# 同步失败告警收件人
[failure_alarm]
mail_host= 'xxx'
mail_port= 25
mail_user= 'xxx'
mail_pass= 'xxx'
mail_send_from = 'xxx'
alarm_mail = 'xxx'

#日志存放路径
[repl_log]
log_dir="/tmp/relication_mysql_clickhouse.log"

设置pos点:
和mysql搭建从库一样,配置从哪里开始同步,看mysql的pos点:

mysql> show master status;
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
| File             | Position | Binlog_Do_DB | Binlog_Ignore_DB | Executed_Gtid_Set |
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
| mysql-bin.000069 |  4024404 |              |                  |                   |
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
1 row in set (0.00 sec)

把pos点写入文件或者redis,我选择记录到文件就是。

[root@ck-server-01 sync]# cat repl_pos.log 
[log_position]
filename = mysql-bin.000069
position = 4024404

[root@ck-server-01 sync]# 

启动同步程序:

[root@ck-server-01 sync]# pypy mysql-clickhouse-replication.py --help
usage: Data Replication to clikhouse [-h] [-c CONF] [-d] [-l]

mysql data is copied to clikhouse

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -c CONF, --conf CONF  Data synchronization information file
  -d, --debug           Display SQL information
  -l, --logtoredis      log position to redis ,default file

By dengyayun @2019
[root@ck-server-01 sync]# 

默认pos点就是记录文件,无需再指定记录binlog pos方式

[root@ck-server-01 sync]# pypy mysql-clickhouse-replication.py --conf metainfo.conf --debug
11:59:54 INFO     开始同步数据时间 2019-07-17 11:59:54
11:59:54 INFO     从服务器 127.0.0.1:3306 同步数据
11:59:54 INFO     读取binlog: mysql-bin.000069:4024404
11:59:54 INFO     同步到clickhouse server 127.0.0.1:9000
11:59:54 INFO     同步到clickhouse的数据库: ['yayun']
11:59:54 INFO     同步到clickhouse的表: ['tb1']

mysql插入10条数据:

mysql> insert into  tb1 (pay_money,pay_day,pay_time)values('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00'),('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00'),('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00'),('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00'),('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00'),('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00'),('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00'),('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00'),('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00'),('66.22','2019-06-29','2019-06-29 14:00:00') ;
Query OK, 10 rows affected (0.01 sec)
Records: 10  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> select * from tb1;
+----+-----------+------------+---------------------+
| id | pay_money | pay_day    | pay_time            |
+----+-----------+------------+---------------------+
|  1 |     66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
|  3 |     66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
|  5 |     66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
|  7 |     66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
|  9 |     66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
| 11 |     66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
| 13 |     66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
| 15 |     66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
| 17 |     66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
| 19 |     66.22 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |

同步程序日志输出:

[root@ck-server-01 sync]# pypy mysql-clickhouse-replication.py --conf metainfo.conf --debug
12:12:09 INFO     开始同步数据时间 2019-07-17 12:12:09
12:12:09 INFO     从服务器 127.0.0.1:3306 同步数据
12:12:09 INFO     读取binlog: mysql-bin.000069:4024404
12:12:09 INFO     同步到clickhouse server 127.0.0.1:9000
12:12:09 INFO     同步到clickhouse的数据库: ['yayun']
12:12:09 INFO     同步到clickhouse的表: ['tb1']
12:12:09 INFO     INSERT 数据插入SQL: INSERT INTO yayun.tb1 VALUES, [{u'id': 1, u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(2019, 6, 29), u'pay_time': datetime.datetime(2019, 6, 29, 14, 0)}, {u'id': 3, u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(2019, 6, 29), u'pay_time': datetime.datetime(2019, 6, 29, 14, 0)}, {u'id': 5, u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(2019, 6, 29), u'pay_time': datetime.datetime(2019, 6, 29, 14, 0)}, {u'id': 7, u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(2019, 6, 29), u'pay_time': datetime.datetime(2019, 6, 29, 14, 0)}, {u'id': 9, u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(2019, 6, 29), u'pay_time': datetime.datetime(2019, 6, 29, 14, 0)}, {u'id': 11, u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(2019, 6, 29), u'pay_time': datetime.datetime(2019, 6, 29, 14, 0)}, {u'id': 13, u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(2019, 6, 29), u'pay_time': datetime.datetime(2019, 6, 29, 14, 0)}, {u'id': 15, u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(2019, 6, 29), u'pay_time': datetime.datetime(2019, 6, 29, 14, 0)}, {u'id': 17, u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(2019, 6, 29), u'pay_time': datetime.datetime(2019, 6, 29, 14, 0)}, {u'id': 19, u'pay_money': '66.22', u'pay_day': datetime.date(2019, 6, 29), u'pay_time': datetime.datetime(2019, 6, 29, 14, 0)}] 

clickhoue数据查询:

ck-server-01 :) select * from tb1;

SELECT *
FROM tb1 

┌─id─┬─pay_money─┬────pay_day─┬────────────pay_time─┐
│  166.222019-06-292019-06-29 14:00:00 │
│  366.222019-06-292019-06-29 14:00:00 │
│  566.222019-06-292019-06-29 14:00:00 │
│  766.222019-06-292019-06-29 14:00:00 │
│  966.222019-06-292019-06-29 14:00:00 │
│ 1166.222019-06-292019-06-29 14:00:00 │
│ 1366.222019-06-292019-06-29 14:00:00 │
│ 1566.222019-06-292019-06-29 14:00:00 │
│ 1766.222019-06-292019-06-29 14:00:00 │
│ 1966.222019-06-292019-06-29 14:00:00 │
└────┴───────────┴────────────┴─────────────────────┘

10 rows in set. Elapsed: 0.005 sec. 

mysql数据更新:

mysql> update tb1 set pay_money='88.88';
Query OK, 10 rows affected (0.00 sec)
Rows matched: 10  Changed: 10  Warnings: 0

mysql> select * from tb1;
+----+-----------+------------+---------------------+
| id | pay_money | pay_day    | pay_time            |
+----+-----------+------------+---------------------+
|  1 |     88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
|  3 |     88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
|  5 |     88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
|  7 |     88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
|  9 |     88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
| 11 |     88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
| 13 |     88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
| 15 |     88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
| 17 |     88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
| 19 |     88.88 | 2019-06-29 | 2019-06-29 14:00:00 |
+----+-----------+------------+---------------------+
10 rows in set (0.00 sec)

clickhoue数据查询:

ck-server-01 :) select * from tb1;

SELECT *
FROM tb1 

┌─id─┬─pay_money─┬────pay_day─┬────────────pay_time─┐
│  188.882019-06-292019-06-29 14:00:00 │
│  388.882019-06-292019-06-29 14:00:00 │
│  588.882019-06-292019-06-29 14:00:00 │
│  788.882019-06-292019-06-29 14:00:00 │
│  988.882019-06-292019-06-29 14:00:00 │
│ 1188.882019-06-292019-06-29 14:00:00 │
│ 1388.882019-06-292019-06-29 14:00:00 │
│ 1588.882019-06-292019-06-29 14:00:00 │
│ 1788.882019-06-292019-06-29 14:00:00 │
│ 1988.882019-06-292019-06-29 14:00:00 │
└────┴───────────┴────────────┴─────────────────────┘

10 rows in set. Elapsed: 0.009 sec. 

可以看见数据都同步完成。

代码地址:

https://github.com/yymysql/mysql-clickhouse-replication

总结:

目前线上报表业务都已经在使用clickhoue,数据同步采用自行开发的同步程序进行同步。目前数据一致性没有什么问题。当然同步的表需要有自增主键,否则有些情况比较难处理。延时也比较小。数据的延时以及数据的一致性都有监控。

总体来说使用clickhoue处理olap还是非常不错的选择,小伙伴们可以尝试。

参考资料

https://clickhouse-driver.readthedocs.io/en/latest/
https://python-mysql-replication.readthedocs.io/en/latest/examples.html
https://clickhouse.yandex/docs/en/
https://github.com/sysown/proxysql/wiki/ClickHouse-Support

 

作者:Atlas

出处:Atlas的博客 http://www.cnblogs.com/gomysql

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posted @ 2019-07-17 12:20  yayun  阅读(21664)  评论(5编辑  收藏  举报