快速上手通過分布式表向ClickHouse寫入資料-開源巨量資料平台 E-MapReduce-阿里雲 - E-MapReduce

本文通過樣本為您介紹，如何快速將資料隨機寫入ClickHouse叢集各個節點的本地表。

前提條件

已建立ClickHouse叢集，詳情請參見建立ClickHouse叢集。

操作步驟

使用SSH方式登入ClickHouse叢集，詳情請參見登入叢集。

執行以下命令，下載官方範例資料集。

curl https://datasets.clickhouse.com/hits/tsv/hits_v1.tsv.xz  | unxz --threads=`nproc` > hits_v1.tsv

執行如下命令，啟動ClickHouse用戶端。
```
clickhouse-client -h core-1-1 -m
```
說明
本樣本登入core-1-1節點，如果您有多個Core節點，可以登入任意一個節點。

執行如下命令，建立資料庫。

可以使用on CLUSTER參數在叢集的所有節點建立資料庫，預設叢集標識為cluster_emr。

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS demo on CLUSTER cluster_emr;

返回資訊如下所示。

core-1-1.c-2ecd13e05xxx    cn-hangzhou.emr.aliyuncs.com :) CREATE DATABASE IF NOT EXISTS demo on CLUSTER cluster_emr;
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS demo ON CLUSTER cluster_emr
Query id: ecf856dc-3490-498a-8368-386f38dcxxx
┌─host──────────────────────────────────────────────────┬─port─┬─status─┬─error─┬─num_hosts_remaining─┬─num_hosts_active─┐
│ core-1-1.c-2ecd13e05xxx.cn-hangzhou.emr.aliyuncs.com  │ 9000 │      0 │       │                   0 │                0 │
└───────────────────────────────────────────────────────┴──────┴────────┴───────┴─────────────────────┴──────────────────┘
1 rows in set. Elapsed: 0.123 sec.

core-1-1.c-2ecd13e05xxx    cn-hangzhou.emr.aliyuncs.com :) CREATE DATABASE IF NOT EXISTS demo on CLUSTER cluster_emr;
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS demo ON CLUSTER cluster_emr
Query id: ecf856dc-3490-498a-8368-386f38dcxxx
┌─host──────────────────────────────────────────────────┬─port─┬─status─┬─error─┬─num_hosts_remaining─┬─num_hosts_active─┐
│ core-1-1.c-2ecd13e05xxx.cn-hangzhou.emr.aliyuncs.com  │ 9000 │      0 │       │                   0 │                0 │
└───────────────────────────────────────────────────────┴──────┴────────┴───────┴─────────────────────┴──────────────────┘
1 rows in set. Elapsed: 0.123 sec.

在叢集上的所有節點建立一張複製表（Replicated表）。

複製表（Replicated表）會根據副本的個數，實現資料的多副本，並實現資料的最終一致性。

CREATE TABLE demo.hits_local ON CLUSTER cluster_emr
(
    `WatchID` UInt64,
    `JavaEnable` UInt8,
    `Title` String,
    `GoodEvent` Int16,
    `EventTime` DateTime,
    `EventDate` Date,
    `CounterID` UInt32,
    `ClientIP` UInt32,
    `ClientIP6` FixedString(16),
    `RegionID` UInt32,
    `UserID` UInt64,
    `CounterClass` Int8,
    `OS` UInt8,
    `UserAgent` UInt8,
    `URL` String,
    `Referer` String,
    `URLDomain` String,
    `RefererDomain` String,
    `Refresh` UInt8,
    `IsRobot` UInt8,
    `RefererCategories` Array(UInt16),
    `URLCategories` Array(UInt16),
    `URLRegions` Array(UInt32),
    `RefererRegions` Array(UInt32),
    `ResolutionWidth` UInt16,
    `ResolutionHeight` UInt16,
    `ResolutionDepth` UInt8,
    `FlashMajor` UInt8,
    `FlashMinor` UInt8,
    `FlashMinor2` String,
    `NetMajor` UInt8,
    `NetMinor` UInt8,
    `UserAgentMajor` UInt16,
    `UserAgentMinor` FixedString(2),
    `CookieEnable` UInt8,
    `JavascriptEnable` UInt8,
    `IsMobile` UInt8,
    `MobilePhone` UInt8,
    `MobilePhoneModel` String,
    `Params` String,
    `IPNetworkID` UInt32,
    `TraficSourceID` Int8,
    `SearchEngineID` UInt16,
    `SearchPhrase` String,
    `AdvEngineID` UInt8,
    `IsArtifical` UInt8,
    `WindowClientWidth` UInt16,
    `WindowClientHeight` UInt16,
    `ClientTimeZone` Int16,
    `ClientEventTime` DateTime,
    `SilverlightVersion1` UInt8,
    `SilverlightVersion2` UInt8,
    `SilverlightVersion3` UInt32,
    `SilverlightVersion4` UInt16,
    `PageCharset` String,
    `CodeVersion` UInt32,
    `IsLink` UInt8,
    `IsDownload` UInt8,
    `IsNotBounce` UInt8,
    `FUniqID` UInt64,
    `HID` UInt32,
    `IsOldCounter` UInt8,
    `IsEvent` UInt8,
    `IsParameter` UInt8,
    `DontCountHits` UInt8,
    `WithHash` UInt8,
    `HitColor` FixedString(1),
    `UTCEventTime` DateTime,
    `Age` UInt8,
    `Sex` UInt8,
    `Income` UInt8,
    `Interests` UInt16,
    `Robotness` UInt8,
    `GeneralInterests` Array(UInt16),
    `RemoteIP` UInt32,
    `RemoteIP6` FixedString(16),
    `WindowName` Int32,
    `OpenerName` Int32,
    `HistoryLength` Int16,
    `BrowserLanguage` FixedString(2),
    `BrowserCountry` FixedString(2),
    `SocialNetwork` String,
    `SocialAction` String,
    `HTTPError` UInt16,
    `SendTiming` Int32,
    `DNSTiming` Int32,
    `ConnectTiming` Int32,
    `ResponseStartTiming` Int32,
    `ResponseEndTiming` Int32,
    `FetchTiming` Int32,
    `RedirectTiming` Int32,
    `DOMInteractiveTiming` Int32,
    `DOMContentLoadedTiming` Int32,
    `DOMCompleteTiming` Int32,
    `LoadEventStartTiming` Int32,
    `LoadEventEndTiming` Int32,
    `NSToDOMContentLoadedTiming` Int32,
    `FirstPaintTiming` Int32,
    `RedirectCount` Int8,
    `SocialSourceNetworkID` UInt8,
    `SocialSourcePage` String,
    `ParamPrice` Int64,
    `ParamOrderID` String,
    `ParamCurrency` FixedString(3),
    `ParamCurrencyID` UInt16,
    `GoalsReached` Array(UInt32),
    `OpenstatServiceName` String,
    `OpenstatCampaignID` String,
    `OpenstatAdID` String,
    `OpenstatSourceID` String,
    `UTMSource` String,
    `UTMMedium` String,
    `UTMCampaign` String,
    `UTMContent` String,
    `UTMTerm` String,
    `FromTag` String,
    `HasGCLID` UInt8,
    `RefererHash` UInt64,
    `URLHash` UInt64,
    `CLID` UInt32,
    `YCLID` UInt64,
    `ShareService` String,
    `ShareURL` String,
    `ShareTitle` String,
    `ParsedParams` Nested(Key1 String,Key2 String,Key3 String,Key4 String,Key5 String,ValueDouble Float64),
    `IslandID` FixedString(16),
    `RequestNum` UInt32,
    `RequestTry` UInt8
)
ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{shard}/{database}/hits_local', '{replica}')
PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)
ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID))
SAMPLE BY intHash32(UserID);

說明

{shard}和{replica}是阿里雲EMR為ClickHouse叢集自動產生的宏定義，可以直接使用。

執行以下命令，建立分布式（Distributed）表。

分布式表不儲存資料，僅僅是底層表的一個View，但可以在多個伺服器上進行分散式查詢。本例中使用隨機函數rand()，表示資料會隨機寫入各個節點的本地表。

CREATE TABLE demo.hits_all on CLUSTER cluster_emr AS demo.hits_local 
ENGINE = Distributed(cluster_emr, demo, hits_local, rand());

退出ClickHouse用戶端，在範例資料的目錄下執行以下命令，匯入資料。

clickhouse-client -h core-1-1 --query "INSERT INTO demo.hits_all FORMAT TSV" --max_insert_block_size=100000 < hits_v1.tsv;

重新啟動ClickHouse用戶端，查看資料。

因為資料是隨機寫入的，各節點資料量可能不同。

查看core-1-1節點demo.hits_all的資料量。
```
select count(*) from demo.hits_all;
```
查看core-1-1節點demo.hits_local的資料量。
```
select count(*) from demo.hits_local;
```
查看core-1-2節點demo.hits_local的資料量。

說明
其餘節點，您也可以按照以下步驟來查看demo.hits_local的資料量。節點名稱您可以在EMR控制台的节点管理頁面查看。
1. 執行以下命令，登入ClickHouse用戶端。
```
clickhouse-client -h core-1-2 -m
```
2. 在ClickHouse用戶端，執行以下命令，查看demo.hits_local的資料量。
```
select count(*) from demo.hits_local;
```