이 예시에서는 데이터를 복제하는 간단한 ClickHouse 클러스터를 설정하는 방법을 알아봅니다. 총 5개의 서버가 구성됩니다. 이 중 2개는 데이터 사본을 호스팅하는 데 사용됩니다. 나머지 3개의 서버는 데이터 복제를 조정하는 데 사용됩니다.
설정할 클러스터의 아키텍처는 아래와 같습니다.

사전 준비 사항
- 이전에 로컬 ClickHouse 서버를 설정해 본 적이 있습니다
- 설정 파일과 같은 ClickHouse의 기본 구성 개념을 숙지하고 있습니다
- 시스템에 Docker가 설치되어 있습니다
디렉터리 구조 및 테스트 환경 설정
이 튜토리얼에서는 Docker compose를 사용하여 ClickHouse 클러스터를 구성합니다. 이 설정은 별도의 로컬 머신, 가상 머신 또는 클라우드 인스턴스 환경에서도 동작하도록 수정할 수 있습니다.
다음 명령어를 실행하여 이 예시의 디렉터리 구조를 설정하십시오.
mkdir cluster_1S_2R
cd cluster_1S_2R
# Create clickhouse-keeper directories
for i in {01..03}; do
mkdir -p fs/volumes/clickhouse-keeper-${i}/etc/clickhouse-keeper
done
# Create clickhouse-server directories
for i in {01..02}; do
mkdir -p fs/volumes/clickhouse-${i}/etc/clickhouse-server
done다음 docker-compose.yml 파일을 cluster_1S_2R 디렉터리에 추가하십시오:
version: '3.8'
services:
clickhouse-01:
image: "clickhouse/clickhouse-server:latest"
user: "101:101"
container_name: clickhouse-01
hostname: clickhouse-01
volumes:
- ${PWD}/fs/volumes/clickhouse-01/etc/clickhouse-server/config.d/config.xml:/etc/clickhouse-server/config.d/config.xml
- ${PWD}/fs/volumes/clickhouse-01/etc/clickhouse-server/users.d/users.xml:/etc/clickhouse-server/users.d/users.xml
ports:
- "127.0.0.1:8123:8123"
- "127.0.0.1:9000:9000"
depends_on:
- clickhouse-keeper-01
- clickhouse-keeper-02
- clickhouse-keeper-03
clickhouse-02:
image: "clickhouse/clickhouse-server:latest"
user: "101:101"
container_name: clickhouse-02
hostname: clickhouse-02
volumes:
- ${PWD}/fs/volumes/clickhouse-02/etc/clickhouse-server/config.d/config.xml:/etc/clickhouse-server/config.d/config.xml
- ${PWD}/fs/volumes/clickhouse-02/etc/clickhouse-server/users.d/users.xml:/etc/clickhouse-server/users.d/users.xml
ports:
- "127.0.0.1:8124:8123"
- "127.0.0.1:9001:9000"
depends_on:
- clickhouse-keeper-01
- clickhouse-keeper-02
- clickhouse-keeper-03
clickhouse-keeper-01:
image: "clickhouse/clickhouse-keeper:latest-alpine"
user: "101:101"
container_name: clickhouse-keeper-01
hostname: clickhouse-keeper-01
volumes:
- ${PWD}/fs/volumes/clickhouse-keeper-01/etc/clickhouse-keeper/keeper_config.xml:/etc/clickhouse-keeper/keeper_config.xml
ports:
- "127.0.0.1:9181:9181"
clickhouse-keeper-02:
image: "clickhouse/clickhouse-keeper:latest-alpine"
user: "101:101"
container_name: clickhouse-keeper-02
hostname: clickhouse-keeper-02
volumes:
- ${PWD}/fs/volumes/clickhouse-keeper-02/etc/clickhouse-keeper/keeper_config.xml:/etc/clickhouse-keeper/keeper_config.xml
ports:
- "127.0.0.1:9182:9181"
clickhouse-keeper-03:
image: "clickhouse/clickhouse-keeper:latest-alpine"
user: "101:101"
container_name: clickhouse-keeper-03
hostname: clickhouse-keeper-03
volumes:
- ${PWD}/fs/volumes/clickhouse-keeper-03/etc/clickhouse-keeper/keeper_config.xml:/etc/clickhouse-keeper/keeper_config.xml
ports:
- "127.0.0.1:9183:9181"다음 하위 디렉터리와 파일을 생성하십시오.
for i in {01..02}; do
mkdir -p fs/volumes/clickhouse-${i}/etc/clickhouse-server/config.d
mkdir -p fs/volumes/clickhouse-${i}/etc/clickhouse-server/users.d
touch fs/volumes/clickhouse-${i}/etc/clickhouse-server/config.d/config.xml
touch fs/volumes/clickhouse-${i}/etc/clickhouse-server/users.d/users.xml
doneconfig.d디렉터리에는 ClickHouse 서버 설정 파일config.xml이 있으며, 여기에서 각 ClickHouse 노드의 사용자 지정 구성을 정의합니다. 이 구성은 모든 ClickHouse 설치에 함께 제공되는 기본config.xmlClickHouse 설정 파일과 결합됩니다.users.d디렉터리에는 사용자 설정 파일users.xml이 있으며, 여기에서 사용자별 사용자 지정 구성을 정의합니다. 이 구성은 모든 ClickHouse 설치에 함께 제공되는 기본 ClickHouseusers.xml설정 파일과 결합됩니다.
ClickHouse 노드 구성
서버 설정
이제 fs/volumes/clickhouse-{}/etc/clickhouse-server/config.d에 위치한 각 빈 설정 파일 config.xml을 수정하십시오. 아래에 강조 표시된 줄은 각 노드에 맞게 수정해야 합니다:
<clickhouse replace="true">
<logger>
<level>debug</level>
<log>/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.log</log>
<errorlog>/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.err.log</errorlog>
<size>1000M</size>
<count>3</count>
</logger>
<display_name>cluster_1S_2R node 1</display_name>
<listen_host>0.0.0.0</listen_host>
<http_port>8123</http_port>
<tcp_port>9000</tcp_port>
<user_directories>
<users_xml>
<path>users.xml</path>
</users_xml>
<local_directory>
<path>/var/lib/clickhouse/access/</path>
</local_directory>
</user_directories>
<distributed_ddl>
<path>/clickhouse/task_queue/ddl</path>
</distributed_ddl>
<remote_servers>
<cluster_1S_2R>
<shard>
<internal_replication>true</internal_replication>
<replica>
<host>clickhouse-01</host>
<port>9000</port>
</replica>
<replica>
<host>clickhouse-02</host>
<port>9000</port>
</replica>
</shard>
</cluster_1S_2R>
</remote_servers>
<zookeeper>
<node>
<host>clickhouse-keeper-01</host>
<port>9181</port>
</node>
<node>
<host>clickhouse-keeper-02</host>
<port>9181</port>
</node>
<node>
<host>clickhouse-keeper-03</host>
<port>9181</port>
</node>
</zookeeper>
<macros>
<shard>01</shard>
<replica>01</replica>
<cluster>cluster_1S_2R</cluster>
</macros>
</clickhouse>| 디렉터리 | File |
|---|---|
fs/volumes/clickhouse-01/etc/clickhouse-server/config.d |
config.xml |
fs/volumes/clickhouse-02/etc/clickhouse-server/config.d |
config.xml |
위 설정 파일의 각 섹션에 대해서는 아래에서 자세히 설명합니다.
네트워킹 및 로깅
listen host 설정을 활성화하면 네트워크 인터페이스에 대한 외부 통신이 허용됩니다. 이렇게 하면 다른 호스트에서 ClickHouse 서버 호스트에 접근할 수 있습니다:
<listen_host>0.0.0.0</listen_host>HTTP API 포트는 8123으로 설정됩니다:
<http_port>8123</http_port>clickhouse-client
및 기타 네이티브 ClickHouse 도구와 clickhouse-server 및 기타 clickhouse-servers 간에 ClickHouse 네이티브 프로토콜로 통신하는 데 사용하는 TCP 포트는 9000으로 설정됩니다:
<tcp_port>9000</tcp_port>로깅은 <logger> 블록에서 정의됩니다. 다음 예시 구성은 1000M 크기에서 최대 3회 롤오버되는 디버그 로그를 설정합니다:
<logger>
<level>debug</level>
<log>/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.log</log>
<errorlog>/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.err.log</errorlog>
<size>1000M</size>
<count>3</count>
</logger>로깅 구성에 대한 자세한 내용은 기본 ClickHouse 설정 파일에 포함된 주석을 참조하십시오.
클러스터 구성
클러스터 구성은 <remote_servers> 블록에서 설정합니다.
여기서 클러스터 이름 cluster_1S_2R을 정의합니다.
<cluster_1S_2R></cluster_1S_2R> 블록은 <shard></shard> 및 <replica></replica> 설정을 사용하여 클러스터의 레이아웃을 정의하며, ON CLUSTER 절을 통해 클러스터 전체에서 실행되는 분산 DDL 쿼리의 template 역할을 합니다. 기본적으로 분산 DDL 쿼리는 허용되지만, allow_distributed_ddl_queries 설정으로 비활성화할 수도 있습니다.
internal_replication이 true로 설정되어 있어 데이터는 레플리카 중 하나에만 기록됩니다.
<remote_servers>
<!-- cluster name (should not contain dots) -->
<cluster_1S_2R>
<!-- <allow_distributed_ddl_queries>false</allow_distributed_ddl_queries> -->
<shard>
<!-- Optional. Whether to write data to just one of the replicas. Default: false (write data to all replicas). -->
<internal_replication>true</internal_replication>
<replica>
<host>clickhouse-01</host>
<port>9000</port>
</replica>
<replica>
<host>clickhouse-02</host>
<port>9000</port>
</replica>
</shard>
</cluster_1S_2R>
</remote_servers>각 서버에는 다음 매개변수를 지정합니다:
| 매개변수 | 설명 | 기본값 |
|---|---|---|
host |
원격 서버의 주소입니다. 도메인 또는 IPv4/IPv6 주소를 사용할 수 있습니다. 도메인을 지정하면 서버 시작 시 DNS 조회를 수행하며, 그 결과는 서버가 실행되는 동안 유지됩니다. DNS 조회에 실패하면 서버가 시작되지 않습니다. DNS 레코드를 변경한 경우 서버를 다시 시작해야 합니다. | - |
port |
메시지 교환에 사용하는 TCP 포트입니다(설정의 tcp_port이며, 일반적으로 9000으로 설정됩니다). http_port와 혼동하지 마십시오. |
- |
Keeper 구성
<ZooKeeper> 섹션은 ClickHouse Keeper(또는 ZooKeeper)가 실행 중인 위치를 ClickHouse에 알려줍니다.
ClickHouse Keeper 클러스터를 사용하는 경우, 클러스터의 각 <node>에 대해 <host> 및 <port> 태그를 사용하여 호스트명과 포트 번호를 지정해야 합니다.
ClickHouse Keeper 설정은 튜토리얼의 다음 단계에서 설명합니다.
<zookeeper>
<node>
<host>clickhouse-keeper-01</host>
<port>9181</port>
</node>
<node>
<host>clickhouse-keeper-02</host>
<port>9181</port>
</node>
<node>
<host>clickhouse-keeper-03</host>
<port>9181</port>
</node>
</zookeeper>매크로 구성
또한 <macros> 섹션은 복제된 테이블에 대한 매개변수 치환을 정의하는 데 사용됩니다. 이 항목들은 system.macros에 나열되며, 쿼리에서 {shard} 및 {replica} 같은 치환 값을 사용할 수 있습니다.
<macros>
<shard>01</shard>
<replica>01</replica>
<cluster>cluster_1S_2R</cluster>
</macros>사용자 구성
이제 fs/volumes/clickhouse-{}/etc/clickhouse-server/users.d에 있는 빈 설정 파일 users.xml을 각각 다음과 같이 수정하십시오.
<?xml version="1.0"?>
<clickhouse replace="true">
<profiles>
<default>
<max_memory_usage>10000000000</max_memory_usage>
<use_uncompressed_cache>0</use_uncompressed_cache>
<load_balancing>in_order</load_balancing>
<log_queries>1</log_queries>
</default>
</profiles>
<users>
<default>
<access_management>1</access_management>
<profile>default</profile>
<networks>
<ip>::/0</ip>
</networks>
<quota>default</quota>
<access_management>1</access_management>
<named_collection_control>1</named_collection_control>
<show_named_collections>1</show_named_collections>
<show_named_collections_secrets>1</show_named_collections_secrets>
</default>
</users>
<quotas>
<default>
<interval>
<duration>3600</duration>
<queries>0</queries>
<errors>0</errors>
<result_rows>0</result_rows>
<read_rows>0</read_rows>
<execution_time>0</execution_time>
</interval>
</default>
</quotas>
</clickhouse>| 디렉터리 | File |
|---|---|
fs/volumes/clickhouse-01/etc/clickhouse-server/users.d |
users.xml |
fs/volumes/clickhouse-02/etc/clickhouse-server/users.d |
users.xml |
이 예시에서는 편의상 기본 사용자를 비밀번호 없이 구성합니다. 실제 운영 환경에서는 권장하지 않는 방식입니다.
ClickHouse Keeper 구성
Keeper 설정
복제가 작동하려면 ClickHouse Keeper 클러스터를 설정하고 구성해야 합니다. ClickHouse Keeper는 데이터 복제를 위한 조정 시스템을 제공하며, 대체 구성 요소로 Zookeeper를 사용할 수도 있습니다. 하지만 ClickHouse Keeper는 ZooKeeper보다 더 나은 보장과 신뢰성을 제공하고 리소스도 더 적게 사용하므로 권장됩니다. 고가용성을 확보하고 쿼럼을 유지하려면 최소 3개의 ClickHouse Keeper 노드를 실행하는 것이 좋습니다.
다음 명령을 사용하여 예시 폴더의 루트에서
각 ClickHouse Keeper 노드용 keeper_config.xml 파일을 생성하세요:
for i in {01..03}; do
touch fs/volumes/clickhouse-keeper-${i}/etc/clickhouse-keeper/keeper_config.xml
done각 노드의
디렉터리 fs/volumes/clickhouse-keeper-{}/etc/clickhouse-keeper에 생성된 빈 설정 파일을 수정합니다. 아래에서
강조 표시된 줄은 각 노드별로 맞게 변경해야 합니다:
<clickhouse replace="true">
<logger>
<level>information</level>
<log>/var/log/clickhouse-keeper/clickhouse-keeper.log</log>
<errorlog>/var/log/clickhouse-keeper/clickhouse-keeper.err.log</errorlog>
<size>1000M</size>
<count>3</count>
</logger>
<listen_host>0.0.0.0</listen_host>
<keeper_server>
<tcp_port>9181</tcp_port>
<server_id>1</server_id>
<log_storage_path>/var/lib/clickhouse/coordination/log</log_storage_path>
<snapshot_storage_path>/var/lib/clickhouse/coordination/snapshots</snapshot_storage_path>
<coordination_settings>
<operation_timeout_ms>10000</operation_timeout_ms>
<session_timeout_ms>30000</session_timeout_ms>
<raft_logs_level>information</raft_logs_level>
</coordination_settings>
<raft_configuration>
<server>
<id>1</id>
<hostname>clickhouse-keeper-01</hostname>
<port>9234</port>
</server>
<server>
<id>2</id>
<hostname>clickhouse-keeper-02</hostname>
<port>9234</port>
</server>
<server>
<id>3</id>
<hostname>clickhouse-keeper-03</hostname>
<port>9234</port>
</server>
</raft_configuration>
</keeper_server>
</clickhouse>| 디렉터리 | 파일 |
|---|---|
fs/volumes/clickhouse-keeper-01/etc/clickhouse-keeper |
keeper_config.xml |
fs/volumes/clickhouse-keeper-02/etc/clickhouse-keeper |
keeper_config.xml |
fs/volumes/clickhouse-keeper-03/etc/clickhouse-keeper |
keeper_config.xml |
각 설정 파일에는 다음과 같은 고유한 구성이 포함되어야 합니다(아래 참조).
사용할 server_id는 cluster 내 해당 ClickHouse Keeper 노드에서 고유해야 하며,
<raft_configuration> 섹션에 정의된 서버 <id>와 일치해야 합니다.
tcp_port는 ClickHouse Keeper의 클라이언트가 사용하는 포트입니다.
<tcp_port>9181</tcp_port>
<server_id>{id}</server_id>다음 섹션은 Raft 합의 알고리즘의 쿼럼에 참여하는 서버를 구성하는 데 사용됩니다:
<raft_configuration>
<server>
<id>1</id>
<hostname>clickhouse-keeper-01</hostname>
<!-- ClickHouse Keeper 노드 간 통신에 사용되는 TCP 포트 -->
<port>9234</port>
</server>
<server>
<id>2</id>
<hostname>clickhouse-keeper-02</hostname>
<port>9234</port>
</server>
<server>
<id>3</id>
<hostname>clickhouse-keeper-03</hostname>
<port>9234</port>
</server>
</raft_configuration>설정 테스트
로컬 환경에서 Docker가 실행 중인지 확인하세요.
cluster_1S_2R 디렉터리의 루트에서 docker-compose up 명령으로 클러스터를 시작하세요:
docker-compose up -ddocker가 ClickHouse 및 Keeper 이미지를 가져오기 시작한 다음, 컨테이너를 시작하는 것을 확인할 수 있습니다:
[+] Running 6/6
✔ Network cluster_1s_2r_default Created
✔ Container clickhouse-keeper-03 Started
✔ Container clickhouse-keeper-02 Started
✔ Container clickhouse-keeper-01 Started
✔ Container clickhouse-01 Started
✔ Container clickhouse-02 Started클러스터가 실행 중인지 확인하려면 clickhouse-01 또는 clickhouse-02에 연결한 다음
다음 쿼리를 실행합니다. 첫 번째 노드에 연결하는 명령은 다음과 같습니다:
# Connect to any node
docker exec -it clickhouse-01 clickhouse-client정상적으로 완료되면 ClickHouse client 프롬프트가 표시됩니다:
cluster_1S_2R node 1 :)어떤 호스트에 어떤 클러스터 토폴로지가 정의되어 있는지 확인하려면 다음 쿼리를 실행하십시오:
SELECT
cluster,
shard_num,
replica_num,
host_name,
port
FROM system.clusters; ┌─cluster───────┬─shard_num─┬─replica_num─┬─host_name─────┬─port─┐
1. │ cluster_1S_2R │ 1 │ 1 │ clickhouse-01 │ 9000 │
2. │ cluster_1S_2R │ 1 │ 2 │ clickhouse-02 │ 9000 │
3. │ default │ 1 │ 1 │ localhost │ 9000 │
└───────────────┴───────────┴─────────────┴───────────────┴──────┘다음 쿼리를 실행하여 ClickHouse Keeper 클러스터의 상태를 확인하세요:
SELECT *
FROM system.zookeeper
WHERE path IN ('/', '/clickhouse') ┌─name───────┬─value─┬─path────────┐
1. │ sessions │ │ /clickhouse │
2. │ task_queue │ │ /clickhouse │
3. │ keeper │ │ / │
4. │ clickhouse │ │ / │
└────────────┴───────┴─────────────┘mntr 명령은 ClickHouse Keeper가
실행 중인지 확인하고, 3개의 Keeper 노드가 서로 어떤 상태인지에 대한 정보를 확인하는 데에도 일반적으로 사용됩니다.
이 예시에서 사용된 구성에서는 3개의 노드가 함께 동작합니다.
노드들은 리더를 선출하고, 나머지 노드들은 팔로워가 됩니다.
mntr 명령은 성능 관련 정보와 함께 특정
노드가 팔로워인지 리더인지에 대한 정보도 제공합니다.
각 Keeper 노드의 상태를 확인하려면 clickhouse-keeper-01, clickhouse-keeper-02,
clickhouse-keeper-03의 셸에서 아래 명령을 실행하십시오. clickhouse-keeper-01용 명령은
아래와 같습니다:
docker exec -it clickhouse-keeper-01 /bin/sh -c 'echo mntr | nc 127.0.0.1 9181'아래는 팔로워 노드에서 반환된 응답의 예시입니다:
zk_version v23.3.1.2823-testing-46e85357ce2da2a99f56ee83a079e892d7ec3726
zk_avg_latency 0
zk_max_latency 0
zk_min_latency 0
zk_packets_received 0
zk_packets_sent 0
zk_num_alive_connections 0
zk_outstanding_requests 0
zk_server_state follower
zk_znode_count 6
zk_watch_count 0
zk_ephemerals_count 0
zk_approximate_data_size 1271
zk_key_arena_size 4096
zk_latest_snapshot_size 0
zk_open_file_descriptor_count 46
zk_max_file_descriptor_count 18446744073709551615아래는 leader 노드의 응답 예시입니다:
zk_version v23.3.1.2823-testing-46e85357ce2da2a99f56ee83a079e892d7ec3726
zk_avg_latency 0
zk_max_latency 0
zk_min_latency 0
zk_packets_received 0
zk_packets_sent 0
zk_num_alive_connections 0
zk_outstanding_requests 0
zk_server_state leader
zk_znode_count 6
zk_watch_count 0
zk_ephemerals_count 0
zk_approximate_data_size 1271
zk_key_arena_size 4096
zk_latest_snapshot_size 0
zk_open_file_descriptor_count 48
zk_max_file_descriptor_count 18446744073709551615
zk_followers 2
zk_synced_followers 2이제 단일 세그먼트와 2개의 레플리카로 구성된 ClickHouse 클러스터 설정이 완료되었습니다. 다음 단계에서는 클러스터에 테이블을 생성합니다.
데이터베이스 생성
이제 클러스터가 올바르게 설정되어 실행 중임을 확인했으므로, UK property prices 예시 데이터셋 튜토리얼에서 사용한 것과 동일한 테이블을 다시 생성합니다. 이 데이터셋은 1995년 이후 잉글랜드와 웨일스의 부동산 거래 가격 데이터 약 3천만 행으로 구성되어 있습니다.
각 호스트의 클라이언트에 연결하려면, 별도의 터미널 탭 또는 창에서 다음 각 명령을 실행하십시오:
docker exec -it clickhouse-01 clickhouse-client
docker exec -it clickhouse-02 clickhouse-client아래 쿼리를 각 호스트의 clickhouse-client에서 실행하여 기본 데이터베이스를 제외하고는 아직 생성된 데이터베이스가 없는지 확인할 수 있습니다:
SHOW DATABASES; ┌─name───────────────┐
1. │ INFORMATION_SCHEMA │
2. │ default │
3. │ information_schema │
4. │ system │
└────────────────────┘clickhouse-01 클라이언트에서 ON CLUSTER 절을 사용해 uk라는 이름의 새 데이터베이스를 생성하는 다음 분산 DDL 쿼리를 실행하십시오:
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS uk
ON CLUSTER cluster_1S_2R;각 호스트의 클라이언트에서 앞서와 동일한 쿼리를 다시 실행해,
쿼리를 clickhouse-01에서만 실행했더라도 데이터베이스가 클러스터 전체에 생성되었는지
확인할 수 있습니다:
SHOW DATABASES; ┌─name───────────────┐
1. │ INFORMATION_SCHEMA │
2. │ default │
3. │ information_schema │
4. │ system │
5. │ uk │
└────────────────────┘클러스터에 테이블 생성
이제 데이터베이스가 생성되었으므로 클러스터에 테이블을 생성합니다. 다음 쿼리를 호스트 클라이언트 중 아무 곳에서나 실행하세요:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS uk.uk_price_paid_local
ON CLUSTER cluster_1S_2R
(
price UInt32,
date Date,
postcode1 LowCardinality(String),
postcode2 LowCardinality(String),
type Enum8('terraced' = 1, 'semi-detached' = 2, 'detached' = 3, 'flat' = 4, 'other' = 0),
is_new UInt8,
duration Enum8('freehold' = 1, 'leasehold' = 2, 'unknown' = 0),
addr1 String,
addr2 String,
street LowCardinality(String),
locality LowCardinality(String),
town LowCardinality(String),
district LowCardinality(String),
county LowCardinality(String)
)
ENGINE = ReplicatedMergeTree
ORDER BY (postcode1, postcode2, addr1, addr2);이는 원래 CREATE 문에서 사용된 쿼리와 동일합니다.
UK property prices 예시 데이터셋 튜토리얼에서 사용된 쿼리와 같으며,
차이점은 ON CLUSTER 절과 ReplicatedMergeTree 엔진을 사용한다는 점뿐입니다.
ON CLUSTER 절은 CREATE, DROP, ALTER, RENAME과 같은 DDL (Data Definition Language)
쿼리를 분산 실행하기 위해 설계되었으며, 이러한
스키마 변경이 클러스터의 모든 노드에 적용되도록 보장합니다.
ReplicatedMergeTree
엔진은 일반 MergeTree 테이블 엔진과 동일하게 동작하지만, 데이터도 복제합니다.
아래 쿼리를 clickhouse-01 또는 clickhouse-02 클라이언트에서 실행하여
테이블이 클러스터 전체에 생성되었는지 확인할 수 있습니다:
SHOW TABLES IN uk; ┌─name────────────────┐
1. │ uk_price_paid. │
└─────────────────────┘데이터 삽입
데이터 세트의 크기가 크고 전체 수집에 몇 분이 소요되므로, 우선 일부 데이터만 삽입합니다.
clickhouse-01에서 아래 쿼리를 사용하여 더 작은 데이터 부분 집합을 삽입하십시오:
INSERT INTO uk.uk_price_paid_local
SELECT
toUInt32(price_string) AS price,
parseDateTimeBestEffortUS(time) AS date,
splitByChar(' ', postcode)[1] AS postcode1,
splitByChar(' ', postcode)[2] AS postcode2,
transform(a, ['T', 'S', 'D', 'F', 'O'], ['terraced', 'semi-detached', 'detached', 'flat', 'other']) AS type,
b = 'Y' AS is_new,
transform(c, ['F', 'L', 'U'], ['freehold', 'leasehold', 'unknown']) AS duration,
addr1,
addr2,
street,
locality,
town,
district,
county
FROM url(
'http://prod1.publicdata.landregistry.gov.uk.s3-website-eu-west-1.amazonaws.com/pp-complete.csv',
'CSV',
'uuid_string String,
price_string String,
time String,
postcode String,
a String,
b String,
c String,
addr1 String,
addr2 String,
street String,
locality String,
town String,
district String,
county String,
d String,
e String'
) LIMIT 10000
SETTINGS max_http_get_redirects=10;각 호스트에 데이터가 완전히 복제되어 있는 것을 확인할 수 있습니다.
-- clickhouse-01
SELECT count(*)
FROM uk.uk_price_paid_local
-- ┌─count()─┐
-- 1.│ 10000 │
-- └─────────┘
-- clickhouse-02
SELECT count(*)
FROM uk.uk_price_paid_local
-- ┌─count()─┐
-- 1.│ 10000 │
-- └─────────┘호스트 중 하나에 장애가 발생했을 때 어떤 일이 발생하는지 확인하려면, 임의의 호스트에서 간단한 테스트 데이터베이스와 테스트 테이블을 생성하십시오:
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test ON CLUSTER cluster_1S_2R;
CREATE TABLE test.test_table ON CLUSTER cluster_1S_2R
(
`id` UInt64,
`name` String
)
ENGINE = ReplicatedMergeTree
ORDER BY id;uk_price_paid 테이블과 마찬가지로, 두 호스트 중 어느 쪽에서나 데이터를 삽입할 수 있습니다:
INSERT INTO test.test_table (id, name) VALUES (1, 'Clicky McClickface');호스트 중 하나가 다운되면 어떻게 될까요? 이를 시뮬레이션하기 위해 다음 명령을 실행하여
clickhouse-01을 중지하십시오.
docker stop clickhouse-01다음 명령을 실행하여 호스트가 중단되었는지 확인하십시오:
docker-compose psNAME IMAGE COMMAND SERVICE CREATED STATUS PORTS
clickhouse-02 clickhouse/clickhouse-server:latest "/entrypoint.sh" clickhouse-02 X minutes ago Up X minutes 127.0.0.1:8124->8123/tcp, 127.0.0.1:9001->9000/tcp
clickhouse-keeper-01 clickhouse/clickhouse-keeper:latest-alpine "/entrypoint.sh" clickhouse-keeper-01 X minutes ago Up X minutes 127.0.0.1:9181->9181/tcp
clickhouse-keeper-02 clickhouse/clickhouse-keeper:latest-alpine "/entrypoint.sh" clickhouse-keeper-02 X minutes ago Up X minutes 127.0.0.1:9182->9181/tcp
clickhouse-keeper-03 clickhouse/clickhouse-keeper:latest-alpine "/entrypoint.sh" clickhouse-keeper-03 X minutes ago Up X minutes 127.0.0.1:9183->9181/tcpclickhouse-01이 중단된 상태에서 테스트 테이블에 데이터 행을 하나 더 삽입한 후
테이블을 쿼리하십시오:
INSERT INTO test.test_table (id, name) VALUES (2, 'Alexey Milovidov');
SELECT * FROM test.test_table; ┌─id─┬─name───────────────┐
1. │ 1 │ Clicky McClickface │
2. │ 2 │ Alexey Milovidov │
└────┴────────────────────┘이제 다음 명령어로 clickhouse-01을 재시작하십시오(재시작 후 docker-compose ps를 다시 실행하여 확인할 수 있습니다):
docker start clickhouse-01docker exec -it clickhouse-01 clickhouse-client를 실행한 후 clickhouse-01에서 테스트 테이블을 다시 쿼리하세요:
SELECT * FROM test.test_table ┌─id─┬─name───────────────┐
1. │ 1 │ Clicky McClickface │
2. │ 2 │ Alexey Milovidov │
└────┴────────────────────┘이 단계에서 영국 부동산 가격 데이터셋 전체를 수집하여 직접 다뤄보고 싶다면, 다음 쿼리를 실행하십시오:
TRUNCATE TABLE uk.uk_price_paid_local ON CLUSTER cluster_1S_2R;
INSERT INTO uk.uk_price_paid_local
SELECT
toUInt32(price_string) AS price,
parseDateTimeBestEffortUS(time) AS date,
splitByChar(' ', postcode)[1] AS postcode1,
splitByChar(' ', postcode)[2] AS postcode2,
transform(a, ['T', 'S', 'D', 'F', 'O'], ['terraced', 'semi-detached', 'detached', 'flat', 'other']) AS type,
b = 'Y' AS is_new,
transform(c, ['F', 'L', 'U'], ['freehold', 'leasehold', 'unknown']) AS duration,
addr1,
addr2,
street,
locality,
town,
district,
county
FROM url(
'http://prod1.publicdata.landregistry.gov.uk.s3-website-eu-west-1.amazonaws.com/pp-complete.csv',
'CSV',
'uuid_string String,
price_string String,
time String,
postcode String,
a String,
b String,
c String,
addr1 String,
addr2 String,
street String,
locality String,
town String,
district String,
county String,
d String,
e String'
) SETTINGS max_http_get_redirects=10;clickhouse-02 또는 clickhouse-01에서 테이블을 쿼리하세요:
SELECT count(*) FROM uk.uk_price_paid_local; ┌──count()─┐
1. │ 30212555 │ -- 30.21 million
└──────────┘결론
이 클러스터 토폴로지의 장점은 레플리카가 2개이므로 데이터가 서로 다른 2개의 호스트에 저장된다는 점입니다. 한 호스트에 장애가 발생하더라도 다른 레플리카가 데이터를 중단 없이 계속 제공하므로 데이터 손실이 없습니다. 따라서 스토리지 계층의 단일 장애 지점이 제거됩니다.
호스트 하나가 다운되더라도 남아 있는 레플리카는 계속해서 다음 작업을 수행할 수 있습니다:
- 중단 없이 읽기 쿼리 처리
- 새 쓰기 요청 수락(일관성 설정에 따라 다름)
- 애플리케이션에 대한 서비스 가용성 유지
장애가 발생한 호스트가 다시 온라인 상태가 되면 다음 작업을 수행할 수 있습니다:
- 정상 레플리카에서 누락된 데이터를 자동으로 동기화
- 수동 개입 없이 정상 운영 재개
- 전체 이중화 상태를 신속하게 복원
다음 예시에서는 세그먼트가 2개이지만 레플리카는 1개뿐인 클러스터를 설정하는 방법을 살펴보겠습니다.