clickhouse集群的安装与部署
1、准备工作
硬件要求
三台服务器（节点1、节点2和节点3）
每台服务器建议至少4核CPU、8GB内存、100GB SSD存储
确保每台服务器之间网络互通（建议千兆内网）
系统要求
Linux操作系统（推荐Ubuntu 20.04/22.04或CentOS 7/8）
确保时间同步（安装并配置NTP）
2、安装ClickHouse
在每台节点上执行以下命令：
bash
#Ubuntu/Debian
sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates dirmngr
sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv E0C56BD4
echo "deb https://repo.clickhouse.com/deb/stable/ main/" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/clickhouse.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y clickhouse-server clickhouse-client
#CentOS/RHEL
sudo yum install -y yum-utils
sudo rpm --import https://repo.clickhouse.com/CLICKHOUSE-KEY.GPG
sudo yum-config-manager --add-repo https://repo.clickhouse.com/rpm/stable/x86_64
sudo yum install -y clickhouse-server clickhouse-client
3、配置集群
在每台节点上创建配置文件 /etc/clickhouse-server/config.xml，注意没个节点上的配置文件ip和主机名不一样
<!--
注意：用户级别和查询级别的设置在"users.xml"文件中配置。
如果错误地在此文件配置了用户级设置，服务器将无法启动。
解决方法：
1. 将设置移动到"users.xml"文件中的正确位置
2. 或者在此添加 <skip_check_for_incorrect_settings>1</skip_check_for_incorrect_settings>
-->
<clickhouse>
<!-- 日志配置 -->
<logger>
<!-- 可选日志级别：
- none (关闭日志)
- fatal
- critical
- error
- warning
- notice
- information
- debug
- trace
- test (不用于生产环境)
-->
<level>trace</level>
<log>/data/clickhouse/logs/clickhouse-server/clickhouse-server.log</log>
<errorlog>/data/clickhouse/logs/clickhouse-server/clickhouse-server.err.log</errorlog>
<!-- 日志轮转策略 -->
<size>1000M</size> <!-- 单个日志文件最大大小 -->
<count>10</count> <!-- 保留的日志文件数量 -->
</logger>
<!-- URL方案映射 -->
<url_scheme_mappers>
<s3>
<to>https://{bucket}.s3.amazonaws.com</to>
</s3>
<gs>
<to>https://{bucket}.storage.googleapis.com</to>
</gs>
<oss>
<to>https://{bucket}.oss.aliyuncs.com</to>
</oss>
</url_scheme_mappers>
<!-- HTTP OPTIONS请求的响应头配置 (用于CORS预检请求) -->
<http_options_response>
<header>
<name>Access-Control-Allow-Origin</name>
<value>*</value>
</header>
<header>
<name>Access-Control-Allow-Headers</name>
<value>origin, x-requested-with, x-clickhouse-format, x-clickhouse-user, x-clickhouse-key, Authorization</value>
</header>
<header>
<name>Access-Control-Allow-Methods</name>
<value>POST, GET, OPTIONS</value>
</header>
<header>
<name>Access-Control-Max-Age</name>
<value>86400</value>
</header>
</http_options_response>
<!-- HTTP API端口 (也用于ODBC/JDBC驱动和Web界面) -->
<http_port>8123</http_port>
<!-- 原生协议端口 (用于clickhouse-client和分布式查询) -->
<tcp_port>9000</tcp_port>
<!-- MySQL协议兼容端口 -->
<mysql_port>9004</mysql_port>
<!-- PostgreSQL协议兼容端口 -->
<postgresql_port>9005</postgresql_port>
<!-- 副本间通信端口 (用于数据交换) -->
<interserver_http_port>9009</interserver_http_port>
<interserver_http_host>10.233.0.151</interserver_http_host>
<!-- 监听地址 (0.0.0.0表示监听所有网络接口) -->
<listen_host>0.0.0.0</listen_host>
<!-- 最大连接数 -->
<max_connections>4096</max_connections>
<!-- HTTP 1.1 keep-alive超时时间(秒) -->
<keep_alive_timeout>10</keep_alive_timeout>
<!-- gRPC协议配置 -->
<grpc>
<enable_ssl>false</enable_ssl>
<ssl_cert_file>/path/to/ssl_cert_file</ssl_cert_file>
<ssl_key_file>/path/to/ssl_key_file</ssl_key_file>
<ssl_require_client_auth>false</ssl_require_client_auth>
<ssl_ca_cert_file>/path/to/ssl_ca_cert_file</ssl_ca_cert_file>
<transport_compression_type>none</transport_compression_type>
<transport_compression_level>0</transport_compression_level>
<max_send_message_size>-1</max_send_message_size>
<max_receive_message_size>-1</max_receive_message_size>
<verbose_logs>false</verbose_logs>
</grpc>
<!-- SSL/TLS配置 -->
<openSSL>
<server>
<verificationMode>none</verificationMode>
<loadDefaultCAFile>true</loadDefaultCAFile>
<cacheSessions>true</cacheSessions>
<disableProtocols>sslv2,sslv3</disableProtocols>
<preferServerCiphers>true</preferServerCiphers>
<invalidCertificateHandler>
<name>RejectCertificateHandler</name>
</invalidCertificateHandler>
</server>
<client>
<loadDefaultCAFile>true</loadDefaultCAFile>
<cacheSessions>true</cacheSessions>
<disableProtocols>sslv2,sslv3</disableProtocols>
<preferServerCiphers>true</preferServerCiphers>
<invalidCertificateHandler>
<name>RejectCertificateHandler</name>
</invalidCertificateHandler>
</client>
</openSSL>
<concurrent_threads_soft_limit_num>0</concurrent_threads_soft_limit_num>
<concurrent_threads_soft_limit_ratio_to_cores>2</concurrent_threads_soft_limit_ratio_to_cores>
<!-- 并发查询限制 -->
<max_concurrent_queries>1000</max_concurrent_queries>
<!-- 服务器内存使用限制 (0表示使用默认值) -->
<max_server_memory_usage>0</max_server_memory_usage>
<max_thread_pool_size>10000</max_thread_pool_size>
<!-- 服务器内存使用与物理内存的比例 -->
<max_server_memory_usage_to_ram_ratio>0.9</max_server_memory_usage_to_ram_ratio>
<total_memory_profiler_step>4194304</total_memory_profiler_step>
<total_memory_tracker_sample_probability>0</total_memory_tracker_sample_probability>
<!-- 未压缩数据缓存大小 (字节) -->
<uncompressed_cache_size>8589934592</uncompressed_cache_size>
<!-- 标记缓存大小 (字节) -->
<mark_cache_size>5368709120</mark_cache_size>
<!-- 二级索引标记缓存大小 (字节) -->
<index_mark_cache_size>5368709120</index_mark_cache_size>
<mmap_cache_size>1000</mmap_cache_size>
<compiled_expression_cache_size>134217728</compiled_expression_cache_size>
<compiled_expression_cache_elements_size>10000</compiled_expression_cache_elements_size>
<custom_cached_disks_base_directory>/data/clickhouse/data/caches/</custom_cached_disks_base_directory>
<validate_tcp_client_information>false</validate_tcp_client_information>
<!-- 数据目录路径 (以斜杠结尾) -->
<path>/data/clickhouse/data/</path>
<!-- 临时文件目录 -->
<tmp_path>/data/clickhouse/data/tmp/</tmp_path>
<!-- 用户文件目录 (用于file表函数) -->
<user_files_path>/data/clickhouse/data/user_files/</user_files_path>
<!-- 密码认证配置 -->
<allow_plaintext_password>1</allow_plaintext_password>
<allow_no_password>1</allow_no_password>
<allow_implicit_no_password>1</allow_implicit_no_password>
<default_password_type>sha256_password</default_password_type>
<bcrypt_workfactor>12</bcrypt_workfactor>
<ldap_servers>
</ldap_servers>
<!-- 用户目录配置 -->
<user_directories>
<users_xml>
<path>users.xml</path>
</users_xml>
<local_directory>
<path>/data/clickhouse/data/access/</path>
</local_directory>
</user_directories>
<access_control_improvements>
<users_without_row_policies_can_read_rows>true</users_without_row_policies_can_read_rows>
<on_cluster_queries_require_cluster_grant>true</on_cluster_queries_require_cluster_grant>
<select_from_system_db_requires_grant>true</select_from_system_db_requires_grant>
<select_from_information_schema_requires_grant>true</select_from_information_schema_requires_grant>
<settings_constraints_replace_previous>true</settings_constraints_replace_previous>
<role_cache_expiration_time_seconds>600</role_cache_expiration_time_seconds>
</access_control_improvements>
<!-- 默认设置配置文件 -->
<default_profile>default</default_profile>
<!-- 自定义设置前缀 (用于兼容MySQL) -->
<custom_settings_prefixes>SQL_</custom_settings_prefixes>
<!-- 默认数据库 -->
<default_database>default</default_database>
<!-- 服务器时区 -->
<timezone>Asia/Shanghai</timezone>
<!-- 启动后锁定内存以减少延迟 -->
<mlock_executable>true</mlock_executable>
<!-- 不重新映射可执行内存 -->
<remap_executable>false</remap_executable>
<!-- 集群配置 (用于分布式表) -->
<remote_servers>
<!-- 默认测试集群配置 -->
<default>
<shard>
<replica>
<host>localhost</host>
<port>9000</port>
</replica>
</shard>
</default>
<!-- 生产集群配置 -->
<lwlk_cluster>
<shard> <!-- 仅1个分片 -->
<internal_replication>true</internal_replication>
<replica>
<host>app1</host>
<port>9000</port>
<user>default</user>
<password>**********</password>
</replica>
<replica>
<host>app2</host>
<port>9000</port>
<user>default</user>
<password>**********</password>
</replica>
<replica>
<host>app3</host>
<port>9000</port>
<user>default</user>
<password>**********</password>
</replica>
</shard>
</lwlk_cluster>
</remote_servers>
<!-- ClickHouse Keeper配置 (替代ZooKeeper) -->
<keeper_server>
<feature_flags>
<check_not_exists>true</check_not_exists>
<create_if_not_exists>true</create_if_not_exists>
</feature_flags>
<tcp_port>9181</tcp_port> <!-- Keeper通信端口 -->
<server_id>1</server_id> <!-- 节点ID -->
<log_storage_path>/data/clickhouse/coordination/log</log_storage_path>
<snapshot_storage_path>/data/clickhouse/coordination/snapshots</snapshot_storage_path>
<coordination_settings>
<operation_timeout_ms>10000</operation_timeout_ms>
<session_timeout_ms>60000</session_timeout_ms>
<raft_logs_level>warning</raft_logs_level>
</coordination_settings>
<raft_configuration>
<server>
<id>1</id>
<hostname>app1</hostname>
<port>9234</port>
</server>
<server>
<id>2</id>
<hostname>app2</hostname>
<port>9234</port>
</server>
<server>
<id>3</id>
<hostname>app3</hostname>
<port>9234</port>
</server>
</raft_configuration>
</keeper_server>
<!-- ZooKeeper配置 (实际使用ClickHouse Keeper替代) -->
<zookeeper>
<node>
<host>app1</host>
<port>9181</port>
</node>
<node>
<host>app2</host>
<port>9181</port>
</node>
<node>
<host>app3</host>
<port>9181</port>
</node>
</zookeeper>
<!-- 宏定义 (用于复制表) -->
<macros>
<cluster>lwlk_cluster</cluster> <!-- 集群名称 -->
<shard>01</shard>
<replica>app1</replica>
</macros>
<builtin_dictionaries_reload_interval>3600</builtin_dictionaries_reload_interval>
<max_session_timeout>3600</max_session_timeout>
<default_session_timeout>60</default_session_timeout>
<!-- Prometheus监控端点 -->
<prometheus>
<endpoint>/metrics</endpoint>
<port>9363</port>
<metrics>true</metrics>
<events>true</events>
<asynchronous_metrics>true</asynchronous_metrics>
</prometheus>
<!-- 查询日志配置 -->
<query_log>
<database>system</database>
<table>query_log</table>
<partition_by>toYYYYMM(event_date)</partition_by>
<flush_interval_milliseconds>7500</flush_interval_milliseconds>
<max_size_rows>1048576</max_size_rows>
<reserved_size_rows>8192</reserved_size_rows>
<buffer_size_rows_flush_threshold>524288</buffer_size_rows_flush_threshold>
<flush_on_crash>false</flush_on_crash>
</query_log>
<!-- 跟踪日志配置 -->
<trace_log>
<database>system</database>
<table>trace_log</table>
<partition_by>toYYYYMM(event_date)</partition_by>
<flush_interval_milliseconds>7500</flush_interval_milliseconds>
<max_size_rows>1048576</max_size_rows>
<reserved_size_rows>8192</reserved_size_rows>
<buffer_size_rows_flush_threshold>524288</buffer_size_rows_flush_threshold>
<flush_on_crash>false</flush_on_crash>
</trace_log>
<!-- 查询线程日志配置 -->
<query_thread_log>
<database>system</database>
<table>query_thread_log</table>
<partition_by>toYYYYMM(event_date)</partition_by>
<flush_interval_milliseconds>7500</flush_interval_milliseconds>
<max_size_rows>1048576</max_size_rows>
<reserved_size_rows>8192</reserved_size_rows>
<buffer_size_rows_flush_threshold>524288</buffer_size_rows_flush_threshold>
<flush_on_crash>false</flush_on_crash>
</query_thread_log>
<query_views_log>
<database>system</database>
<table>query_views_log</table>
<partition_by>toYYYYMM(event_date)</partition_by>
<flush_interval_milliseconds>7500</flush_interval_milliseconds>
</query_views_log>
<!-- 部件日志配置 (记录MergeTree表部件的操作) -->
<part_log>
<database>system</database>
<table>part_log</table>
<partition_by>toYYYYMM(event_date)</partition_by>
<flush_interval_milliseconds>7500</flush_interval_milliseconds>
<max_size_rows>1048576</max_size_rows>
<reserved_size_rows>8192</reserved_size_rows>
<buffer_size_rows_flush_threshold>524288</buffer_size_rows_flush_threshold>
<flush_on_crash>false</flush_on_crash>
</part_log>
<metric_log>
<database>system</database>
<table>metric_log</table>
<flush_interval_milliseconds>7500</flush_interval_milliseconds>
<max_size_rows>1048576</max_size_rows>
<reserved_size_rows>8192</reserved_size_rows>
<buffer_size_rows_flush_threshold>524288</buffer_size_rows_flush_threshold>
<collect_interval_milliseconds>1000</collect_interval_milliseconds>
<flush_on_crash>false</flush_on_crash>
</metric_log>
<asynchronous_metric_log>
<database>system</database>
<table>asynchronous_metric_log</table>
<flush_interval_milliseconds>7000</flush_interval_milliseconds>
<max_size_rows>1048576</max_size_rows>
<reserved_size_rows>8192</reserved_size_rows>
<buffer_size_rows_flush_threshold>524288</buffer_size_rows_flush_threshold>
<flush_on_crash>false</flush_on_crash>
</asynchronous_metric_log>
<opentelemetry_span_log>
<engine>
engine MergeTree
partition by toYYYYMM(finish_date)
order by (finish_date, finish_time_us, trace_id)
</engine>
<database>system</database>
<table>opentelemetry_span_log</table>
<flush_interval_milliseconds>7500</flush_interval_milliseconds>
<max_size_rows>1048576</max_size_rows>
<reserved_size_rows>8192</reserved_size_rows>
<buffer_size_rows_flush_threshold>524288</buffer_size_rows_flush_threshold>
<flush_on_crash>false</flush_on_crash>
</opentelemetry_span_log>
<crash_log>
<database>system</database>
<table>crash_log</table>
<partition_by />
<flush_interval_milliseconds>1000</flush_interval_milliseconds>
<max_size_rows>1024</max_size_rows>
<reserved_size_rows>1024</reserved_size_rows>
<buffer_size_rows_flush_threshold>512</buffer_size_rows_flush_threshold>
<flush_on_crash>true</flush_on_crash>
</crash_log>
<processors_profile_log>
<database>system</database>
<table>processors_profile_log</table>
<partition_by>toYYYYMM(event_date)</partition_by>
<flush_interval_milliseconds>7500</flush_interval_milliseconds>
<max_size_rows>1048576</max_size_rows>
<reserved_size_rows>8192</reserved_size_rows>
<buffer_size_rows_flush_threshold>524288</buffer_size_rows_flush_threshold>
<flush_on_crash>false</flush_on_crash>
</processors_profile_log>
<asynchronous_insert_log>
<database>system</database>
<table>asynchronous_insert_log</table>
<flush_interval_milliseconds>7500</flush_interval_milliseconds>
<max_size_rows>1048576</max_size_rows>
<reserved_size_rows>8192</reserved_size_rows>
<buffer_size_rows_flush_threshold>524288</buffer_size_rows_flush_threshold>
<flush_on_crash>false</flush_on_crash>
<partition_by>event_date</partition_by>
<ttl>event_date + INTERVAL 3 DAY</ttl>
</asynchronous_insert_log>
<backup_log>
<database>system</database>
<table>backup_log</table>
<partition_by>toYYYYMM(event_date)</partition_by>
<flush_interval_milliseconds>7500</flush_interval_milliseconds>
</backup_log>
<s3queue_log>
<database>system</database>
<table>s3queue_log</table>
<partition_by>toYYYYMM(event_date)</partition_by>
<flush_interval_milliseconds>7500</flush_interval_milliseconds>
</s3queue_log>
<blob_storage_log>
<database>system</database>
<table>blob_storage_log</table>
<partition_by>toYYYYMM(event_date)</partition_by>
<flush_interval_milliseconds>7500</flush_interval_milliseconds>
<ttl>event_date + INTERVAL 30 DAY</ttl>
</blob_storage_log>
<top_level_domains_lists></top_level_domains_lists>
<dictionaries_config>*_dictionary.*ml</dictionaries_config>
<dictionaries_lazy_load>true</dictionaries_lazy_load>
<wait_dictionaries_load_at_startup>true</wait_dictionaries_load_at_startup>
<user_defined_executable_functions_config>*_function.*ml</user_defined_executable_functions_config>
<encryption_codecs></encryption_codecs>
<!-- 分布式DDL查询配置 -->
<distributed_ddl>
<path>/clickhouse/task_queue/ddl</path>
</distributed_ddl>
<graphite_rollup_example>
<pattern>
<regexp>click_cost</regexp>
<function>any</function>
<retention>
<age>0</age>
<precision>3600</precision>
</retention>
<retention>
<age>86400</age>
<precision>60</precision>
</retention>
</pattern>
<default>
<function>max</function>
<retention>
<age>0</age>
<precision>60</precision>
</retention>
<retention>
<age>3600</age>
<precision>300</precision>
</retention>
<retention>
<age>86400</age>
<precision>3600</precision>
</retention>
</default>
</graphite_rollup_example>
<format_schema_path>/data/clickhouse/data/format_schemas/</format_schema_path>
<google_protos_path>/usr/share/clickhouse/protos/</google_protos_path>
<send_crash_reports>
<enabled>false</enabled>
<anonymize>false</anonymize>
<endpoint>https://6f33034cfe684dd7a3ab9875e57b1c8d@o388870.ingest.sentry.io/5226277</endpoint>
</send_crash_reports>
<!-- 查询缓存配置 -->
<query_cache>
<max_size_in_bytes>1073741824</max_size_in_bytes>
<max_entries>1024</max_entries>
<max_entry_size_in_bytes>1048576</max_entry_size_in_bytes>
<max_entry_size_in_rows>30000000</max_entry_size_in_rows>
</query_cache>
<!-- 备份配置 -->
<backups>
<allowed_path>backups</allowed_path>
<remove_backup_files_after_failure>true</remove_backup_files_after_failure>
</backups>
<!-- 默认副本路径和名称模板 -->
<default_replica_path>/clickhouse/tables/{shard}/{database}/{table}</default_replica_path>
<default_replica_name>{replica}</default_replica_name>
</clickhouse>在每台节点上创建配置文件 /etc/clickhouse-server/users.xml：
<clickhouse>
<!-- 另见users.d目录中的文件，可在其中覆盖这些设置 -->
<!-- 设置配置文件 -->
<profiles>
<!-- 默认设置 -->
<default>
<max_query_size>1048576</max_query_size><!-- 设置为1024KB -->
<max_result_bytes>100000000</max_result_bytes> <!-- 可选：禁止覆盖设置 -->
<max_memory_usage>5905580032</max_memory_usage> <!-- 5GB -->
</default>
<!-- 仅允许读查询的配置文件 -->
<readonly>
<readonly>1</readonly>
</readonly>
</profiles>
<!-- 用户和访问控制列表(ACL) -->
<users>
<!-- 如果未指定用户名，则使用'default'用户 -->
<default>
<!-- 另见users.d目录中的文件，可在其中覆盖密码设置
密码可以以明文或SHA256（十六进制格式）指定。
如果要以明文指定密码（不推荐），请将其放在'password'元素中。
示例：<password>qwerty</password>
密码可以为空。
如果要指定SHA256，请将其放在'password_sha256_hex'元素中。
示例：<password_sha256_hex>65e84be33532fb784c48129675f9eff3a682b27168c0ea744b2cf58ee02337c5</password_sha256_hex>
SHA256的限制：无法使用MySQL JS客户端连接ClickHouse（截至2019年7月）。
如果要指定双重SHA1，请将其放在'password_double_sha1_hex'元素中。
示例：<password_double_sha1_hex>e395796d6546b1b65db9d665cd43f0e858dd4303</password_double_sha1_hex>
如果要使用预定义的LDAP服务器（参见主配置中的'ldap_servers'）进行认证，
请在'ldap'元素内的'server'元素中指定其名称。
示例：<ldap><server>my_ldap_server</server></ldap>
如果要通过Kerberos认证用户（假设已启用Kerberos，参见主配置中的'kerberos'），
请使用'kerberos'元素代替'password'（及类似）元素。
发起者的规范主体名称的名称部分必须与用户名匹配才能认证成功。
还可以在'kerberos'元素内添加'realm'元素，进一步限制只允许领域匹配的请求。
示例：<kerberos />
示例：<kerberos><realm>EXAMPLE.COM</realm></kerberos>
如何生成合适的密码：
执行：PASSWORD=$(base64 < /dev/urandom | head -c8); echo "$PASSWORD"; echo -n "$PASSWORD" | sha256sum | tr -d '-'
第一行是密码，第二行是对应的SHA256。
如何生成双重SHA1：
执行：PASSWORD=$(base64 < /dev/urandom | head -c8); echo "$PASSWORD"; echo -n "$PASSWORD" | sha1sum | tr -d '-' | xxd -r -p | sha1sum | tr -d '-'
第一行是密码，第二行是对应的双重SHA1。
-->
<password>*******</password>
<!-- 允许访问的网络列表
要允许从任何地方访问，指定：
<ip>::/0</ip>
仅允许从本地主机访问，指定：
<ip>::1</ip>
<ip>127.0.0.1</ip>
列表中的每个元素可以是以下形式之一：
<ip> IP地址或网络掩码。例如：213.180.204.3 或 10.0.0.1/8 或 10.0.0.1/255.255.255.0
2a02:6b8::3 或 2a02:6b8::3/64 或 2a02:6b8::3/ffff:ffff:ffff:ffff::。
<host> 主机名。例如：server01.clickhouse.com。
为了检查访问权限，会执行DNS查询，并将所有接收到的地址与对等地址进行比较。
<host_regexp> 主机名的正则表达式。例如：^server\d\d-\d\d-\d\.clickhouse\.com$
为了检查访问权限，会对对等地址执行DNS PTR查询，然后应用正则表达式。
然后，对于PTR查询的结果，执行另一个DNS查询，并将所有接收到的地址与对等地址进行比较。
强烈建议正则表达式以$结尾
所有DNS请求的结果都会被缓存，直到服务器重启。
-->
<networks>
<ip>::/0</ip>
</networks>
<!-- 用户的设置配置文件 -->
<profile>default</profile>
<!-- 用户的配额 -->
<quota>default</quota>
<!-- 用户可以创建其他用户并授予权限 -->
<access_management>1</access_management>
<!-- 用户可以操作命名集合 -->
<named_collection_control>1</named_collection_control>
<!-- 可以在此处授予用户权限 -->
<!--
<grants>
<query>GRANT ALL ON *.*</query>
</grants>
-->
</default>
</users>
<!-- 配额设置 -->
<quotas>
<!-- 配额名称 -->
<default>
<!-- 时间间隔的限制。可以指定多个具有不同限制的时间间隔 -->
<interval>
<!-- 间隔长度 -->
<duration>3600</duration>
<!-- 无限制。仅计算时间间隔内的资源使用情况 -->
<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>4、配置网络和防火墙
确保每台节点可以互相访问：
TCP端口9000（客户端连接和节点间通信）
TCP端口8123（HTTP接口）
TCP端口9009（复制数据）
5、启动服务
在每台节点上启动ClickHouse服务：
systemctl start clickhouse-server6、验证集群
在任一节点上执行以下命令验证集群配置：
sql
SELECT * FROM system.clusters WHERE cluster='node_cluster';
应该能看到每个节点的信息。
7、创建分布式表
sql
-- 在每个节点上创建本地表
CREATE TABLE local_table ON CLUSTER two_node_cluster (
id UInt32,
date Date,
value Float64
) ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{shard}/local_table', '{replica}')
PARTITION BY toYYYYMM(date)
ORDER BY (date, id);
-- 创建分布式表
CREATE TABLE distributed_table ON CLUSTER two_node_cluster AS local_table
ENGINE = Distributed(two_node_cluster, default, local_table, rand());
8、测试集群
插入数据测试集群功能：
sql
-- 向分布式表插入数据
INSERT INTO distributed_table VALUES
(1, '2023-01-01', 10.5),
(2, '2023-01-02', 11.3);
-- 查询数据
SELECT * FROM distributed_table;
9、注意事项
确保两台服务器的时间同步（使用NTP）
生产环境建议使用DNS名称而非IP地址
对于高可用性，建议配置3节点ZooKeeper集群
10、操作示例
删除本地表
DROP TABLE nidb_biz_ck.biz_gpsdatas_source_local ON CLUSTER lwlk_cluster SYNC;客户端命令迁移表数据
clickhouse-client --query "insert into nidb_biz_ck.biz_track_data809_sub_normal_new1 select * from nidb_biz_ck.biz_track_data809_sub_normal where toDate(gps_time) >= '2025-07-01' AND toDate(gps_time) <= '2025-07-07';" &修改表引擎
- DETACH 表，保留数据
DETACH TABLE nidb_biz_ck.biz_ai_alarm_info_local; - 修改元数据文件（关键步骤）
ClickHouse 的元数据默认在 /var/lib/clickhouse/metadata/{database}/{table}.sql
修改文件引擎 ReplicatedMergeTree 为 ReplicatedReplacingMergeTree
-
删除分区
SYSTEM DROP REPLICA 'app4' FROM ZKPATH '/clickhouse/tables/nidb_biz_ck/01/biz_ai_alarm_info_local';
-
ATTACH 回表
ATTACH TABLE nidb_biz_ck.biz_ai_alarm_info_local;
-
restore表
system restore replica nidb_biz_ck.biz_ai_alarm_info_local;
-
sync表
system sync replica nidb_biz_ck.biz_ai_alarm_info_local;