Windows10系统下使用Docker搭建ClickHouse开发环境

Windows10系统下使用Docker搭建ClickHouse开发环境 - Throwable

随着现在业务开展，几个业务系统的数据量开始急剧膨胀。之前使用了关系型数据库MySQL进行了一次数据仓库的建模，发现了数据量上来后，大量的JOIN操作在提高了云MySQL的配置后依然有点吃不消，加之开发了一个基于关系型数据库设计的标签服务，日全量标签数据（无法避免的笛卡尔积）单表超过5000W。目前采取了基于用户ID分段配合多进程处理的方式暂时延缓了性能的恶化，但是考虑到不远将来，还是需要做一个小型的数据平台。Hadoop的那套体系过于庞大，组件过多，硬件和软件的学习成本比较高，不是一朝一夕可以让小团队的所有成员掌握。考虑到这么多因素的前提下，需要调研ClickHouse这项黑科技，看看使用他能不能突围困局。

这里就不对ClickHouse进行简介，其官方网站https://clickhouse.tech有详细的文档。一般使用Windows系统进行开发，如果是Windows10则可以直接安装Docker，利用Hyper-V的特性直接运行ClickHouse的镜像即可。下面列出开发环境搭建需要的软件：

软件 版本 备注 Windows 10 确保使用了Windows10并且开启了Hyper-V才能使用Docker Docker Desktop 任意 Docker的Windows桌面版 ClickHouse Server 20.3.x 直接拉取latest的镜像即可 ClickHouse Client 20.3.x 直接拉取latest的镜像即可 Cmder 最新版 可选，用来代替自带的不好用控制台

Windows10下可以通过：控制面板 -> 程序 -> 启用或关闭Windows功能 -> Hyper-V（勾选Hyper-V管理平台和Hyper-V平台，然后重启生效）开启Hyper-V特性：

然后在Docker官方站点的https://www.docker.com/get-started子页面可以找到Docker Desktop的下载入口：

安装完之后Docker Desktop会随着系统自启，软件界面如下：

安装和使用ClickHouse

注意需要先初步了解ClickHouse的核心目录，再进行容器安装启动。

镜像拉取和核心目录

先下载ClickHouse Server和ClickHouse Client的镜像：

docker pull yandex/clickhouse-server
docker pull yandex/clickhouse-client

下载完毕后提示如下：

可以通过docker images验证一下：

λ  docker images
REPOSITORY                 TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
yandex/clickhouse-server   latest              c85f84ea6550        10 days ago         515MB
yandex/clickhouse-client   latest              f94470cc9cd9        10 days ago         488MB

两个镜像其实都是包裹在一个微型的Ubuntu系统中，所以启动后的容器可以使用当作是一个Linux系统这样操作。ClickHouse Server在容器中的核心目录部分如下：

• /etc/clickhouse-server：这个是ClickHouse Server默认的配置文件目录，包括全局配置config.xml和用户配置users.xml等等。
• /var/lib/clickhouse：这个是ClickHouse Server默认的数据存储目录。
• /var/log/clickhouse-server：这个是ClickHouse Server默认的日志输出目录。

为了方便管理配置、查看数据和搜索日志，可以把上面这三个目录直接映射到宿主机的具体目录，笔者在本开发机做了如下的映射：

Docker容器目录 宿主机目录 /etc/clickhouse-server E:/Docker/images/clickhouse-server/single/conf /var/lib/clickhouse E:/Docker/images/clickhouse-server/single/data /var/log/clickhouse-server E:/Docker/images/clickhouse-server/single/log

ClickHouse Server启动前需要注意几点：

• ClickHouse Server服务本身依赖三个端口，这三个端口的默认值是9000（TCP协议）、8123（HTTP协议）和9009（集群数据复制），映射到宿主机的时候尽可能一一对应，所以需要确保宿主机的这三个端口没有被占用，可以使用Docker的参数-p指定容器和宿主机的端口映射。
• ClickHouse Server正常使用需要修改容器系统的文件句柄数量配置ulimit nofile，可以使用Docker参数--ulimit nofile=262144:262144指定文件句柄数。
• 可以运用一个技巧，使用Docker的--rm参数创建临时容器，先获取到/etc/clickhouse-server目录下配置文件，通过docker cp 容器目录 宿主机目录命令可以拷贝容器的配置文件到宿主机目录下，容器停止之后会被直接删除，这样就能保留宿主机的配置文件模板。

临时容器拷贝配置

先执行命令docker run --rm -d --name=temp-clickhouse-server yandex/clickhouse-server运行一个临时容器，成功后通过下面的命令拷贝容器的config.xml和users.xml文件到宿主机：

• docker cp temp-clickhouse-server:/etc/clickhouse-server/config.xml E:/Docker/images/clickhouse-server/single/conf/config.xml
• docker cp temp-clickhouse-server:/etc/clickhouse-server/users.xml E:/Docker/images/clickhouse-server/single/conf/users.xml

这两个命令执行完毕后，可以看到宿主机的磁盘目录已经生成了config.xml和users.xml，接着需要做几项配置：

• 创建default账号的密码。
• 创建一个新的root账号。
• 开放客户端监听的Host，避免后面使用JDBC客户端或者ClickHouse Client的时候无法连接ClickHouse Server。

通过docker exec -it temp-clickhouse-server /bin/bash命令进入临时容器，然后在临时容器中执行:

• PASSWORD=$(base64 < /dev/urandom | head -c8); echo "default"; echo -n "default" | sha256sum | tr -d '-'
• PASSWORD=$(base64 < /dev/urandom | head -c8); echo "root"; echo -n "root" | sha256sum | tr -d '-'

root@607c5abcc132:/# PASSWORD=$(base64 < /dev/urandom | head -c8); echo "default"; echo -n "default" | sha256sum | tr -d '-'
default
37a8eec1ce19687d132fe29051dca629d164e2c4958ba141d5f4133a33f0688f
root@607c5abcc132:/# PASSWORD=$(base64 < /dev/urandom | head -c8); echo "root"; echo -n "root" | sha256sum | tr -d '-'
root
4813494d137e1631bba301d5acab6e7bb7aa74ce1185d456565ef51d737677b2

这样就得到了default:default和root:root两个账号密码的SHA256摘要。修改宿主机上的users.xml文件：

然后修改宿主机上的config.xml文件：

最后通过docker stop temp-clickhouse-server停止和销毁临时容器。

运行ClickHouse服务

接着使用下面的命令创建和运行一个ClickHouse Server容器实例（确保config.xml和users.xml已经存在）：

命名和容器命名：docker run -d --name=single-clickhouse-server 
端口映射：-p 8123:8123 -p 9000:9000 -p 9009:9009 
文件句柄数配置：--ulimit nofile=262144:262144 
数据目录映射：-v E:/Docker/images/clickhouse-server/single/data:/var/lib/clickhouse:rw 
配置目录映射：-v E:/Docker/images/clickhouse-server/single/conf:/etc/clickhouse-server:rw 
日志目录映射：-v E:/Docker/images/clickhouse-server/single/log:/var/log/clickhouse-server:rw 
镜像：yandex/clickhouse-server

上面的命令合成一行执行docker run -d --name=single-clickhouse-server -p 8123:8123 -p 9000:9000 -p 9009:9009 --ulimit nofile=262144:262144 -v E:/Docker/images/clickhouse-server/single/data:/var/lib/clickhouse:rw -v E:/Docker/images/clickhouse-server/single/conf:/etc/clickhouse-server:rw -v E:/Docker/images/clickhouse-server/single/log:/var/log/clickhouse-server:rw yandex/clickhouse-server。

上面的命令执行完后，Docker Desktop会有几个弹出框确认是否共享宿主机的目录，直接按share it按钮即可。

最后使用原生的命令行客户端ClickHouse Client进行连接，使用命令docker run -it --rm --link single-clickhouse-server:clickhouse-server yandex/clickhouse-client -uroot --password root --host clickhouse-server：

λ  docker run -it --rm --link single-clickhouse-server:clickhouse-server yandex/clickhouse-client -uroot --password root --host clickhouse-server
ClickHouse client version 20.10.3.30 (official build).
Connecting to clickhouse-server:9000 as user root.
Connected to ClickHouse server version 20.10.3 revision 54441.

f5abc88ff7e4 :) select 1;

SELECT 1

┌─1─┐
│ 1 │
└───┘

1 rows in set. Elapsed: 0.004 sec.

下次如果电脑重启ClickHouse Server的容器没有启动，只需要使用命令docker (re)start single-clickhouse-server拉起容器实例即可。

使用JDBC连接ClickHouse服务

ClickHouse的JDBC驱动目前有三个：

• clickhouse-jdbc（官方）：地址是https://github.com/ClickHouse/clickhouse-jdbc，目前版本是基于Apache Http Client实现。
• ClickHouse-Native-JDBC（第三方）：地址是https://github.com/housepower/ClickHouse-Native-JDBC，基于Socket实现。
• clickhouse4j（第三方）：地址是https://github.com/blynkkk/clickhouse4j，比官方驱动轻量级。

说实话有点尴尬，官方的驱动包竟然没有对接TCP私有协议栈，而是使用了HTTP协议进行交互，这里不知道性能会下降多少，但是基于"官方更好"的思维这里还是选用官方的驱动包进行Demo演示。引入clickhouse-jdbc依赖：

<dependency>
    <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId>
    <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId>
    <version>0.2.4</version>
</dependency>

编写一个测试类：

public class ClickHouseTest {

    @Test
    public void testCh() throws Exception {
        ClickHouseProperties props = new ClickHouseProperties();
        props.setUser("root");
        props.setPassword("root");
        // 不创建数据库的时候会有有个全局default数据库
        ClickHouseDataSource dataSource = new ClickHouseDataSource("jdbc:clickhouse://localhost:8123/default", props);
        ClickHouseConnection connection = dataSource.getConnection();
        ClickHouseStatement statement = connection.createStatement();
        // 创建一张表，表引擎为Memory，这类表在服务重启后会自动删除
        boolean execute = statement.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_test(id UInt64,name String) ENGINE  = Memory");
        if (execute) {
            System.out.println("创建表default.t_test成功");
        } else {
            System.out.println("表default.t_test已经存在");
        }
        ResultSet rs = statement.executeQuery("SHOW TABLES");
        List<String> tables = Lists.newArrayList();
        while (rs.next()) {
            tables.add(rs.getString(1));
        }
        System.out.println("default数据库中的表:" + tables);
        PreparedStatement ps = connection.prepareStatement("INSERT INTO t_test(*) VALUES (?,?),(?,?)");
        ps.setLong(1, 1L);
        ps.setString(2, "throwable");
        ps.setLong(3, 2L);
        ps.setString(4, "doge");
        ps.execute();
        statement = connection.createStatement();
        rs = statement.executeQuery("SELECT * FROM t_test");
        while (rs.next()) {
            System.out.println(String.format("查询结果,id:%s,name:%s", rs.getLong("id"), rs.getString("name")));
        }
    }
}

执行结果如下：

表default.t_test已经存在   # <--- 这里估计是驱动包的实现有BUG，首次创建成功返回结果为false
default数据库中的表:[t_test]
查询结果,id:1,name:throwable
查询结果,id:2,name:doge

ClickHouse开发环境初步搭建完毕，后面会开始学习ClickHouse的基本语法、各类引擎的特性和使用场景以及集群搭建（分片和多副本）等等。

参考资料：

• https://clickhouse.tech

这个是笔者在某次直接断电后发现Docker中的ClickHouse服务虽然重启成功，但是错误日志疯狂输出File not found，导致所有客户端无法连接服务。初步判断为元数据和实际存储的数据因为"断电"后造成不一致导致的。所以建议在开发环境中关机前要先进入容器调用service clickhouse-server stop，然后在宿主机调用docker stop 容器名|容器ID停止容器再进行关机，否则需要递归删除数据目录下的store目录中的所有文件才能正常重启ClickHouse Server和使用（这个是十分粗暴的办法，有比较大几率会直接导致数据丢失，一定要谨慎操作）。

（本文完 c-2-d e-a-20201108 开始搞数据库相关，开新坑，希望能不鸽）