ClickHouse安装部署博客笔记（RPM版）

前言

ClickHouse是一个高性能的列式数据库，专为在线分析处理（OLAP）而设计。它能够实时生成分析数据报告，并支持对大数据进行快速的查询。本文将带你一步步完成ClickHouse的单机安装部署，确保你能够顺利上手这个强大的数据库系统。

第1步：下载RPM文件（下面有下载地址以及对应rpm文件截图）

RPM与GZ包的区别

• 文件类型：

  • RPM：二进制文件格式，用于RedHat、CentOS等基于RPM包管理器的Linux发行版。
  • GZ：压缩文件格式，通常用于源代码或二进制可执行程序的发布。

• 安装方式：

  • RPM：可通过命令行工具（如yum或rpm命令）或图形界面工具进行安装、升级和卸载。
  • GZ：需先解压缩，然后根据程序的安装方式进行安装和配置。

• 依赖性检测：

  • RPM：自动检测并处理安装所需的运行库和依赖项。
  • GZ：需手动检查和安装所需的依赖项。

• 版本控制：

  • RPM：可管理软件版本，支持安装多个版本的软件，方便升级和回滚。
  • GZ：需手动管理不同版本的软件包。

下载地址

ClickHouse RPM 包下载

第2步：上传RPM文件到Linux

1. 将下载的RPM文件上传到Linux系统的指定目录，例如/usr/local/soft/clickhouse-rpms。
   
2. 使用mkdir命令创建目录（如果目录不存在）：

   mkdir -p /usr/local/soft/clickhouse-install
   

3. 使用scp或rsync等工具将RPM文件从本地上传到Linux服务器。

第3步：开始安装

安装前的准备

1. 确保你的Linux系统是基于RPM的发行版，如CentOS或RedHat。
2. 确保你有足够的权限（如root权限）来执行安装命令。

安装步骤

1. 进入目录：

   cd /usr/local/soft/clickhouse-install
   

2. 使用rpm命令安装：

   sudo rpm -ivh *.rpm
   

   • 注意：安装过程需要输入密码，建议使用简单的密码如123456。
3. 启动服务：

   systemctl start clickhouse-server
   

4. 查看服务状态：

   systemctl status clickhouse-server
   

   • 确认服务是否成功启动。
5. 停止服务（如果需要）：

   systemctl stop clickhouse-server
   

6. 重启服务（如果需要）：

   systemctl restart clickhouse-server
   

安装时输入密码

在安装过程中，系统会提示输入密码，输入时不会显示。这是正常现象，只需输入你设置的密码即可。

运行成功状态

安装成功后，你可以通过查看服务状态来确认ClickHouse是否成功运行。如果服务状态显示为active (running)，则表示服务正在运行。

第4步：远程工具连接

修改配置文件

1. 打开ClickHouse配置文件：

   vim /etc/clickhouse-server/config.xml
   

2. 搜索并放开下面配置的注释：

   <listen_host>0.0.0.0</listen_host>
   

   • 这一步是为了允许ClickHouse服务接受来自任何IP地址的连接。
3. 保存并退出：

   :wq!
   

4. 重启ClickHouse服务：

   systemctl restart clickhouse-server
   

使用DBeaver连接

1. 打开DBeaver，新建连接，选择ClickHouse。
2. 点击“下一步”，设置JDBC连接，配置主机、用户名和密码。
3. 点击“编辑驱动设置”，配置ClickHouse驱动包。下载完成后，点击“确定”。
4. 测试连接。如果连接成功，你将看到连接状态为“成功”。

连接成功后的操作

连接成功后，你就可以开始使用DBeaver或其他支持ClickHouse的客户端工具来操作ClickHouse数据库了。

第5步：学习新组件的方式

学习数据库（如Hbase, ClickHouse等）

1. 了解数据库的分类、特点、特性、历史背景、应用场景。
2. 安装（单机版、集群部署），启动，修改配置文件，查看状态。
3. 学习如何建库、建表。
4. 了解数据类型。
5. 学习函数，特别是特有函数。
6. 尝试自己写一个分析案例。
7. 学习数据库的特性，独有的特有功能，架构等高级用法。
8. 使用Java、Python、Scala等语言连接数据库进行操作。

学习框架组件（如Hadoop, Hive, Spark等）

1. 找到官网，了解组件的概述，了解组件能干什么，适用于什么场景。
2. 安装（单机版、集群部署），启动，修改配置文件，查看状态。
3. 配置环境变量。
4. 学习架构，熟悉架构中的小组件，熟悉组件的工作原理。
5. 使用一个小案例，将组件跑通。
6. 思考与其他组件结合的方式。
7. 使用Java、Python、Scala等语言操作组件，跑通一个案例。

学习平台（如阿里云DataWorks, 袋鼠云的平台，Dophinscheduler等）

1. 找到官网，熟悉平台能做什么，尝试注册账号。
2. 看文档，操作平台，完成一个最小的案例。
3. 部分平台可以在Linux中搭建，尝试搭建一下。
4. 使用Java、Python、Scala等语言，连接平台并操作。

通过以上步骤，你可以系统地学习和掌握ClickHouse的安装、配置和使用，以及如何与其他组件和平台结合使用。这将为你在大数据处理和分析领域打下坚实的基础。