BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы по системам бизнес-анализа и методологии » Учебный курс по ClickHouse » Легкое развертывание ClickHouse на Kubernetes: подробная инструкция

Легкое развертывание ClickHouse на Kubernetes: подробная инструкция

В постоянно развивающемся мире аналитики данных ClickHouse стал эталоном эффективности и производительности. Эта колоночно-ориентированная база данных с открытым исходным кодом – одно из лучших решений по быстрой обработке огромных объемов данных. Но что действительно выгодно отличает ClickHouse от других подобных решений, так это ее бесшовная интеграция с Kubernetes, оркестратором для масштабируемых приложений. Сегодня мы попробуем разобраться в том, как легко и просто развернуть ClickHouse в среде Kubernetes.

 

На стыке инноваций: ClickHouse и Kubernetes

Почему именно ClickHouse? Это мощная машина для обработки аналитических запросов к огромным массивам данных. Будь то небольшой стартап или крупное предприятие, ClickHouse прекрасно масштабируется в соответствии с любыми потребностями в данных.

А Kubernetes? Это один из самых популярных и эффективных оркестраторов процессов по работе с данными, который управляет и масштабирует наши приложения словно по взмаху волшебной палочки.

Объединение этих двух сил можно сравнить с формированием команды мечты для Вашей инфраструктуры данных.

 

Подготовка к развертыванию: что важно знать

Прежде чем приступить к работе, давайте подготовимся:

  • Убедитесь в том, что кластер Kubernetes запущен и работает.
  • Ознакомьтесь с основными концепциями Kubernetes: Развертывание, PV (Persistent Volumes), PVC (Persistent Volume Claims), Сервисы и ConfigMaps.
  • У Вас под рукой должен быть kubectl, инструмент командной строки Kubernetes..

 

План: развертывание ClickHouse на Kubernetes

Наш план:

  • Заложить основу с помощью PV и PVC: эти объекты Kubernetes являются базой для сохранения данных.

 

  • Оживление конфигураций с помощью ConfigMap: ConfigMap - это место, где хранятся файлы конфигурации ClickHouse.

 

  • Развертывание ClickHouse: или «оживление» ClickHouse на кластере Kubernetes. Мы определим развертывание, которое описывает, как должен работать ClickHouse.

 

  • Создание соединений с помощью сервиса: служба Kubernetes Service выступает в качестве шлюза для нашего развертывания ClickHouse и обеспечивает готовность к быстрой обработке запросовк данным, содержащимся в СУБД.

 

Пошаговая инструкция: развертываем ClickHouse, как самые настоящие профессионалы

Неразлучная парочка: PV и PVC

В первую очередь нужно заложить основу, а именно: для обеспечения пространства хранения необходимо создать PersistentVolume (pv.yaml), а  для требования этого пространства - PersistentVolumeClaim (pvc.yaml)

kubectl apply -f pv.yaml
kubectl apply -f pvc.yaml

 

pv.yaml

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: clickhouse-pv
  labels:
    type: local
spec:
  capacity:
    storage: 6Gi
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  storageClassName: standard-rwo
  hostPath:
    path: /mnt/clickhouse
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain

 

pvc.yaml

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: clickhouse
  namespace: storage
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 64Gi

 

Развертываем  ConfigMap

Далее применяем ConfigMap (config.yaml). Этот шаг позволит настроить ClickHouse под наши конкретные нужды.

kubectl​ apply config.yaml -n your_namespace

 

config.yaml

apiVersion: v1
kind: ConfigMap metadata:   name: ch-configmap data:   storage.xml: |     <clickhouse>
        <listen_host>0.0.0.0</listen_host>
        <path>/data/clickhouse/</path>
        <user_directories>
            <local_directory>
                <path>/data/</path>
            </local_directory>
        </user_directories>
        <prometheus>
            <endpoint>/metrics</endpoint>
            <port>9363</port>
            <metrics>true</metrics>
            <events>true</events>
            <asynchronous_metrics>true</asynchronous_metrics>
        </prometheus>
    </clickhouse>
  access_management.xml: |      <clickhouse>
      <users>
        <default>
          <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>
          <double_sha1_passwords>1</double_sha1_passwords>
        </default>
      </users>
    </clickhouse>
  users.xml: |     <?xml version="1.0"?>
    <clickhouse>
        <profiles>
            <default><max_memory_usage>your_choice</max_memory_usage>
                <load_balancing>random</load_balancing>
            </default>
            <readonly>
                <readonly>1</readonly>
            </readonly>
        </profiles>
        <users>
          <default>
                <password_double_sha1_hex>your_password_hex</password_double_sha1_hex><networks>
                    <ip>::/0</ip>
                </networks>
                <profile>default</profile>
                <quota>default</quota>
            </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>

 

Запуск ClickHouse: Развертывание

Теперь о главном – переходим к развертыванию ClickHouse (deployment.yaml).

kubectl apply deployment.yaml -n your_namespace

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: clickhouse
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: clickhouse
  template:
    metadata:
      labels:
        app: clickhouse
    spec:
      volumes:
        - name: clickhouse-userconfigmap
          configMap:
            name: clickhouse-userconfigmap
        - name: clickhouse-storage
          persistentVolumeClaim:
            claimName: clickhouse
      containers:
      - name: clickhouse
        image: clickhouse/clickhouse-server(check image of ur choice)
        ports:
        - containerPort: 8123
        - containerPort: 9000
        resources:
          limits:
            cpu: 600m
            memory: 4Gi
          requests:
            cpu: 300m
            memory: 2Gi
        volumeMounts:
            - name: clickhouse-userconfigmap
              mountPath: /etc/clickhouse-server/users.xml
              subPath: users.xml
            - name: clickhouse-userconfigmap
              mountPath: /etc/clickhouse-server/users.d/default.xml
              subPath: access_management.xml
            - name: clickhouse-userconfigmap
              mountPath: /etc/clickhouse-server/config.d/default_config.xml
              subPath: storage.xml
            - name: clickhouse-storage
              mountPath: /data

 

Шлюз: Экспонирование ClickHouse с помощью Service

Наконец, с помощью Service (service.yaml) открываем ClickHouse.

kubectl apply service.yaml -n your_namespace

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: clickhouse
  namespace: storage
  annotations:
spec:
  selector:
    app: clickhouse
  type:
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 9000
    protocol: TCP
    name: http

 

После развертывания: добро пожаловать в королевство ClickHouse

После развертывания Вы можете приступить к работе с ClickHouse, это совсем несложно. Если в конфигурации Service Вы использовали LoadBalancer, доступ к ClickHouse можно получить через его внешний IP или имя хоста.

Для операций внутри кластера просто используйте:

clickhouse-clie​nt - host clickhouse.storage

 

В нашем варианте настройки системы ClickHouse данные хранятся постоянно. PV, смонтированный в /mnt/clickhouse на хосте, гарантирует, что Ваши данные находятся под надежной защитой.

Развертывание ClickHouse на Kubernetes - это не просто техническая задача; это расширение возможностей Вашей инфраструктуры данных. Воспользуйтесь этой настройкой и понаблюдайте за тем, как преобразуются Ваши аналитические процессы. Теперь Вы готовы к решению сложных актуальных задач, связанных с большими данными.

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Эффективные методы подсчета уникальных значений в ClickHouse: сравнительный анализ
Следующая статья →
ClickHouse: вставка нескольких миллионов записей всего за несколько секунд

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • KERAMA MARAZZI — международный бренд, входящий в число лидеров глобального рынка керамики. Бизнес компании охватывает весь процесс создания керамических изделий, от глиняных карьеров до фирменной розницы во всех крупных городах РФ и за рубежом.

  • Ручная обработка заявок на займы в МФО ДоброЗайм была малоэффективной и приводила к высоким затратам по ФОТ отдела верификации и андеррайтинга. При этом время обработки заявок было высоким, как и количество ошибок под влиянием человеческого фактора. Дополнительные сложности создавал сложный документооборот, обусловленный неконсолидированной кредитной историей и скоринговой оценкой. Все это суммарно мешало масштабированию бизнеса МФО.

  • MoneyCare — кредитная платформа и сервис для ПОС-кредитования в магазинах, установленная в более чем 18 тысячах трейдинговых точек и сотрудничающая с 11 главными банками России.

  • Розничный и интернет-магазин 12 Storeez один из лидеров на рынке женской одежды. С географией рынка не только на территории России, своя продукция представлена еще и в таких странах как Казахстан и Дубай.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.