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 » Как установить ClickHouse? — Руководство для аналитиков

Как установить ClickHouse? — Руководство для аналитиков

ClickHouse – БД, разработанная компанией  Yandex с целью обработки аналитических запросов, которые идеально подходят для решения цифровых маркетинговых задач.

Данная статья поможет Вам наилучшим образом разобраться в том, как начать работу с ClickHouse.

 

Обучающее видео

Это короткое видео покажет Вам, как установить и настроить ClickHouse всего за 3 (!!!) минуты.

Сервер, необходимый для настройки  ClickHouse

Для того, чтобы настроить ClickHouse, Вам необходим сервер, работающий на Ubuntu.

Например, рассмотрим покупку на DigitalOcean.

После прохождения регистрации выберете Create Droplets:

Как только откроется страница конфигурации сервера, выберете следующие настройки:

  1. Ubuntu в качестве ОС.
    Версия: 20.04.
  2. Амстердам в качестве локации сервера.
  3. Укажите следующие параметры: 3 GB памяти, 1 vCPU и 60 GB SSD.

 

По мере увеличения объемов данных возникнет необходимость в сервере с более высокой производительностью. DigitalOcean поддерживает возможность масштабирования сервера, что существенно облегчает задачу расширения технических характеристик.

После создания виртуальной машины Вы получите email с SSH доступом к серверу.

 

Установка ClickHouse

Вы можете создать ClickHouse с помощью нескольких простых команд. Подойдет любой SHH клиент, например,  этот (расширение для Google chrome)  или  этот (клиент для macOS и Windows).

 

  1. Запустите SSH client

Вам необходимо уточнить IP адрес сервера и ввести логин для подсоединения к  серверу. Если Вы вводите логин впервые, Вам необходимо будет придумать и пароль.

Затем добавьте в консоль SSH client команды, указанные ниже (для Вашего удобства мы также подготовили документ pdf).

 

  1. Укажите репозиторий, из которого Вы планируете загрузить ClickHouse

Скопируйте код, указанный ниже, и запустите команду в Вашем SSH клиенте:

sudo apt-add-repository "deb http://repo.yandex.ru/clickhouse/deb/stable/ main/"

 

  1. Запустите процесс установки

Для этого выполните следующую команду:

sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv E0C56BD4 # optional sudo apt-get update sudo apt-get install clickhouse-client clickhouse-server

 

Установка завершена.

 

  1. Запустите  ClickHouse

Выполните следующую команду:

sudo service clickhouse-server start

 

После этого выполните тестовый запрос в ClickHouse:

select 1

 

Если все в порядке, Вы получите в ответ 1. Выйдите из клиента и проследуйте к настройкам ClickHouse.

 

 

Настройка ClickHouse

Для того, чтобы обеспечить последующее безопасное и удобное использование ClickHouse, вам необходимо будет сделать следующее:

  • откройте IP соединение.
    Сразу после установки ClickHouse закрыт для подключения
  • установите Tabix.
    Работа с ClickHouse более удобна и эффективна с помощью графического клиента Tabix.
  • создайте аккаунт.
    Вам необходимо создать учетную запись, которую Вы будете использовать для доступа к ClickHouse. По умолчанию пароль в ClickHouse не задается.

 

Открытие IP - соединения

Настройки доступа к серверу указаны в  config.xml; для того, чтобы открыть его, выполните команду:

sudo nano /etc/clickhouse-server/config.xml

 

В результате откроется файл с настройками ClickHouse:

Отмените <listen_host>::</listen_host>, тогда будет разрешено подключение с любого адреса.

Или укажите IP-адрес, если требуется подключение с конкретного IP-адреса. Например, <listen_host>0.0.0.0</listen_host>.

Сохраните изменения с помощью нажатия клавиш: ^X.

 

Настройка Tabix (графического клиента)

Для того, чтобы настроить Tabix, Вам всего лишь необходимо  uncomment <http_server_default_response...> в config.xml , который загрузит Tabix:

Сохраните изменения.

Tabix загружается по ссылке:
http://0.0.0.0:8123/

Где вместо 0.0.0.0 необходимо указать IP-адрес вашего сервера. По умолчанию в ClickHouse создается учетная запись с логином Default. Используйте ее для входа в Tabix:

Пароль отсутствует. Для того, чтобы его установить, используйте инструкцию ниже.

 

Управление пользователями

По умолчанию ClickHouse создает пользователя с именем Default без пароля. Пароль можно задать в открытом или закодированном виде (SHA-256).

Такие пароли не являются панацеей от возможного мошенничества. Скорее, это защита от персонала.

Пароль может быть сгенерировн с помощью следующей команды:

echo -n "testPasword" | sha256sum | tr -d '-'

 

Где вместо testPasword указывается необходимый Вам пароль.

После выполнения команды мы получаем закодированный пароль.

Чтобы задать его в качестве пароля, необходимо отредактировать файл users.xml.

Для этого выполните следующую команду:

sudo nano /etc/clickhouse-server/users.xml

 

Откроется файл с настройками пользователя ClickHouse:

Где мы указываем пароль, сгенерированный для пользователя Default:

 <password_sha256_hex>f501c3dc6d2bb6949f593a90c93eb9</password_sha256_hex>.

 

Можно также задать пароль в открытом виде:

<password>testPasword</password>.

 

Не забудьте сохранить изменения. С этого момента для подключения к Tabix необходимо указать логин и пароль.

 

Загрузка данных в ClickHouse

Renta разрешает загрузку данных из различных рекламных источников, аналитических систем и БД. Например, из Google Ads или Salesforce.

Потоковая обработка необработанных данных Google Analytics с автоматическим объединением данных из рекламных источников, CRM-система также доступна для ClickHouse.

 

Подсоединение Power BI к ClickHouse

Подключиться к ClickHouse можно через драйвер ODBC или через HTTP.

Подключение через HTTP является более удобным.

Для этого в Power BI в качестве источника данных выберите Web:

Рис. 6

Затем укажите следующие данные:

  • адрес сервера и порт,
  • учетные данные для доступа к ClickHouse,
  • - запрос select (который вернет необходимые данные),
  • Данные в формате   TSV или CSV.

 

Например, в Power BI необходимо собрать данные о количестве сеансов из рекламных источников. Предположим, что запрос ClickHouse выглядит следующим образом:

select
date,
source,
medium,
uniq(sessionId)
from renta_streaming.sessions_distributed
group by
date,
source,
medium

 

Затем мы подготавливаем URL, который будет возвращать результат выполнения запроса в формате CSV-файла. Структура URL должна выглядеть следующим образом:

// Задайте доступ к серверу
http://0.0.0.0:8123/?user=default&password=testPassword&query=


// Запрос SQL:
select
date,
source,
medium,
uniq(sessionId)
from renta_streaming.sessions_distributed
group by
date,
source,
medium


//Укажите формат файла
FORMAT CSVWithNames

 

В качестве заключительного шага необходимо преобразовать полученный запрос к формату URL:

http://0.0.0.0:8123/?user=default&password=testPassword&query=select%20%0Adate%2C%0Asource%2C%0Amedium%2C%0Auniq(sessionId)%0Afrom%20renta_streaming.sessions_distributed%20%0Agroup%20by%20%0Adate%2C%0Asource%2C%0Amedium%0AFORMAT%20CSVWithNames

 

Для преобразования запроса в  URL формата используйте любой декодер.

 

Настройка обновления в Power BI Online

Power BI Online требует установки шлюза для обновления отчетов в облаке. Если привязать домен к серверу с помощью ClickHouse, обойти это условие никак не получится. Поэтому:

  1. Создайте в настройках домена поддомен и укажите в качестве A-записи IP-адрес сервера.
  2. Настройка происходит на стороне хостинга, к которому привязан домен.
  3. В результате в качестве источника данных вместо IP-адреса следует указать домен.

 

Например:

http://clickhouse.im:8123/?user=default&password=testPassword&query=select%20%0Adate..

 

При использовании поддомена настройка шлюза не требуется.

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Дашборд ClickHouse: учебное пособие
Следующая статья →
ClickHouse FAQ: Kafka, бэкапы, кластеры и MergeTree
Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • Банк "Санкт-Петербург" - это универсальный коммерческий банк, предоставляющий полный спектр финансовых услуг для частных и корпоративных клиентов. Банк основан в 1990 году и имеет генеральную лицензию Банка России на осуществление банковских операций. Сеть банка включает более 170 офисов и отделений, а также свыше 1000 банкоматов и терминалов в Санкт-Петербурге, Москве и других регионах.

  • "Холодильник.ру" - крупнейший в России интернет-магазин бытовой техники и электроники. Компания была основана в 2003 году и за почти 20 лет работы завоевала лидирующие позиции на рынке онлайн ритейла. По данным исследовательского агентства Data Insight, "Холодильник.ру" входит в top-10 крупнейших интернет-магазинов России в категории "электроника и бытовая техника". Компания имеет развитую логистическую инфраструктуру и ежедневно осуществляет более 3500 доставок заказов по всей стране.

  • Российский филиал одного их ведущих мировых производителей и дистрибьютеров косметики Estee Lauder Companies Inc. выбрал аналитическую платформу Loginom для предиктивной аналитики продаж как в офлайн-, так и в онлайн-канале.

  • В 2003 году Мерсико и пятью микрокредитными агентствами Мерсико было принято историческое решение о консолидации активов по всей территории Кыргызстана в целях образования национального финансового института по развитию сообществ - Компаньона. В октябре 2004 года Компаньон был зарегистрирован Национальным банком Кыргызской Республики.

  • 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.