Big Data Tools

Posted on 2022-04-10 Edited on 2024-12-04 In Software Engineering Views:

Outline：

集群简介
Hadoop
Spark
Hadoop + Spark For Manjaro
Hadoop + Spark For Mac
Clickhouse
Flink
Kafka( //TODO )

Hadoop + Spark 集群报告

这是hadoop+spark集群搭建的报告，当然集群太卡了用不了，所以实际做作业我采用了单机( on Mac M1 )形式hadoop 2.7.4 + spark 2.3.3 + scala 2.11.12 + jdk8

这只是hadoop+spark集群搭建的报告，不包括Clickhouse、Flink的内容；可以作为hadoop+spark单机搭建的参考

hadoop+spark集群搭建完毕

hadoop, spark低版本和高版本没有任何区别，只是高版本的spark，hadoop的worker(s)文件，在低版本中名为slaves

单机和集群也没有什么区别，只是不需要配置worker的DNS了，由于maser和worker都是本机，就直接让localhost做唯一的worker。

这意味着hadoop、spark的worker文件不需要做任何更改（里面默认值就是localhost）
主机只需配置master的DNS
hdfs-site.xml中的dfs.replication数量应该设为1，因为只有本机自己一个worker

集群部署

云服务器配置如下：

拥有者	ip	role
lyk	124.222.135.47	master
sgf	81.69.174.80	slave01
lss	47.93.158.241	slave02
xmt	175.27.136.106	slave03

方便的做法是所有节点均适用root账户，hadoop安装在/usr/local，但是，严谨的做法是使用用户账户，此时为了避免权限问题，hadoop需要安装在~

所有节点均使用用户lyk
使用/home/lyk/.bashrc（或者.zshrc）来配置环境变量

由于所有服务器都不在同一局域网，因此都采用公网通信。实际上十分不推荐公网通信，太慢了

集群网络

对于master和slave节点，配置其DNS表(./etc/hosts )，其中增加:

127.0.0.1 localhost //如果本来就有这条就不用加了
<master的内网ip> master //对于master而言，这里直接填127.0.0.1
<slave01的公网ip> slave01
<slave02的公网ip> slave02
<slave03的公网ip> slave03

配置master自己到自己的ssh免密登陆
- 这里增加master后，之后的命令会调用ssh lyk@master，因此需要配置好本机到master（也是本机）的免密登陆，是的，本机到本机也需要配置免密登陆！！！
配置master对所有slave的ssh免密登陆
- 不需要配置shave对其他节点的免密登陆

master需要开放相应端口：

hadoop:
- 8099
- 50070
- 9000
spark:
- 7077
- 18080

集群用户

所有节点采用lyk用户

集群环境

这里的环境是集群的环境，与我做作业时单机配置的版本不同

注意，hadoop+spark+scala的版本管理非常混乱，因此要严格按照文档里的版本来安装（要么用下面集群这套( hadoop3.2.3... )，要么用上面单机那套（hadoop2.7.4...））

除了jdk和scala，其他用户软件都安装在lyk用户目录下

JDK：usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
- sudo apt-get install openjdk-8-jdk
scala: /usr/local/scala
- scala-2.12.15
hadoop: /home/lyk/hadoop
- hadoop-3.2.3
spark: /home/lyk/spark
- spark-3.1.3

spark和hadoop均是先在master上安装，并进行一些配置，最后打包发给slave

spark是scala实现，hadoop是java实现，二者都运行在JVM上，因此都可以使用JVM进程查看工具jps进行查看

环境变量

/home/lyk/.bashrc中一共需要配置如下环境变量：

# JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=./:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib

# SCALA_HOME
export SCALA_HOME=/usr/local/scala
export PATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin:$SCALA_HOME/bin

#HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/home/lyk/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

hadoop安装

下载hadoop安装包，传到服务器上，改名，配置环境变量

下载hadoop安装包
将hadoop-3.2.3.tar.gz拷贝到master服务器上

在master上将hadoop压缩包解压并改名

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2
3

tar -zxvf hadoop-3.2.3.tar.gz -C ~
cd ~
mv ./hadoop-3.2.3 ./hadoop #修改文件夹名称为hadoop

添加Hadoop的环境变量

1	vim ~/.bashrc # 实际我用的是～/.zshrc

将以下内容添加到末尾：

1 2	export HADOOP_HOME=/home/lyk/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

查看hadoop版本
1
hadoop version
- 这一命令对所有节点都有效(包括slave)，可以查看hadoop是否被正确安装

spark安装

spark会预装scala，位于其jar文件夹内，但我没有使用内置的scala，而是自己下载了一个

注意到Spark3预装了Scala2.12，而Spark 3.2+预装了Scala 2.13

我的集群hadoop版本是3.2.3, 与Sprak3.1.3配套，因此就选择Sprak3.1.3, 而后者对应Scala版本是2.12

由于已经安装了hadoop，就选择安装不带hadoop的Spark，即spark-3.1.3-bin-without-hadoop.tgz

下载spark-3.1.3-bin-without-hadoop.tgz
将压缩包拷贝到master( 这里我拷贝到了/ )

解压并改名

1	tar -zxvf spark-3.1.3-bin-without-hadoop.tgz -C /usr/local/

1	cd /home/lyk

1	mv ./spark-3.1.2-bin-without-hadoop/ ./spark

scala

下载安装包
解压到对应目录（我放在/usr/local）并改名为scala
配置环境变量$SCALA_HOME, 这一步在上文“环境变量”已经做好了

JDK

强烈建议通过安装包的方式安装java，因为这样可以指定目录，因为JAVA环境变量是写在hadoop-env.sh里的，所有节点拷贝一份。如果指定了java目录，那么所有节点只需把jdk安装在相同目录即可。

（我采用了直接apt-get install对方式）

由于我所有节点都是ubuntu20.04，直接sudo apt-get install openjdk-8-jdk安装到目录/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64, 所有节点都这样（安装到相同的目录），因此只要所有节点都通过该指令安装jdk，也可以做到环境变量的同步

下面介绍安装包的方式：

将jdk-8u301-linux-x64.tar.gz保存在根目录
运行如下命令

1 2	mkdir /usr/local/java tar -zxvf /jdk-8u301-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/java

添加环境变量,

1	vim ～/.bashrc

将下面的内容添加至末尾

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=./:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin

退出vim，运行如下命令来使得配置生效

1	source ~/.bashrc

使用如下命令来确认是否已经安装完成

1	java -version

应该看到如下输出：

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2
3

java version "1.8.0_301"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_301-b09)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.301-b09, mixed mode)

集群页面

正确启动hadoop和spark后，应该能看到二者的webUI页面：

hadoop：<master-ip>:50070
spark: <master-ip>:18080

Hadoop

配置（ on master）

所有配置文件都位于目录~/hadoop/etc/hadoop/中

修改workers为：
1
2
3
slave01
slave02
slave03
workers文件默认内容是localhost,这里把它删除了。如果用单机版hadoop，则保留localhost,且不需要添加slave

修改core-site.xml

<configuration>
     <property>
         <name>hadoop.tmp.dir</name>
         <value>file:/home/lyk/hadoop/tmp</value>
         <description>Abase for other temporary directories.</description>
     </property>
     <property>
         <name>fs.defaultFS</name>
         <value>hdfs://master:9000</value>
     </property>
</configuration>

请注意属性hadoop.tmp.dir的值,需要创建该目录（这里就需要创建/home/lyk/hadoop/tmp）

修改hdfs-site.xml

<configuration>
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>3</value>
	</property>

  <property>
	  <name>dfs.namenode.name.dir</name>
	  <value>file:/home/lyk/hadoop/dfs/name</value>
  </property>

  <property>
	  <name>dfs.datanode.data.dir</name>
	  <value>file:/home/lyk/hadoop/dfs/data</value>
  </property>
  
	<property>
    <name>dfs.blocksize</name>
    <value>134217728</value>
	</property>

	<property>
    <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
    <description>必须将dfs.webhdfs.enabled属性设置为true，否则就不能使用webhdfs的LISTSTATUS、LISTFILESTATUS等需要列出文件、文件夹状态的命令，因为这些信息都是由namenode来保存的</description>
    <value>true</value>
	</property>
  
	<property>
  	<name>dfs.http.address</name>
  	<value>master:50070</value>
  	<description>hadoop的webUI访问页面</description>
	</property>
  
</configuration>

注意， replicatoin数量即worker数量，这里有3个worker；如果是单机，那么只有1个worker（就是本机）
由于采用lyk用户，所以namenode和datanode目录都设在lyk用户目录下（ /home/lyk/hadoop/dfs ）

修改mapred-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

在hadoop2.X中，该文件内容名为mapred-site.xml.template，需要先改名为mapred-site.xml，再编辑

修改yarn-site.xml

<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->
  <property>
     <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
     <value>mapreduce_shuffle</value>
  </property>

  <property>
     <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
     <value>master</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
    <value>master:8099</value>
  </property>

</configuration>

yarn.resourcemanager.webapp.address是hadoop的master的管理页面

在hadoop-env.sh中配置JAVA_HOME, 先找到本机的JAVA_HOME，这里是/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64，在hadoop-env.sh中添加：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
export HDFS_NAMENODE_USER=lyk
export HDFS_DATANODE_USER=lyk
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=lyk
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=lyk
export YARN_NODEMANAGER_USER=lyk

注意，该文件内本来有一个export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}，但是该配置不知道为什么无效，所以需要换成显式的JAVA_HOME
由于用户是lyk，所以这里是lyk

将配置好的hadoop打包

cd ~
rm -rf ./hadoop/tmp
rm -rf ./hadoop/logs/*
tar -zcvf hadoop.master.tar.gz ./hadoop

将打包好的hdoop发送给slave
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3
scp hadoop.master.tar.gz lyk@slave01:~
scp hadoop.master.tar.gz lyk@slave02:~
scp hadoop.master.tar.gz lyk@slave03:~
- 如果传输较慢，建议用CMD &，将命令放在后台执行
  - 如果是首次ssh连接的话，还需要对ssh公钥确认输入yes，所以这个命令就不能直接放入后台执行，需要先确认一次。之后再使用该命令都不需要确认，也就可以放到后台了

安装（ on slave ）

只要把master的hadoop文件夹发给slave就行了，这里我采用压缩包方式发送。注意需要先删除slave上原有的hadoop（如果有的话) :

运行如下命令, 删除原有的hadoop根目录( 如果有的话 )并将新的压缩包（master发来的）解压
1
2
rm -rf /usr/local/hadoop
tar -zxvf ~/hadoop.master.tar.gz -C ~
然后改名为hadoop

启动Hadoop

格式化HDFS:注意在首次使用时使用，若重复格式化，将无法开启datanode
1
2
cd ~/hadoop/bin
hdfs namenode -format
- 初始化之前需要删掉配置文件的tmp目录下的所有内容
- 如果不初始化，则启动时无法启动namenode
- 最终会输出SHUTTING DOWN....
在master上输入以下命令启动Hadoop
1
cd ~/hadoop
1
./sbin/start-all.sh

查看Hadoop是否启动

检验hadoop是否已经启动
1
jps
在master上应该有类似如下输出:
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28848 NameNode
29122 ResourceManager
29234 Jps
29016 SecondaryNameNode
28921 DataNode
29199 NodeManager
主要关注NameNode、ResourceManager、SecondaryNameNode这三条是否存在，如果不存在则应该去~/hadoop/logs/目录下寻找相应地日志查看错误信息

在slave上输入jps应该有类似如下输出
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4406 Jps1914
NodeManager1787
DataNode
主要关注NodeManager、DataNode这两条是否存在，如果不存在同样去~/hadoop/logs/目录下寻找相应地日志查看错误信息
- 我发现某个slave的datanode没有启动，查看其hadoop-lyk-datanode-VM-4-7-ubuntu.log发现，原来是xml配置文件写错了。。
查看hadoop webUI：
1
<master-ip>:50070
- 在hdfs-site.xml中配置

关闭hadoop

如果关闭Hadoop(~/hadoop/sbin/stop-all.sh ),则所有节点的jps都不会有与hadoop关联的输出

Bugs

ERROR: Invalid HADOOP_HDFS_HOME

网上有说需要配置HADOOP_HDFS_HOME这个环境变量，其实根本不需要。发生这个问题，大概率是你的hadoop安装出错了，启动hadoop实际上会执行类似/home/lyk/hadoop/share/hadoop/common/hadoop-common-3.2.3.jar的jar包，进到该目录看看有没有这个jar包就行了

Spark

Spark是一个分布式的大数据计算引擎，可以执行你的任务（jar包）

配置

改名配置文件：

1	cd ~/spark/

1 2	cp ./conf/spark-env.sh.template ./conf/spark-env.sh cp ./conf/workers.template ./conf/workers

修改workers文件的内容，将原来的内容替换成：
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4
master
slave01
slave02
slave03

在spark-env.sh的末尾添加如下内容

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/home/lyk/hadoop/bin/hadoop classpath)

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
export SCALA_HOME=/usr/local/scala
export HADOOP_HOME=/home/lyk/hadoop
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME

# Spark
# SPARK_MASTER_PORT是7077
# SPARK_MASTER_WEBUI_PORT用于在网页上访问spark管理页面，默认的端口是8080, 这是个常用端口， 因此替换成了18080
export SPARK_MASTER_HOST=master
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=18080

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$($(HOME)/hadoop/bin/hadoop classpath)
export HADOOP_CONF_DIR=$(HOME)/hadoop/etc/hadoop#
export SCALA_HOME=/usr/lib/scala/scala-2.13.3 
export HADOOP_HOME=$(HOME)/hadoop
export SPARK_MASTER_IP=<master的公网ip> #指定 Spark 集群 Master 节点的 IP 地址 
export SPARK_MASTER_PORT=7077export SPARK_MASTER_HOST=master
export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=4096m #大小看虚拟机内存
export SPARK_LOCAL_IP=localhost
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64

注意，由于我并没有安装scala所以不添加SCALA_HOME，而是添加JAVA_HOME。此外，由于出现了类似于如下的worker日志报错，我添加了SPARK_LOCAL_IP
这里填hadoop的目录，我在hadoop-env.sh中指定了

使用如下命令将配置好的spark打包发送给slave

cd /usr/local/
tar -zcvf /spark.master.tar.gz ./spark
scp /spark.master.tar.gz slave01:/
scp /spark.master.tar.gz slave02:/
scp /spark.master.tar.gz slave03:/

安装（slave）：

使用如下命令在slave上安装spark

1 2	# rm -rf /usr/local/spark/# tar -zxvf /spark.master.tar.gz -C /usr/local

启动spark

==在启动之前先修改master的spark-env.sh文件，将其中的SPARK_LOCAL注释掉，不然就只能从服务器内网的localhost来访问spark的webui了（我也不知道为啥。。。）==

先按照之前的步骤启动Hadoop
启动spark
1
cd ~/spark
1
./sbin/start-all.sh

查看spark是否启动

执行jps，此时除了hadoop的进程输出外，还能看到spark的进程：

master：多了Master和Worker(加入指定该master也作为worker的话)
worker：多了Worker

提交任务

1	spark-submit [path-to-jar]

Bugs

jps没有输出

jps是查看java进程的工具，java程序启动以后，会在/tmp目录下生成一个hsperfdata_[username]的文件夹，其中的文件以java进程的pid命名。因此使用jps查看当前进程，其实就是把/tmp/hsperfdata_username中的文件名遍历一遍之后输出。

情况1:

如果/tmp/hsperfdata_[username]的文件所有者和文件所属用户组与启动进程的用户不一致的话，在进程启动之后，就没有权限写/tmp/hsperfdata_[username]，所以/tmp/hsperfdata_[username]是一个空文件，理所当然jps也就没有任何显示。

情况2:

不知道为啥，重启服务器就好了。。。
nodemanager running as process 6410. Stop it first.

进程已经在运行中了，先执行stop-all.sh下]，再执行start-all.sh
Permission denied

文件所有权的问题，如果以root身份安装Hadoop（比如一开始把hadoop放在/usr/local），然后又想用普通用户来使用hadoop（比如之后把hadoop放在~)，就会发生此问题，只需要更改hadoop的所有权:
1
chown -R lyk:lyk ~/hadoop

Hadoop + Spark For Manjaro

这里演示一下Manjaro/arch用户安装hadoop的流程，只开个头。剩余的hadoop配置和spark安装及配置也大同小异。主要是对于manjaro/arch用户来说，安装这类软件会有一些小坑

sudo pacman -Syu
安装jdk：yay -S jdk
安装openssh：yay -S openssh
- manjaro默认不安装openssh

如果你要用hadoop用户，而非lyk用户的话，还得做以下步骤

创建hadooop用户并且更改hadoop用户密码
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//创建hadoop用户
sudo adduser hadoop

//更改hadoop用户密码
sudo passwd hadoop
- manjaro默认不安装adduser命令，要使用useradd
- 如果yay -S adduser,这个安装的命令默认是在/etc内创建用户，而不是（如centos中自带的adduser）在root目录下，因此路径会不一样，在配置环境变量时需要注意。
以上的配置完成之后，使用hadoop用户
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su - hadoop
切换成hadoop之后，设置ssh免密登录
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ssh-keygen -t rsa

cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

chmod 640 ~/.ssh/authorized_keys
然后试试ssh localhost，查看是否能够免密登录

如果遇到22端口被拒绝的情况，很有可能是ssh服务并没有开启。切换成exit退出当前用户，使用主用户输入sudo service ssh start进行服务的开启。如果显示没有该服务，那么可以确定系统并没有安装openssh, 去安装。
Archlinux或者manjaro开启ssh服务命令:

systemctl enable sshd.service 开机启动

systemctl start sshd.service 立即启动

systemctl restart sshd.service 立即重启
用户hadoop使用su可能会报错：

hadoop is not in the sudoers file. This incident will be reported.，需要在/etc/sudoers文件里给该用户添加权限（ref）

Hadoop + Spark For Mac

实际做作业时，我用的就是mac m1单机hadoop+spark，亲测没问题

mac和linux的区别主要还是文件路径不同，需要修改一些环境变量，其余步骤完全相同

由于mac的用户目录位于/Users/lyk, 各种配置中的环境变量也需要更改（而不是linux的/home/lyk）
同理， mac的jdk位置也可能不一样，需要做更改
因为spark和hadoop都是由高级语言java/scala编写的，因此没有跨平台问题。我的m1能正常安装、运行集群

Clickhouse

Clickhouse是一个单机数据库，对机器学习的支持比较好

环境

mac（m1）没法装clickhouse，只能用服务器，即在服务器上裸机安装（后来为了服务高可用性，改为在服务器上docker安装）

搭建clickhouse

官网文档

系统要求

ClickHouse可以在任何具有x86_64，AArch64或PowerPC64LE CPU架构的Linux，FreeBSD或Mac OS X上运行。

官方预构建的二进制文件通常针对x86_64进行编译，并利用SSE 4.2指令集，因此，除非另有说明，支持它的CPU使用将成为额外的系统需求。下面是检查当前CPU是否支持SSE 4.2的命令:

1	$ grep -q sse4_2 /proc/cpuinfo && echo "SSE 4.2 supported" \|\| echo "SSE 4.2 not supported"

要在不支持SSE 4.2或AArch64，PowerPC64LE架构的处理器上运行ClickHouse，您应该通过适当的配置调整从源代码构建ClickHouse

注意，m1无法安装用软件包clickhouse，只能手动编译，clickhouse官网有教程。然而m1默认的编译器是apple clang，而clickhouse只推荐clang编译(教程也是用的clang)，因此m1用户还得把默认编译器换成clang，由于特别麻烦，因此我在服务器上搭建了clickhouse，没有用mac本机
- [Apple clang无法编译clickhouse，只能用clang](Clickhouse installation for mac fails: "AppleClang is not supported, you should install clang from brew.")
- Installing LLVM/Clang on OS X

DEB软件包安装

建议使用Debian或Ubuntu的官方预编译deb软件包。运行以下命令来安装包:

sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates dirmngr
sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv 8919F6BD2B48D754

echo "deb https://packages.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

sudo service clickhouse-server start
clickhouse-client # or "clickhouse-client --password" if you've set up a password.

docker安装

强烈建议安装docker版本的clickhouse，文档

pull镜像：

1	docker pull clickhouse/clickhouse-server

运行server容器，并进行端口映射：

1	docker run -d -p 8123:8123 -p9000:9000 --name some-clickhouse-server --ulimit nofile=262144:262144 clickhouse/clickhouse-server

这里将主机端口9000， 8123 映射到容器的9000， 8123，和裸机版的clickhouse一样
这样就可以进行公网通信了

运行client容器，连接到server容器：

1	docker run -it --rm --link lyk-clickhouse-server:clickhouse-server clickhouse/clickhouse-client --host clickhouse-server

其余功能，如挂载卷，指定容器使用某个配置文件启动等，都参见文档

配置clickhosue

clickhouse系统配置文件:/etc/clickhouse-server/config.xml

clickhouse用户配置文件:/etc/clickhouse-server/users.xml

clickhouse日志文件所在目录: /var/log/clickhouse-server

如果clickhouse-server 没有找到任何有用的信息或根本没有任何日志，您可以使用命令查看 system.d :
1
sudo journalctl -u clickhouse-server

允许远程连接

ClickHouse server默认只监听环回地址, 无法用公网通信：

root@ubuntu:/var/lib/clickhouse/# lsof -i :8123
COMMAND   PID       USER   FD   TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME
clickhous 653 clickhouse   41u  IPv6  32544      0t0  TCP ip6-localhost:8123 (LISTEN)
clickhous 653 clickhouse   44u  IPv4  32547      0t0  TCP localhost:8123 (LISTEN)

需要修改系统配置文件，使其监听公网地址：

1	vim /etc/clickhouse-server/config.xml

把注释掉的<listen_host>::</listen_host>取消注释，然后重启服务：

1	service clickhouse-server restart

现在的端口监听情况：

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root@ubuntu:/var/lib/clickhouse/data/# lsof -i :8123
COMMAND    PID       USER   FD   TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME
clickhous 9188 clickhouse   32u  IPv6  61573      0t0  TCP *:8123 (LISTEN)

配置用户名和密码

clickhouse默认的登录账号是default，没有密码

教程

可以修改用户配置文件，添加密码：

1	vim /etc/clickhouse-server/users.xml

在对应用户的标签中添加密码：

1	<password>123</password>

这里是明文密码，还可以配置加密密码，这里不介绍了
当password标签为空时，代表免密码登录

登陆

1	clickhouse-client -u default --passord 123

-u 为指定使用哪个账号进行登录，如不指定, 默认使用default

Bugs

clickhouse有时会自动崩溃，客户端启动时报错：

clickhouse-client
ClickHouse client version 21.2.4.6 (official build).
Connecting to localhost:9000 as user default.
Code: 210. DB::NetException: Connection refused (localhost:9000)

并且，一旦出现一次崩溃，之后的clickhouse都无法通过systemctl启动(sudo service clickhouse-server start)，只能手动启动(sudo clickhouse start )
在网上找了各种教程，都没能解决。我的服务器是ubuntu20.04，换了新服务器（相同OS），重装，依然有这个问题。最后无奈使用docker的clickohouse，崩溃就崩溃，重启容器就好了

clickhouse的文件的用户/组都为clickhouse，如果发现权限问题，需要chown

例如，新建了日志文件，需要手动更改其权限:

1	sudo chown clickhouse:clickhouse /var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.log

删除clickhouse

查看系统已安装的包：

1	apt list --installed

1	sudo apt remove -y clickhouse-common-static

1	sudo apt remove -y clickhouse-server-common

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sudo rm -rf /var/lib/clickhouse
sudo rm -rf /etc/clickhouse-*
sudo rm -rf /var/log/clickhouse-server

Flink

Flink也是一个计算引擎，可以执行你提交的jar包

搭建FLink

环境：Mac单机搭建， Flink Version: 1.13.5-bin-scala-2.11

参考教程

下载jar包：https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.13.5/

解压：

1	sudo tar -zxf flink-1.13.5-bin-scala_2.11.tgz -C /usr/local

修改文件名字，并设置权限

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cd /usr/local
sudo mv ./flink-*/ ./flink
sudo chown -R hadoop:hadoop ./flink

添加环境变量:

vim ~/.zshrc

export FLINK_HOME=/usr/local/flink
export PATH=$FLINK_HOME/bin:$PATH

更改配置文件( [flink位置]/conf/flink-conf.yaml ):

# The number of task slots that each TaskManager offers. Each slot runs one parallel pipeline.

taskmanager.numberOfTaskSlots: 4

# The parallelism used for programs that did not specify and other parallelism.

parallelism.default: 1

启动Flink

1 2	# 启动Flink,因为FLINK_HOME已经写入了环境变量，因此可以直接执行脚本： start-cluster.sh

可以通过观察logs目录下的日志来检测系统是否正在运行了
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tail log/flink--jobmanager-.log
JobManager同时会在8081端口上启动一个web前端，通过http://localhost:8081来访问

关闭Flink

1	stop-cluster.sh

提交任务

教程

Flink可以直接在Flink的webUI上提交jar包

也可以命令行提交：

1	run -c Flink -p 2 [path-to-jar]

Kafka

没学，不会，不想学