替代ELK：ClickHouse+Kafka+FlieBeat才是最绝的

来源：juejin.cn/post/7120880190003085320

背景

Elasticsearch 与 ClickHouse

成本分析

环境部署

总结

 

背景

saas业务业务未来需要业务管理、业务管理等业务能力。

为了平台系统能力、我们需要完善数据集来帮助运营分析活动效果、提升运营能力。

如果在实际过程中直接部署系统，对于用户来说，将是一个巨大的数据比较能力的服务器。我们在开发中使用折中方案完善数据分析。

Elasticsearch 与 ClickHouse

ClickHouse是一款系统列式对数据库管理的测试，我们使用ClickHouse进行了以下优势：

①ClickHouse 输入商品大

单服务器记录写入量在 50MB 到 50MB/秒，记录写入超过 60w 个数，是 ES 的 5 倍以上。

在 ES 中比较常见的写 Rejected 导致数据丢失、写入延迟等问题，在 ClickHouse 中不容易发生。

②查询速度快

网页缓存中的快速数据，在页面缓存中的快速查询单 2-30GB/查询速度；没有在的情况下，查询查询结果的查询速度和数据查询速度比 ES ClickHouse 5-30倍以上。

③点击费用比ES费用多少

Click House 的 ES 高，同样数据占用的计算机空间比 ES 的 1/0 使用 1/03 次，可以节省空间的同时，也能有效地减少碳 IO，这也是 Click 查询效率更高的原因之一。

点击使用House的内存资源，可以比用CPU的资源。

 

成本分析

备注：在没有任何折扣的情况下，基于阿里云分析。

环境部署

动物园管理员聚集部署

yum install java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64
/etc/profile 配置环境变量
更新系统时间
yum install  ntpdate
ntpdate asia.pool.ntp.org

mkdir zookeeper
mkdir ./zookeeper/data
mkdir ./zookeeper/logs

wget  --no-check-certificate https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.7.1/apache-zookeeper-3.7.1-bin.tar.gz
tar -zvxf apache-zookeeper-3.7.1-bin.tar.gz -C /usr/zookeeper

export ZOOKEEPER_HOME=/usr/zookeeper/apache-zookeeper-3.7.1-bin
export PATH=$ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH

进入ZooKeeper配置目录
cd $ZOOKEEPER_HOME/conf

新建配置文件
vi zoo.cfg

tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/usr/zookeeper/data
dataLogDir=/usr/zookeeper/logs
clientPort=2181
server.1=zk1:2888:3888
server.2=zk2:2888:3888
server.3=zk3:2888:3888

在每台服务器上执行，给zookeeper创建myid
echo "1" > /usr/zookeeper/data/myid
echo "2" > /usr/zookeeper/data/myid
echo "3" > /usr/zookeeper/data/myid

进入ZooKeeper bin目录
cd $ZOOKEEPER_HOME/bin
sh zkServer.sh start

 

卡夫卡基地部署

 

mkdir -p /usr/kafka
chmod 777 -R /usr/kafka
wget  --no-check-certificate https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/kafka/3.2.0/kafka_2.12-3.2.0.tgz
tar -zvxf kafka_2.12-3.2.0.tgz -C /usr/kafka


不同的broker Id 设置不一样，比如 1,2,3
broker.id=1
listeners=PLAINTEXT://ip:9092
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
log.dir=/usr/kafka/logs
num.partitions=5
num.recovery.threads.per.data.dir=3
offsets.topic.replication.factor=2
transaction.state.log.replication.factor=3
transaction.state.log.min.isr=3
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=1073741824
log.retention.check.interval.ms=300000
zookeeper.connect=zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=30000
group.initial.rebalance.delay.ms=0

后台常驻进程启动kafka
nohup /usr/kafka/kafka_2.12-3.2.0/bin/kafka-server-start.sh /usr/kafka/kafka_2.12-3.2.0/config/server.properties   >/usr/kafka/logs/kafka.log >&1 &

/usr/kafka/kafka_2.12-3.2.0/bin/kafka-server-stop.sh

$KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh --list --bootstrap-server  ip:9092

$KAFKA_HOME/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server ip:9092 --topic test --from-beginning

$KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh  --create --bootstrap-server  ip:9092  --replication-factor 2 --partitions 3 --topic xxx_data

 

FileBeat 部署

 

sudo rpm --import https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch

Create a file with a .repo extension (for example, elastic.repo) in your /etc/yum.repos.d/ directory and add the following lines:
在/etc/yum.repos.d/ 目录下创建elastic.repo

[elastic-8.x]
name=Elastic repository for 8.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/8.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md

yum install filebeat
systemctl enable filebeat
chkconfig --add filebeat

 

FileBeat配置文件说明，坑点1（需设置keys_under_root: true）。如果不设置kafka的消息字段如下：

文件目录： /etc/filebeat/filebeat.yml

filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /root/logs/xxx/inner/*.log
  json:  
如果不设置该索性，所有的数据都存储在message里面，这样设置以后数据会平铺。
       keys_under_root: true 
output.kafka:
  hosts: ["kafka1:9092", "kafka2:9092", "kafka3:9092"]
  topic: 'xxx_data_clickhouse'
  partition.round_robin:
            reachable_only: false
            required_acks: 1
            compression: gzip
processors: 
剔除filebeat 无效的字段数据
    - drop_fields:  
        fields: ["input", "agent", "ecs", "log", "metadata", "timestamp"]
        ignore_missing: false

nohup ./filebeat -e -c /etc/filebeat/filebeat.yml > /user/filebeat/filebeat.log & 
输出到filebeat.log文件中，方便排查

 

clickhouse 部署

检查当前CPU是否支持SSE 4.2，如果不支持，需要通过源代码编译构建
grep -q sse4_2 /proc/cpuinfo && echo "SSE 4.2 supported" || echo "SSE 4.2 not supported"
返回 "SSE 4.2 supported" 表示支持，返回 "SSE 4.2 not supported" 表示不支持

创建数据保存目录，将它创建到大容量磁盘挂载的路径
mkdir -p /data/clickhouse
修改/etc/hosts文件，添加clickhouse节点
举例：
10.190.85.92 bigdata-clickhouse-01
10.190.85.93 bigdata-clickhouse-02

服务器性能参数设置：
cpu频率调节，将CPU频率固定工作在其支持的最高运行频率上，而不动态调节，性能最好
echo 'performance' | tee /sys/devices/system/cpu/cpu*/cpufreq/scaling_governor

内存调节，不要禁用 overcommit
echo 0 | tee /proc/sys/vm/overcommit_memory

始终禁用透明大页(transparent huge pages)。 它会干扰内存分配器，从而导致显着的性能下降
echo 'never' | tee /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

首先，需要添加官方存储库：
yum install yum-utils
rpm --import 
yum-config-manager --add-repo 

查看clickhouse可安装的版本：
yum list | grep clickhouse
运行安装命令：
yum -y install clickhouse-server clickhouse-client

修改/etc/clickhouse-server/config.xml配置文件，修改日志级别为information，默认是trace
information
执行日志所在目录：

正常日志
/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.log
异常错误日志
/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.err.log

查看安装的clickhouse版本：
clickhouse-server --version
clickhouse-client --password

sudo clickhouse stop
sudo clickhouse tart
sudo clickhouse start

 

clickhouse 部署过程中遇到的一些问题如下：

①点击house创建kafka引擎表：

 

CREATE TABLE default.kafka_clickhouse_inner_log ON CLUSTER clickhouse_cluster (
    log_uuid   String ,
    date_partition   UInt32 ,
    event_name   String ,
    activity_name   String ,
    activity_type   String ,
    activity_id   UInt16 
) ENGINE = Kafka SETTINGS
    kafka_broker_list = 'kafka1:9092,kafka2:9092,kafka3:9092',
    kafka_topic_list = 'data_clickhouse',
    kafka_group_name = 'clickhouse_xxx',
    kafka_format = 'JSONEachRow',
    kafka_row_delimiter = '
',
    kafka_num_consumers = 1;

 

1：clikhouse 客户端问题无法查询 kafka 引擎

不允许直接选择。要启用使用设置 stream_like_engine_allow_direct_select.(QUERY_NOT_ALLOWED)（版本 22.5.2.53（官方构建））

解决方案：

 

 需要在clickhouse client 创建加上 --stream_like_engine_allow_direct_select 1

 clickhouse-client --stream_like_engine_allow_direct_select 1 --password xxxxx

 

②点击房屋创建本地节点表

2：无法开启本地表宏

代码：62。DB::Exception：[10.74.244.57:9000] 上出现错误：代码：62.DB::Exception：在处理“/clickhouse/tables/default/”中的替换时，配置中没有宏“碎片” bi_inner_log_local/{shard}' at '50' 或宏在这里不受支持。（SYNTAX_ERROR）（版本 22.5.2.53（官方版本））。(SYNTAX_ERROR) (版本 22.5.2.53 (正式版))

 

创建本地表（使用复制去重表引擎）
create table default.bi_inner_log_local ON CLUSTER clickhouse_cluster (
    log_uuid   String ,
    date_partition   UInt32 ,
    event_name   String ,
    activity_name   String ,
    credits_bring   Int16 ,
    activity_type   String ,
    activity_id   UInt16 
) ENGINE = ReplicatedReplacingMergeTree('/clickhouse/tables/default/bi_inner_log_local/{shard}','{replica}')
  PARTITION BY date_partition
  ORDER BY (event_name,date_partition,log_uuid)
   SETTINGS index_granularity = 8192;

 

解决方案：在不同的clickhouse节点上配置不同的分片，每个节点的分片名称不能一致。

 

 
        01
        example01-01-1
    

 

3：clickhouse中节点数据已经存在

代码：253。DB::Exception：出现错误：代码：253。DB::Exception：副本/clickhouse/tables/default/bi_inner_log_local/01/replicas/example01-01-1 已存在。(REPLICA_IS_ALREADY_EXIST)（版本 22.5.2.53（官方版本））。（REPLICA_IS_ALREADY_EXIST）（版本 22.5.2.53（官方构建））

解决方案：进入zookeeper客户端删除相关节点，然后再重新创建ReplicatedReplaceingMergeTree表。这样可以保障每一个clickhouse节点去消费kafka分区的数据。

③点击房屋创建聚会表

日志（根据日志_uuid 分发给数据，相同的日志_uuid 会发送到同一时间的数据分片上重发）：

 

CREATE TABLE default.bi_inner_log_all ON CLUSTER clickhouse_cluster AS default.bi_inner_log_local
ENGINE = Distributed(clickhouse_cluster, default, bi_inner_log_local, xxHash32(log_uuid));

 

4：自动查询表无法查询

代码：516。DB::Exception：从 10.74.244.57:9000 接收。DB::Exception：默认值：身份验证失败：密码不正确或没有该名称的用户。(AUTHENTICATION_FAILED) (版本 22.5.2.53 (正式版))

解决方案：

 

  
 
         
     
     
                         
                        true
                        
                            ip1
                            9000
                                    default
                                    xxxx
                        
                    
                    
                        true
                        
                            ip2
                            9000
                                    default
                                    xxxx
                        
                    
                
        

 

④点击房屋创建物化视图

创建物化物，把查看 Kafka 消费表消费的同步 ClickHouse 表格数据表。

 

CREATE MATERIALIZED VIEW default.view_bi_inner_log ON CLUSTER clickhouse_cluster TO default.bi_inner_log_all AS 
SELECT 
    log_uuid ,
date_partition ,
event_name ,
activity_name ,
credits_bring ,
activity_type ,
activity_id 
FROM default.kafka_clickhouse_inner_log;

 

小结：不负有心人，解决完以上所有的问题。数据流转通了！这里所有组件都是功夫文档比较新的版本，所以过程中问题的解决基本都是官方或操作手册一步一步的解决。

总结一句话：问题遇到去解决或--帮助去解决，慢慢的你的官方升华。

总结

整个部署的过程中有一个坑，特别是filebeat yml的参数设置和clickhouse的配置说明。

很久没有更新了，经常看到博客35岁以后办的问题。说实话我自己也不会好以后怎么办，核心还是持续的&输出。不断的博客制造了自己的护城河，不管是技术专家、业务专家、架构、管理等。

个人建议如果能经常写代码就奋战一线，管理彻底与公司绑定。

如果所在行业的公司还是已经选择了整体的商业影响力，个人觉得可以奋战在一线，未来的工作。考量更多的影响力、感觉、技术架构。现在的我 35，从容的面对一天。