一，超级详细的ClickHouse安装部署文档（RPM版安装）,新手小白一看就能学会!!!
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
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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。
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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。
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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。
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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
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将下载的RPM文件上传到Linux系统的指定目录，例如
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使用
mkdir命令创建目录（如果目录不存在）：mkdir -p /usr/local/soft/clickhouse-rpms -
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
- 确保你的Linux系统是基于RPM的发行版，如CentOS或RedHat。
- 确保你有足够的权限（如root权限）来执行安装命令。
安装步骤
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进入目录：
cd /usr/local/soft/clickhouse-install -
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。
- 注意：安装过程需要输入密码，建议使用简单的密码如
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启动服务：
systemctl start clickhouse-server -
查看服务状态：
systemctl status clickhouse-server- 确认服务是否成功启动。
- 确认服务是否成功启动。
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停止服务（如果需要）：
systemctl stop clickhouse-server -
重启服务（如果需要，也可以停掉服务再启动）：
systemctl restart clickhouse-server注意
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
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打开ClickHouse配置文件：
vim /etc/clickhouse-server/config.xml -
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。
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保存并退出：
:wq! -
重启ClickHouse服务：
systemctl restart clickhouse-server注意
修改配置文件的时候可以更改端口号，clickhouse的端口号会与hadoop的端口号冲突（都是9000），在配置文件后面可以找到，将9000改为9001（不要和其他端口号冲突即可），新手可以不做修改，不会影响使用。
使用DBeaver连接
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打开DBeaver，新建连接，选择ClickHouse。
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点击“下一步”，设置JDBC连接，配置主机、用户名和密码。
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点击“编辑驱动设置”，配置ClickHouse驱动包。下载完成后，点击“确定”。
-
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）
- 了解数据库的分类、特点、特性、历史背景、应用场景。
- 安装（单机版、集群部署），启动，修改配置文件，查看状态。
- 学习如何建库、建表。
- 了解数据类型。
- 学习函数，特别是特有函数。
- 尝试自己写一个分析案例。
- 学习数据库的特性，独有的特有功能，架构等高级用法。
- 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）
- 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。
- 安装（单机版、集群部署），启动，修改配置文件，查看状态。
- 配置环境变量。
- 学习架构，熟悉架构中的小组件，熟悉组件的工作原理。
- 使用一个小案例，将组件跑通。
- 思考与其他组件结合的方式。
- 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）
- 找到官网，熟悉平台能做什么，尝试注册账号。
- 看文档，操作平台，完成一个最小的案例。
- 部分平台可以在Linux中搭建，尝试搭建一下。
- 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。