云计算课程实验
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Assignment 5 指南

******注意,实验结束请立即删除云主机和数据仓库,节省费用******

******注意2,实验未结束且短期内不会继续实验,也请删除云主机和数据仓库。下次实验时重新创建******

实验内容

  • 创建Clickhouse数据仓库实例: 实验步骤 一)
  • 登录数据仓库,并练习建表、插入、查找等基本操作:实验步骤 二)
  • 使用clickhouse完成简单的机器学习任务: 实验步骤 三)

实验要求(仔细看)

使用UCloud产品

云数据仓库UDW、云主机uhost、私有网络vpc、基础网络unet

需要权限

云数据仓库UDW、云主机uhost、基础网络unet

基础知识(本实验详细知识会在数据仓库相关课程中学习,这里我们仅简单熟悉一下相关操作,你也可以去Google上Baidu一下相关知识 👻 👻 👻

数据仓库: data warehouse(缩写DW),是用于报告和数据分析的数据管理系统。

和SQL数据库的区别: 传统的关系型数据库(如实验四中的MySQL)主要应用于基本的、日常的事务处理(Transaction Processing),例如银行交易,淘宝购物,订购车票等。而数据仓库系统主要应用于生产数据的整理和分析(Analytical Processing),通过扩展数据分析和可视化等工具,支持业务决策,例如流量分析、用户画像、统计建模等。

举个简单例子,淘宝前端(网页端、app端)每天的交易事务,都是用关系型数据库支持的。而每天的交易数据,会定时导入到后端的数据仓库(俗称ETL,Extract, Transform, Load),并根据特定业务逻辑重新整理,从而方便后端各个团队分析数据和做出业务决策。

Clickhouse数据仓库: 是由俄罗斯公司Yandex开发的一种列式数据库管理系统,也可以用作数据仓库。它以高性能、高并发和高可扩展性而闻名,能够处理PB级别的数据集,并支持实时查询和分析。

与传统的关系型数据库管理系统(如MySQL和PostgreSQL)不同,Clickhouse采用列式存储方式,将每个列单独存储在硬盘上,而不是按行存储。这种存储方式使得Clickhouse在数据压缩、查询性能、批量插入等方面具有优势,适用于大数据量的实时查询和分析场景。

Clickhouse支持多种查询语言,包括SQL、HiveQL和ODBC等,并且可以与各种数据源集成,如Hadoop、Kafka、Elasticsearch等。同时,Clickhouse还具有高度的可扩展性,可以通过添加节点来实现水平扩展,以满足不断增长的数据处理需求。

ClickHouse也内置了许多机器学习算法,例如基于梯度下降的线性回归、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、PCA等。这些算法都是使用ClickHouse的SQL语言编写的,并且可以通过简单的SQL查询进行调用和使用。除了内置的算法,ClickHouse还提供了一些用于机器学习的函数和工具,例如数组函数、向量函数、一些聚合函数等。这些函数可以用于数据清洗、特征工程、数据转换等任务。

闲话少说,我们开始创建一个Clickhouse数据仓库玩玩。👻 👻 👻

实验步骤

一)创建Clickhouse数据仓库实例

1)在产品中选择云数据仓库UDW Clickhouse,然后点击创建集群

2)配置中,选择版本22.3LTS,云盘容量选择200G,节点个数选择2个节点。子网设成"DefaultNetwork",记住DB名称,端口,管理员用户名,设置管理员密码。选择按时付费,立即购买。

3)支付之后,数仓创建时间从几分钟到十几分钟不等,等状态显示“运行中”,则创建完毕。

二)登录数据仓库。Clickhouse数据仓库的登录有很多方式,比如用clickhouse客户端登录,用JDBC(在Java中使用)或者ODBC(在C/C++中使用)访问,用clickhouse-driver(在Python中使用)访问。本实验我们完成clickhouse客户端和clickhouse-driver两种方式。其余方式同学们以后可以自行尝试。

1)使用Clickhouse客户端登录。创建一个最低配置的Centos云主机,选择按流量计费,20M带宽,云主机按小时付费。登录云主机以后运行以下命令,下载Clickhouse安装包。

wget https://packages.clickhouse.com/rpm/lts/clickhouse-client-22.3.6.5.noarch.rpm
wget https://packages.clickhouse.com/rpm/lts/clickhouse-common-static-22.3.6.5.x86_64.rpm
安装
rpm -ivh clickhouse-common-static-22.3.6.5.x86_64.rpm
rpm -ivh clickhouse-client-22.3.6.5.noarch.rpm
1.1)安装完毕后运行以下命令登录数据仓库。将相关参数替换成你的数据仓库参数。
clickhouse-client --host=<下图任一节点IP地址> --port=9000 --user=admin --password=<创建集群时设置的密码>
> 登录后将看到如下界面 ## `**************作业1:请将登录命令和登录成功界面截图,并插入实验报告***************`
1.2)让我们运行几个SQL代码来实现建表,插入,查询等操作。

创建数据库ck_test

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS ck_test ON CLUSTER ck_cluster;

注:on cluster ck_cluster表示在双副本模式下建库/建表

创建表regression

CREATE TABLE ck_test.regression ON CLUSTER ck_cluster 
(
   id Int32,
   y Int32,
   x1 Int32,
   x2 Int32
)
ENGINE = ReplicatedMergeTree(
  '/clickhouse/ck_test/tables/{layer}-{shard}/regression',
  '{replica}'
) ORDER BY (id);

ClickHouse支持各种数据类型,包括基本数据类型、日期时间类型、文本类型、枚举类型等,还支持自定义数据类型,以满足特定的需求。

接着让我们在regression表中插入一些值

INSERT INTO ck_test.regression VALUES 
   (1,  5, 2, 3),
   (2, 10, 7, 2),
   (3,  6, 4, 1),
   (4,  8, 3, 4);

让我们查询一下regression表中的数据。你应该看到如下输出。

SELECT * FROM ck_test.regression;
1.3)运行\q退出clickhouse客户端。

**************作业2:请如上图一样将regression表的查询命令、输出结果和退出clickhouse以后的界面截图,并插入实验报告***************

2)使用Python+clickhouse-driver模块访问。很多时候我们需要在程序中访问数据仓库,比如用Python读取DW中的数据,然后进一步操作。clickhouse-driver是一个开源的Python模块,它提供了一个Python DB API 2.0兼容的接口,可以通过Python程序连接和操作ClickHouse数据库。

运行以下命令安装python环境

sudo yum install python3
sudo yum install python3-pip

安装clickhouse-driver

pip3 install clickhouse-driver
2.1)安装完毕后运行python3,然后import clickhouse_driver,若没有报错,则说明clickhouse_driver安装成功。
2.2)quit()退出python3命令行,让我们运行几个Python代码来实现建表,插入,查询等操作。

建立createTable.py文件(若忘记创建文件命令可参考实验一),并复制如下代码。其中username,password,hostIP,port都要替换成你的数据仓库参数。

import clickhouse_driver

# 建立连接
conn = clickhouse_driver.connect(database="ck_test", user="admin", password="Linlinshe1", host="10.9.100.182", port="9000")

# 创建游标
cur = conn.cursor()

# 创建表
cur.execute('CREATE TABLE COMPANY ON CLUSTER ck_cluster \
																	(ID Int32 NOT NULL,\
                                   NAME String NOT NULL,\
                                   AGE Int16 NOT NULL,\
                                   ADDRESS String,\
                                   SALARY Float64, \
                                   PRIMARY KEY (ID))  \
           												 ENGINE = MergeTree()    \
																	 ORDER BY (ID);')
# 提交事务
conn.commit()

# 关闭连接
conn.close()

运行createTable.py,如果没有报错,则说明建表成功。

python3 createTable.py

向COMPANY表中添加一些记录。建立insertTable.py文件,复制如下代码并运行。

import clickhouse_driver

# 建立连接
conn = clickhouse_driver.connect(database="ck_test", user="admin", password="Linlinshe1", host="10.9.100.182", port="9000")

cur = conn.cursor()
cur.execute("INSERT INTO COMPANY VALUES (1, 'Paul', 32, 'California', 20000.00 )");
cur.execute("INSERT INTO COMPANY VALUES (2, 'Allen', 25, 'Texas', 15000.00 )");
cur.execute("INSERT INTO COMPANY VALUES (3, 'Eric', 35, 'Florida', 25000.00 )");
conn.commit()
conn.close()

让我们查询一下刚刚建的表。建立selectTable.py文件,复制如下代码并运行。

import clickhouse_driver

# 建立连接
conn = clickhouse_driver.connect(database="ck_test", user="admin", password="Linlinshe1", host="10.9.100.182", port="9000")
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT ID, NAME, ADDRESS, SALARY  from COMPANY order by ID")
rows = cur.fetchall()
print ("ID      NAME      ADDRESS      SALARY")
for row in rows:
    print (row[0], "\t", row[1], "\t", row[2], "\t", row[3])
conn.close()

你应该会看到如下输出。

以上只是一个简单的示例,clickhouse-driver还提供了更多的功能和选项,如使用参数化查询、执行多个查询、事务处理等。你可以在官方文档中了解更多信息:https://clickhouse-driver.readthedocs.io/en/latest/index.html

**************作业3:请将运行selectTable.py的命令和输出结果截图,并插入实验报告***************

三)使用clickhouse完成简单的机器学习任务(线性回归)

1)前面我们说过,Clickhouse也可用于搭建机器学习模型。这里我们用二)中的regression表跑一下线性回归算法。请使用clickhouse或者clickhouse-driver登录数仓后,并运行如下命令。

1.1)确认训练数据
select * from ck_test.regression
> 这里我们看到数据量很少,因此`regression`同时是训练集和测试集。 > 使用了MADlib的线性回归模型linregr_train来对regression表中的数据进行训练,模型输入变量为x1, x2以及偏置项,输出变量为y。训练好的模型保存在regression_model表中。

2)训练线性回归模型,并将模型参数存入linear_model表中。

CREATE TABLE linear_model ENGINE = Memory AS SELECT stochasticLinearRegressionState(0.01, 0.1, 2, 'SGD')(y, x1, x2) AS state FROM ck_test.regression;

模型输出变量为y,输入变量为x1, x2。stochasticLinearRegressionState的四个参数分别为:

  1. learning rate
  2. l2 regularization coefficient
  3. mini-batch size
  4. method for updating weights

如果要查看训练好的模型参数,则使用以下方式训练模型

SELECT stochasticLinearRegression(0.01, 0.1, 2)(y, x1, x2) FROM ck_test.regression;

3)最后让我们用这个模型去做预测(前提是已将模型参数保存在表中)。我们直接在训练集上进行预测。

 WITH (SELECT state FROM linear_model) AS model SELECT evalMLMethod(model, x1, x2) FROM ck_test.regression

你会看到如下输出,即模型对四组输入的预测结果

4)运行\q退出clickhouse客户端。

**************作业4:请如上图一样把模型参数和预测结果的界面一起截图,并插入实验报告***************