
Byted Bytehouse Diagnostics
- 211 installs
- skills.volces.com
Use byted-bytehouse-diagnostics for development tasks
About
byted-bytehouse-diagnostics: A skill for development. This provides functionality for development workflows.
- byted-bytehouse-diagnostics
Byted Bytehouse Diagnostics by the numbers
- 211 all-time installs (skills.sh)
- +6 installs in the week ending Jul 27, 2026 (Skillselion tracking)
- Ranked #1,858 of 4,347 Backend & APIs skills by installs in the Skillselion catalog
- Data as of Jul 27, 2026 (Skillselion catalog sync)
npx skills add https://github.com/skills.volces.com --skill byted-bytehouse-diagnosticsAdd your badge
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| Installs | 211 |
|---|---|
| Repository | skills.volces.com ↗ |
What it does
Use byted-bytehouse-diagnostics for development tasks
Files
ByteHouse 诊断集群 Skill
🔵 ByteHouse 品牌标识
「ByteHouse」—— 火山引擎云原生数据仓库,极速、稳定、安全、易用
>
本Skill基于ByteHouse MCP Server,提供完整的集群诊断和健康检查能力
---
描述
ByteHouse集群诊断和健康检查工具。
当以下情况时使用此 Skill: (1) 需要检查ByteHouse集群健康状态 (2) 需要诊断集群问题和异常 (3) 需要查看集群节点状态 (4) 需要分析集群性能指标 (5) 用户提到"集群诊断"、"健康检查"、"节点状态"、"集群问题"
前置条件
- Python 3.8+
- uv (已安装在
/root/.local/bin/uv) - ByteHouse MCP Server Skill - 本skill依赖
bytehouse-mcpskill提供的ByteHouse访问能力
依赖关系
本skill依赖 bytehouse-mcp skill,使用其提供的MCP Server访问ByteHouse。
确保 bytehouse-mcp skill已正确配置并可以正常使用。
📁 文件说明
- SKILL.md - 本文件,技能主文档
- cluster_diagnostics.py - 集群诊断主程序
- README.md - 快速入门指南
配置信息
ByteHouse连接配置
本skill复用 bytehouse-mcp skill的配置。请确保已在 bytehouse-mcp skill中配置好:
export BYTEHOUSE_HOST="<ByteHouse-host>"
export BYTEHOUSE_PORT="<ByteHouse-port>"
export BYTEHOUSE_USER="<ByteHouse-user>"
export BYTEHOUSE_PASSWORD="<ByteHouse-password>"
export BYTEHOUSE_SECURE="true"
export BYTEHOUSE_VERIFY="true"🎯 功能特性
1. 集群健康检查
- 检查集群节点状态
- 检查副本同步状态
- 检查数据分区状态
- 检查系统表完整性
2. 节点状态诊断
- 获取集群节点列表
- 检查节点存活状态
- 查看节点资源使用情况
- 分析节点性能指标
3. 查询历史分析
- 查询执行历史统计
- 慢查询识别
- 查询错误分析
- 查询性能趋势
4. 系统表检查
- 检查system.parts表
- 检查system.replicas表
- 检查system.clusters表
- 检查system.mutations表
🚀 快速开始
方法1: 运行集群健康检查
cd /root/.openclaw/workspace/skills/bytehouse-diagnostics
# 先设置环境变量(复用bytehouse-mcp的配置)
export BYTEHOUSE_HOST="<ByteHouse-host>"
export BYTEHOUSE_PORT="<ByteHouse-port>"
export BYTEHOUSE_USER="<ByteHouse-user>"
export BYTEHOUSE_PASSWORD="<ByteHouse-password>"
export BYTEHOUSE_SECURE="true"
export BYTEHOUSE_VERIFY="true"
# 运行集群诊断
uv run cluster_diagnostics.py诊断内容包括:
- 集群健康状态
- 节点状态检查
- 副本同步状态
- 数据分区检查
- 查询历史分析
- 系统表完整性检查
输出文件(保存在 `output/` 目录): 1. `health_check_{timestamp}.json` - 健康检查报告 2. `node_status_{timestamp}.json` - 节点状态报告 3. `query_stats_{timestamp}.json` - 查询统计报告
💻 诊断检查项
健康检查项
| 检查项 | 说明 | 状态 |
|---|---|---|
| 集群连接 | 测试ByteHouse连接性 | ✅/❌ |
| 系统表访问 | 检查system.*表是否可访问 | ✅/❌ |
| 副本状态 | 检查数据副本同步状态 | ✅/⚠️/❌ |
| 分区状态 | 检查数据分区完整性 | ✅/⚠️/❌ |
| 节点存活 | 检查集群节点存活状态 | ✅/❌ |
| Mutation状态 | 检查mutation执行状态 | ✅/⚠️/❌ |
诊断指标
- 集群级别: 总节点数、活跃节点数、副本数、分区数
- 节点级别: CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率、查询数
- 查询级别: 总查询数、慢查询数、错误查询数、平均查询时间
---
📊 诊断报告示例
健康检查报告
{
"cluster_name": "bh_log_boe",
"check_time": "2026-03-12T21:00:00",
"overall_status": "healthy",
"checks": [
{
"name": "cluster_connection",
"status": "pass",
"message": "成功连接到ByteHouse"
}
]
}---
📚 更多信息
详细使用说明请参考 bytehouse-mcp skill
--- 最后更新: 2026-03-12