Flinkclickhouse的详细阐述

一、FlinkClickhouseSink

1、FlinkClickhouseSink是Flink与ClickHouse结合使用的重要组件，它允许Flink程序将流或批数据以异步方式写入ClickHouse表中。

2、FlinkClickhouseSink的主要特点是具有高吞吐量、低延迟和数据一致性。

3、它采用了异步数据提交方式，并通过缓存来提高数据写入的吞吐量。

4、另外，FlinkClickhouseSink支持数据一致性保障，可以确保数据写入ClickHouse表中的强一致性，从而避免数据丢失。

        FlinkKafkaConsumer
    consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleStringSchema(), properties);
        DataStream
     stream = env.addSource(consumer);

        stream.addSink(ClickHouseSink
                .
     builder()
                .clusterName("cluster")
                .username("user")
                .password("password")
                .database("default")
                .table("table")
                .ignoreDelete(true)
                .batchSize(1024)
                .flushInterval(Duration.ofSeconds(1))
                .maxRetries(3)
                .build());

     
    
   

二、FlinkClickhouse写入Kafka

1、FlinkClickhouse可以将数据写入Kafka中。

2、实现方法是创建FlinkKafkaProducer并将其放置在DataStream中的末尾。

3、FlinkKafkaProducer允许设置多个参数，例如Kafka的服务器地址、数据序列化方式、记录分区方式等等。

        FlinkKafkaConsumer
    consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleStringSchema(), properties);
        DataStream
     stream = env.addSource(consumer);

        String topic = "clickhouse-to-kafka";

        FlinkKafkaProducer
      kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer
      (
                topic, 
                new SimpleStringSchema(), 
                properties);

        stream.addSink(kafkaProducer);

      
     
    
   

三、FlinkClickhouse实时数仓

1、FlinkClickhouse可以作为实时数仓使用，将数据实时写入ClickHouse表中并进行实时分析。

2、实现方法是在Flink程序中使用DataStream，将数据写入ClickHouse表中，在ClickHouse中进行实时查询和分析。

3、使用Flink与ClickHouse结合使用，可以实现实时数仓的创建和数据处理。

        FlinkKafkaConsumer
    consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleStringSchema(), properties);
        DataStream
     stream = env.addSource(consumer);

        stream.addSink(ClickHouseSink
                .
     builder()
                .clusterName("cluster")
                .username("user")
                .password("password")
                .database("default")
                .table("table")
                .ignoreDelete(true)
                .batchSize(1024)
                .flushInterval(Duration.ofSeconds(1))
                .maxRetries(3)
                .build());

        TableSchema tableSchema = new TableSchema(
                new String[]{"name", "age"},
                new TypeInformation[]{Types.STRING(), Types.INT()});

        JDBCAppendTableSink jdbcAppendTableSink = JDBCAppendTableSink.builder()
                .setDataSourceFunction(new ClickHouseSimpleDataSourceFactory())
                .setSql("insert into table (name, age) values (?, ?)")
                .setParameterTypes(tableSchema.getFieldTypes())
                .build();

        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
        tableEnv.registerDataStream("people", stream, tableSchema);
        tableEnv.registerTableSink("result", jdbcAppendTableSink);
    
        tableEnv.sqlUpdate("insert into result select name, age from people");

     
    
   

四、ClickHouse选取

1、ClickHouse是一个高性能的列式数据库，它在数据存储和查询方面具有很高的效率。

2、在数据仓库的建设中，ClickHouse通常被选作数据存储和查询工具。

3、同时，FlinkClickhouse是在Flink与ClickHouse结合使用的过程中实现数据传输的组件，它可以有效地实现数据的实时传输和分析。

        // create JDBC connection
        Class.forName("ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver");
        Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:clickhouse://localhost:8123/default", "default", "");

        // create statement
        Statement statement = connection.createStatement();

        // execute select query
        ResultSet resultSet = statement.executeQuery("select * from test");

        // iterate over result set
        while (resultSet.next()) {
            String name = resultSet.getString("name");
            int age = resultSet.getInt("age");

            System.out.println("name=" + name + ", age=" + age);
        }

        // close connection
        connection.close();