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<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleStringSchema(), properties);
DataStream<String> stream = env.addSource(consumer);
stream.addSink(ClickHouseSink.<String>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<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleStringSchema(), properties);
DataStream<String> stream = env.addSource(consumer);
String topic = "clickhouse-to-kafka";
FlinkKafkaProducer<String> 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<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleStringSchema(), properties);
DataStream<String> stream = env.addSource(consumer);
stream.addSink(ClickHouseSink.<String>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();