Flinkclickhouse的詳細闡述

一、FlinkClickhouseSink

1、FlinkClickhouseSink是Flink與ClickHouse結合使用的重要組件，它允許Flink程序將流或批數據以異步方式寫入ClickHouse表中。

2、FlinkClickhouseSink的主要特點是具有高吞吐量、低延遲和數據一致性。

3、它採用了異步數據提交方式，並通過緩存來提高數據寫入的吞吐量。

4、另外，FlinkClickhouseSink支持數據一致性保障，可以確保數據寫入ClickHouse表中的強一致性，從而避免數據丟失。

        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寫入Kafka

1、FlinkClickhouse可以將數據寫入Kafka中。

2、實現方法是創建FlinkKafkaProducer並將其放置在DataStream中的末尾。

3、FlinkKafkaProducer允許設置多個參數，例如Kafka的服務器地址、數據序列化方式、記錄分區方式等等。

        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實時數倉

1、FlinkClickhouse可以作為實時數倉使用，將數據實時寫入ClickHouse表中並進行實時分析。

2、實現方法是在Flink程序中使用DataStream，將數據寫入ClickHouse表中，在ClickHouse中進行實時查詢和分析。

3、使用Flink與ClickHouse結合使用，可以實現實時數倉的創建和數據處理。

        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選取

1、ClickHouse是一個高性能的列式數據庫，它在數據存儲和查詢方面具有很高的效率。

2、在數據倉庫的建設中，ClickHouse通常被選作數據存儲和查詢工具。

3、同時，FlinkClickhouse是在Flink與ClickHouse結合使用的過程中實現數據傳輸的組件，它可以有效地實現數據的實時傳輸和分析。

        // 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();