详解Flink同步Kafka数据到ClickHouse分布式表_数据库技术

引言

业务需要一种OLAP引擎，可以做到实时写入存储和查询计算功能，提供高效、稳健的实时数据服务，最终决定ClickHouse

什么是ClickHouse？

ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。

列式数据库更适合于OLAP场景(对于大多数查询而言，处理速度至少提高了100倍)，下面详细解释了原因(通过图片更有利于直观理解)，图片来源于ClickHouse中文官方文档。

行式

详解Flink同步Kafka数据到ClickHouse分布式表

列式

详解Flink同步Kafka数据到ClickHouse分布式表

我们使用Flink编写程序，消费kafka里面的主题数据，清洗、归一，写入到clickhouse里面去。

这里的关键点，由于第一次使用，无法分清应该建立什么格式的clickhouse表，出现了一些问题，最大的问题就是程序将数据写入了，查询发现数据不完整，只有一部分。我也在网上查了一些原因，总结下来。

为什么有时看不到已经创建好的表并且查询结果一直抖动时多时少？

常见原因1：

建表流程存在问题。ClickHouse的分布式集群搭建并没有原生的分布式DDL语义。如果您在自建ClickHouse集群时使用create table创建表，查询虽然返回了成功，但实际这个表只在当前连接的Server上创建了。下次连接重置换一个Server，您就看不到这个表了。

解决方案：

建表时，请使用create table <table_name> on cluster default语句，on cluster default声明会把这条语句广播给default集群的所有节点进行执行。示例代码如下。 Create table test on cluster default (a UInt64) Engine = MergeTree() order by tuple(); 在test表上再创建一个分布式表引擎，建表语句如下。 Create table test_dis on cluster default as test Engine = Distributed(default, default, test, cityHash64(a));

常见原因2：

ReplicatedMergeTree存储表配置有问题。ReplicatedMergeTree表引擎是对应MergeTree表引擎的主备同步增强版，在单副本实例上限定只能创建MergeTree表引擎，在双副本实例上只能创建ReplicatedMergeTree表引擎。

解决方案：

在双副本实例上建表时，请使用ReplicatedMergeTree(‘/clickhouse/tables/{database}/{table}/{shard}’, ‘{replica}’)或ReplicatedMergeTree()配置ReplicatedMergeTree表引擎。其中，ReplicatedMergeTree(‘/clickhouse/tables/{database}/{table}/{shard}’, ‘{replica}’)为固定配置，无需修改。

这里引出了复制表的概念，这里介绍一下，只有 MergeTree 系列里的表可支持副本：

ReplicatedMergeTree

ReplicatedSummingMergeTree

ReplicatedReplacingMergeTree

ReplicatedAggregatingMergeTree ReplicatedCollapsingMergeTree

ReplicatedVersionedCollapsingMergeTree

ReplicatedGraphiteMergeTree

副本是表级别的，不是整个服务器级的。所以，服务器里可以同时有复制表和非复制表。副本不依赖分片。每个分片有它自己的独立副本。

创建复制表

先做好准备工作，该建表的建表，然后编写程序。在表引擎名称上加上 Replicated 前缀。例如：ReplicatedMergeTree。

首先创建一个分布式数据库

create database test on cluster default_cluster;

创建本地表

由于clickhouse是分布式的，创建本地表本来应该在每个节点上创建的，但是指定on cluster关键字可以直接完成，建表语句如下：

CREATE TABLE test.test_data_shade on cluster default_cluster
(
    `data` Map(String, String),
    `uid` String,
    `remote_addr` String,
    `time` Datetime64,
    `status` Int32,
    ...其它字段省略
    `dt` String
)
ENGINE = ReplicatedMergeTree()
partition by dt
order by (dt, sipHash64(uid));

这里表引擎为ReplicatedMergeTree，即有副本的表，根据dt按天分区，提升查询效率，sipHash64是一个hash函数，根据uid散列使得相同uid数据在同一个分片上面，如果有去重需求，速度更快，因为可以计算每个分片去重，再汇总一下即可。

创建分布式表

CREATE TABLE test.test_data_all on cluster default_cluster as test.test_data_shade ENGINE = Distributed('default_cluster', 'test', 'test_data_shade', sipHash64(uid));

在多副本分布式 ClickHouse 集群中，通常需要使用 Distributed 表写入或读取数据，Distributed 表引擎自身不存储任何数据，它能够作为分布式表的一层透明代理，在集群内部自动开展数据的写入、分发、查询、路由等工作。

通过jdbc写入

这个我是看的官方文档，里面有2种选择，感兴趣的同学可以都去尝试一下。

详解Flink同步Kafka数据到ClickHouse分布式表

这里贴一下我的Pom依赖

<dependency>
    <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId>
    <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId>
    <version>0.3.1-patch</version>
    <classifier>shaded</classifier>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>*</groupId>
            <artifactId>*</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>

Flink主程序，消费kafka，做清洗，然后写入clickhouse，这都是常规操作，这里贴一下关键代码吧。

详解Flink同步Kafka数据到ClickHouse分布式表

连接clickhouse有2种方式，8123端口的http方式，和基于9000端口的tcp方式。

这里官方推荐的是连接驱动是0.3.2：

<dependency>
    <!-- please stop using ru.yandex.clickhouse as it's been deprecated -->
    <groupId>com.clickhouse</groupId>
    <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId>
    <version>0.3.2-patch11</version>
    <classifier>all</classifier>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>*</groupId>
            <artifactId>*</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>