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引言
在大数据处理领域，Apache Flink 是一款强大的流处理和批处理框架，而 ClickHouse 则是一个高性能的列式数据库，专为在线分析处理（OLAP）场景设计。Flink ClickHouse 连接器为这两者之间搭建了一座桥梁，使得用户能够在 Flink 中方便地与 ClickHouse 数据库进行交互，实现数据的读写操作。本文将详细介绍 Flink ClickHouse 连接器的相关内容，包括其特点、使用方法、依赖配置等。
项目概述
Flink ClickHouse 连接器是一个用于 Flink SQL 的连接器，它基于 ClickHouse JDBC 实现，允许用户在 Flink 中直接操作 ClickHouse 数据库。目前，该项目支持 Source/Sink Table 和 Flink Catalog 功能。如果你在使用过程中遇到任何问题，可以在项目仓库中创建 issue，同时也欢迎为项目贡献代码。
主要特点
- 丰富的功能支持：支持作为数据源和数据接收器，并且可以通过 Flink Catalog 进行管理。
- 配置灵活：提供了多种配置选项，如批量大小、刷新间隔、最大重试次数等，方便用户根据实际需求进行调整。
项目使用前准备
依赖配置
该项目尚未发布到 Maven 中央仓库，因此在使用之前，需要将其部署或安装到自己的仓库中。具体步骤如下：
# 克隆项目
git clone https://github.com/itinycheng/flink-connector-clickhouse.git# 进入项目目录
cd flink-connector-clickhouse/# 显示远程分支
git branch -r# 检出所需分支
git checkout $branch_name# 安装或部署项目到自己的仓库
mvn clean install -DskipTests
mvn clean deploy -DskipTests
在 pom.xml 文件中添加以下依赖：
<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-clickhouse</artifactId><version>1.16.0-SNAPSHOT</version>
</dependency>
连接器选项
Flink ClickHouse 连接器提供了一系列配置选项，以下是一些常用选项的介绍：
| Option | Required | Default | Type | Description |
|---|---|---|---|---|
| url | required | none | String | The ClickHouse jdbc url in format `jdbc:(ch |
| username | optional | none | String | The ‘username’ and ‘password’ must both be specified if any of them is specified. |
| password | optional | none | String | The ClickHouse password. |
| database-name | optional | default | String | The ClickHouse database name. |
| table-name | required | none | String | The ClickHouse table name. |
| use-local | optional | false | Boolean | Directly read/write local tables in case of distributed table engine. |
| sink.batch-size | optional | 1000 | Integer | The max flush size, over this will flush data. |
| sink.flush-interval | optional | 1s | Duration | Over this flush interval mills, asynchronous threads will flush data. |
| sink.max-retries | optional | 3 | Integer | The max retry times when writing records to the database failed. |
| sink.update-strategy | optional | update | String | Convert a record of type UPDATE_AFTER to update/insert statement or just discard it, available: update, insert, discard. |
| sink.partition-strategy | optional | balanced | String | Partition strategy: balanced(round-robin), hash(partition key), shuffle(random). |
| sink.partition-key | optional | none | String | Partition key used for hash strategy. |
数据类型映射
Flink 和 ClickHouse 有各自的数据类型体系，Flink ClickHouse 连接器提供了它们之间的映射关系，如下表所示：
| Flink Type | ClickHouse Type |
|---|---|
| CHAR | String |
| VARCHAR | String / IP / UUID |
| STRING | String / Enum |
| BOOLEAN | UInt8 |
| BYTES | FixedString |
| DECIMAL | Decimal / Int128 / Int256 / UInt64 / UInt128 / UInt256 |
| TINYINT | Int8 |
| SMALLINT | Int16 / UInt8 |
| INTEGER | Int32 / UInt16 / Interval |
| BIGINT | Int64 / UInt32 |
| FLOAT | Float32 |
| DOUBLE | Float64 |
| DATE | Date |
| TIME | DateTime |
| TIMESTAMP | DateTime |
| TIMESTAMP_LTZ | DateTime |
| INTERVAL_YEAR_MONTH | Int32 |
| INTERVAL_DAY_TIME | Int64 |
| ARRAY | Array |
| MAP | Map |
| ROW | Not supported |
| MULTISET | Not supported |
| RAW | Not supported |
如何使用
创建并读写表
在 Flink SQL 中，可以通过 CREATE TABLE 语句注册一个 ClickHouse 表，然后进行读写操作。示例代码如下：
-- register a clickhouse table `t_user` in flink sql.
CREATE TABLE t_user (`user_id` BIGINT,`user_type` INTEGER,`language` STRING,`country` STRING,`gender` STRING,`score` DOUBLE,`list` ARRAY<STRING>,`map` Map<STRING, BIGINT>,PRIMARY KEY (`user_id`) NOT ENFORCED
) WITH ('connector' = 'clickhouse','url' = 'jdbc:ch://127.0.0.1:8123','database-name' = 'tutorial','table-name' = 'users','sink.batch-size' = '500','sink.flush-interval' = '1000','sink.max-retries' = '3'
);-- read data from clickhouse
SELECT user_id, user_type from t_user;-- write data into the clickhouse table from the table `T`
INSERT INTO t_user
SELECT cast(`user_id` as BIGINT), `user_type`, `lang`, `country`, `gender`, `score`, ARRAY['CODER', 'SPORTSMAN'], CAST(MAP['BABA', cast(10 as BIGINT), 'NIO', cast(8 as BIGINT)] AS MAP<STRING, BIGINT>) FROM T;
创建并使用 ClickHouseCatalog
SQL 方式
> CREATE CATALOG clickhouse WITH ('type' = 'clickhouse','url' = 'jdbc:ch://127.0.0.1:8123','username' = 'username','password' = 'password','database-name' = 'default','use-local' = 'false',...
);> USE CATALOG clickhouse;
> SELECT user_id, user_type FROM `default`.`t_user` limit 10;
> INSERT INTO `default`.`t_user` SELECT ...;
Scala 方式
val tEnv = TableEnvironment.create(setting)val props = new util.HashMap[String, String]()
props.put(ClickHouseConfig.DATABASE_NAME, "default")
props.put(ClickHouseConfig.URL, "jdbc:ch://127.0.0.1:8123")
props.put(ClickHouseConfig.USERNAME, "username")
props.put(ClickHouseConfig.PASSWORD, "password")
props.put(ClickHouseConfig.SINK_FLUSH_INTERVAL, "30s")
val cHcatalog = new ClickHouseCatalog("clickhouse", props)
tEnv.registerCatalog("clickhouse", cHcatalog)
tEnv.useCatalog("clickhouse")tEnv.executeSql("insert into `clickhouse`.`default`.`t_table` select...");
Java 方式
TableEnvironment tEnv = TableEnvironment.create(setting);Map<String, String> props = new HashMap<>();
props.put(ClickHouseConfig.DATABASE_NAME, "default");
props.put(ClickHouseConfig.URL, "jdbc:ch://127.0.0.1:8123");
props.put(ClickHouseConfig.USERNAME, "username");
props.put(ClickHouseConfig.PASSWORD, "password");
props.put(ClickHouseConfig.SINK_FLUSH_INTERVAL, "30s");
Catalog cHcatalog = new ClickHouseCatalog("clickhouse", props);
tEnv.registerCatalog("clickhouse", cHcatalog);
tEnv.useCatalog("clickhouse");tEnv.executeSql("insert into `clickhouse`.`default`.`t_table` select...");
总结
Flink ClickHouse 连接器为 Flink 和 ClickHouse 之间的集成提供了便捷的解决方案，使得用户能够在 Flink 中高效地读写 ClickHouse 数据库。通过本文的介绍，你应该对该连接器的使用方法有了较为全面的了解。在实际应用中，可以根据具体需求调整连接器的配置选项，以达到最佳的性能和效果。同时，也欢迎参与项目的开发和贡献，共同推动该项目的发展。