当前我们仅实现了 DataStreamAPI风格的 Flink-ClickHouse Sink,随着 Flink 作业 SQL 化的大潮,在未来还计划实现 SQL 风格的 ClickHouse Sink,打磨健壮后会适时回馈给社区。另外,除了随机路由,我们也计划加入轮询和 sharding key hash 等更灵活的路由方式。 还有一点就是,ClickHouse 并不支持事务,所以也不必费心考虑 2PC...
1、使用Flink进行实时数据处理：使用Flink可以轻松地将实时数据流处理为可供分析和查询的数据。通过Flink，可以将数据从多个数据源中提取，转换并发送到ClickHouse。2、将数据存储在ClickHouse中：ClickHouse是一个高性能的列存储数据库，特别适用于实时数据仓库。将处理后的数据存储在ClickHouse中，可以快速查询和分析大量数...
Flink 写入 ClickHouse API 可以通过Flink原生JDBC Connector包将Flink结果写入ClickHouse中,Flink在1.11.0版本对其JDBC Connnector进行了重构: 重构之前(1.10.x 及之前版本),包名为 flink-jdbc 。 重构之后(1.11.x 及之后版本),包名为 flink-connector-jdbc 。 二者对 Flink 中以不同方式写入 ClickHouse Sink ...
当前我们仅实现了 DataStream API 风格的 Flink-ClickHouse Sink,随着 Flink 作业 SQL 化的大潮,在未来还计划实现 SQL 风格的 ClickHouse Sink,打磨健壮后会适时回馈给社区。另外,除了随机路由,我们也计划加入轮询和 sharding key hash 等更灵活的路由方式。 还有一点就是,ClickHouse 并不支持事务,所以也不必费心考虑 ...
在Flink中使用自定义Source 接下来,我们可以在Flink应用程序中使用这个自定义的source function来读取数据: import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; public class ClickHouseToFlink { public static void main(String[] args) throws Exception { final StreamExecutionEnvironment env...
例如,对于内存,clickhouse并不像flink这类框架一样,设定框架内存、任务内存等等各种各样的内存参数。只在users.xml中设定了单个任务使用的内存上限,设置的值也是简单粗暴的10000000000 , 10G。具体配置在users.xml中 -> -> <max_memory_usage> 参数。 clickhouse的配置文件集中在config.xml和users.xml两个配置文件里...
仅Flink计算引擎VVR 3.0.2及以上版本支持ClickHouse连接器。 仅Flink计算引擎VVR 3.0.3,VVR 4.0.7及以上版本支持ignoreDelete选项。 仅Flink计算引擎VVR 4.0.10及以上版本支持ClickHouse的Nested类型。 仅Flink计算引擎VVR 4.0.11及以上版本支持直接将数据写入到ClickHouse分布式表对应的本地表。 仅Flink计算引擎VVR 4.0...
实时部分以消息队列的方式实时增量消费,一般以Flink+Kafka的组合实现,维度表存在关系型数据库或者HBase;离线部分一般采用T+1周期调度分析历史存量数据,每天凌晨产出,更新覆盖前一天的结果数据,计算引擎通常会选择Hive或者Spark。优点是数据准确度高,不易出错;缺点是架构复杂,运维成本高。 第二种是Kappa架构,相较于...
(2) Idea调试Flink代码在开启checkpoint的情况下,触发报错时不输出异常信息且不断重启Flink默认开启任务重启策略,当开启checkpoint时,如果代码有bug会导致整个任务不断重启,而不会抛出异常,很难排查问题。解决思路:在开发环境注释checkpoint调试运行,如果业务逻辑代码没有问题再开启恢复checkpoint代码后重新发布到线上。(3)...
1. **依赖配置**:首先,你需要在 Flink 项目的 `pom.xml` 文件中添加 ClickHouse 连接器的依赖。例如,使用 Maven 可以添加如下依赖: ```xml <dependency> <groupId>com.itinycheng</groupId> <artifactId>flink-connector-clickhouse_${scala.binary.version}</artifactId> ...