kafka_commit_every_batch:表示执行 Kafka Commit 的频率,因此这里提交偏移量的方式是手动提交,默认值为 0,即当一整个 Block 块完全写入数据表后才执行一次 commit。如果设置为 1,则每写完一个 Batch 批次的数据就会执行一次 Kakfa Commit(一次 Block 写入操作,由多次 Batch 写入操作组成) 因此ClickHouse 在对接 Ka...
kafka_skip_broken_messages:Kafka消息解析器对每个块的架构不兼容消息的容忍度(默认值:0)。如果kafka_skip_broken_messages = N则引擎跳过N条无法解析的Kafka消息(一条消息等于一行数据)。 kafka_commit_every_batch:批量提交时的每批次大小(默认值:0) kafka_thread_per_consumer:为每个消费者提供独立的线程(默认...
[kafka_schema = ''] //对应Kafka的schema参数 [kafka_num_consumers = N] //表示消费者的数量,默认值为1 [kafka_skip_broken_messages = N] [kafka_commit_every_batch = N //表示执行Kafka commit的频率 注意:带方括号的为选填项 创建数据表方式 CREATE TABLE kafka_test( id UInt32, code String, ...
kafka_format='data_format'[,][kafka_row_delimiter = 'delimiter_symbol',][kafka_schema = '',][kafka_num_consumers = N,][kafka_max_block_size = 0,][kafka_skip_broken_messages = N,][kafka_commit_every_batch = 0,][kafka_thread_per_consumer = 0]或者 ENGINE=Kafka(kafka_broker_list, ...
[kafka_commit_every_batch=0,] [kafka_client_id='',] [kafka_poll_timeout_ms=0,] [kafka_poll_max_batch_size=0,] [kafka_flush_interval_ms=0,] [kafka_thread_per_consumer=0,] [kafka_handle_error_mode='default',] [kafka_commit_on_select=false,] ...
[kafka_num_consumers = N] [kafka_skip_broken_messages = N] [kafka_commit_every_batch = N] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 参数详解 必填参数: kafka_broker_list:表示Broker服务的地址列表,多个地址之间使用逗号分隔。 kafka_topic_list:表示订阅消息主题的名称列表,多个主题之间使用逗...
kafka_commit_every_batch:执行kafka commit的频率,默认值为0,即当一整个Block数据块完全写入数据表后才执行commit;如果设置为1,则每写完一个Batch批次的数据就会执行一次commit(一次Block写入操作由多次Batch写入操作组成) 3)创建数据表 使用已有的数据表,以下只给出了分布表的创建语句。
当您需要将消息队列Kafka的数据实时同步至云数据库ClickHouse中时,本文档为您提供了详细的解决方案,以满足您的数据实时处理需求。
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kafka_max_block_size 否 Kafka訊息的最大批次大小,單位:Byte,預設值為65536。 kafka_skip_broken_messages 否 Kafka訊息解析器對於髒資料的容忍度,預設值為0。如果kafka_skip_broken_messages=N,則引擎將跳過N條無法解析的Kafka訊息(一條訊息等於一行資料)。 kafka_commit_every_batch 否 執行Kafka Commit的頻率...