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> <version>对应的版本号</version> ...
然后,我们定义连接 ClickHouse 的 URL 和表名,连接字符串中包含 ClickHouse 的地址和端口。 接下来,通过 SQL 语句创建一个新的表(clickhouse_table),这里指定了connector为clickhouse。 最后,通过 INSERT 语句插入一些数据到 ClickHouse。 4. 运行 Flink 作业 确保你的代码位于合适的文件中,例如flink_clickhouse.py。...
* 通过 flink-jdbc API 将 Flink 数据结果写入到ClickHouse中,只支持Table API * * 注意: * 1.由于 ClickHouse 单次插入的延迟比较高,我们需要设置 BatchSize 来批量插入数据,提高性能。 * 2.在 JDBCAppendTableSink 的实现中,若最后一批数据的数目不足 BatchSize,则不会插入剩余数据。 */ case class Person...
首先我们创建 ClickHouse 连接所需配置的容器类: packageorg.example.source.clickhouse;importjava.io.Serializable;publicclassClickHouseConnectionimplementsSerializable{privatefinalStringhostname;privatefinalintport;privatefinalStringusername;privatefinalStringpassword;privatefinalStringdatabase;privatefinalStringtable;publicCl...
首先我们创建 ClickHouse 连接所需配置的容器类: packageorg.example.source.clickhouse;importjava.io.Serializable;publicclassClickHouseConnectionimplementsSerializable{privatefinalString hostname;privatefinalintport;privatefinalString username;privatefinalString password;privatefinalString database;privatefinalString table...
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 ...
在Flink中批量写入ClickHouse,可以通过配置JDBC连接器,并结合Flink的批处理特性来实现。以下是一些步骤和代码示例,帮助你实现Flink批量写入ClickHouse: 1. 添加依赖 首先,你需要在你的项目中添加Flink和ClickHouse JDBC的依赖。以下是Maven依赖的示例: xml <dependency> <groupId>org.apache.flink</gr...
首先,需要添加ClickHouse的JDBC驱动依赖,然后使用`JDBCOutputFormat`将数据写入ClickHouse。使用JDBC连接器可以实现高吞吐量和低延迟的写入操作。 ```java DataStream<Tuple2<String, Integer>> dataStream = ...; JDBCOutputFormat format = JDBCOutputFormat.buildJDBCOutputFormat() .setDrivername("ru.yandex.clickhouse....
经过前期的技术调研和性能分析,基本确定了以Flink+Clickhouse为核心构建实时数仓。当然,还需要依赖一些其他技术组件来支起整个实时数仓,比如消息队列Kafka、维度存储、CDC组件等。广投数据中台项目的基础设施除了部署了开源的CDH存储与计算平台之外,还采购了“Dataphin+QuickBI”分别提供数据治理能力和可视化能力,在计财实时查...