使用Flink-Connector-ClickHouse:这是一个高效的数据交换组件,允许在Flink流处理作业中无缝地读取和写入ClickHouse数据。 自定义SourceFunction:通过实现自定义的SourceFunction来分批从ClickHouse读取数据,并在Flink中进行处理。这种方式更加灵活,但需要更多的开发工作。 2. 配置Flink以连接ClickHouse 在使用Flink-Connector-Clic...
这里引入的 Flink Table API 开发相关的包都标记为provided,因为 Flink 本身已经存在这个包了,然后 ClickHouse 相关包需要作为依赖打进去,如果不打进去的话需要把独立的包放到 Flink 的 lib 目录下,因为 Connector 依赖 ClickHouse Client,所以这俩依赖必须同时加载,在提交任务时包含依赖是无效的,如果依赖不存在那么在...
1. 重新构建flink 工程 flink-connector-clickhouse 构建成功后,就需要把打好的目标包给引入到 Flink 工程,这里又引出一系列操蛋的事情。 由于Flink已经被迫从之前的 1.15 升级到了 1.18,导致工程里面所有原本是基于 1.15 写的 DataStream API,全部都要重写(这设计者脑子应该是进si了吧),就问你窝不窝火。 编译时...
packageorg.example.source.clickhouse;importorg.apache.flink.api.common.serialization.DeserializationSchema;importorg.apache.flink.configuration.ConfigOption;importorg.apache.flink.configuration.ConfigOptions;importorg.apache.flink.configuration.ReadableConfig;importorg.apache.flink.table.connector.format.DecodingFormat...
可以通过 JDBC(flink-connector-jdbc)方式来直接写入 ClickHouse,但灵活性欠佳。好在 clickhouse-jdbc 项目提供了适配 ClickHouse 集群的 BalancedClickhouseDataSource 组件,我们基于它设计了 Flink-ClickHouse Sink,要点有三: 写入本地表,而非分布式表,老生常谈了。
//maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <parent> <artifactId>flink-learning-connectors</artifactId> <groupId>com.zhisheng.flink</groupId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> </parent> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <artifactId>flink-learning-connectors-clickhouse</artifactId> <properties> ...
flink-connector连接器:https://github.com/DTStack/flinkx flink-sink-clickhouse:https://github.com/ivi-ru/flink-clickhouse-sink # csdn 注:以防原文连接丢失,此处综合两种方式的内容如下所示 flink-sink-clickhouse/elasticsearch 我亲测的github项目地址:https://github.com/ainusers/flink-adapter-datasource ...
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 ...
1.下载代码 https://github.com/itinycheng/flink-connector-clickhouse 2.进入目录分别执行执行命令 mvn spotless:apply mvn -U clean package -Dmaven.test.skip=true 当然如果你想做个伸手党 :) 复制下方链接就可以下载哈 https://oss.tlxfif.com/flink-connector-clickhouse/flink-connector-clickhouse-1.14.3...
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 。