Flink + Kafka + ClickHouse 是一种常见的高可用数据湖仓设计架构，它能够实现海量数据的存储、处理、分析和可视化，具有以下特点：● Fink 是一款基于 Apache Flink 的流处理引擎，能够对实时数据进行处理和分析，并将结果写入到 Kafka 中。● Kafka 是一款高吞吐量的消息队列系统，能够实现数据的持久化和传输。● ...
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Flink主程序,消费kafka,做清洗,然后写入clickhouse,这都是常规操作,这里贴一下关键代码吧。 连接clickhouse有2种方式,8123端口的http方式,和基于9000端口的tcp方式。 这里官方推荐的是连接驱动是0.3.2: <dependency><!-- please stop using ru.yandex.clickhouse as it's been deprecated --><groupId>com.clickhou...
importjava.util.List;importorg.slf4j.Logger;importorg.slf4j.LoggerFactory;importru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver;importorg.apache.flink.connector.jdbc.JdbcSink;importorg.apache.flink.connector.jdbc.JdbcStatementBuilder;importorg.apache.flink.connector.jdbc.JdbcExecutionOptions;importorg.apache.flink.conn...
我们使用Flink编写程序,消费kafka里面的主题数据,清洗、归一,写入到clickhouse里面去。 这里的关键点,由于第一次使用,无法分清应该建立什么格式的clickhouse表,出现了一些问题,最大的问题就是程序将数据写入了,查询发现数据不完整,只有一部分。我也在网上查了一些原因,总结下来。
我们使用Flink编写程序,消费kafka里面的主题数据,清洗、归一,写入到clickhouse里面去。 这里的关键点,由于第一次使用,无法分清应该建立什么格式的clickhouse表,出现了一些问题,最大的问题就是程序将数据写入了,查询发现数据不完整,只有一部分。我也在网上查了一些原因,总结下来。
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。 列式数据库更适合于OLAP场景(对于大多数查询而言,处理速度至少提高了100倍),下面详细解释了原因(通过图片更有利于直观理解),图片来源于ClickHouse中文官方文档。 行式 列式 我们使用Flink编写程序,消费kafka里面的主题数据,清洗、归一,写入到clickhouse...
本示例使用Kafka connector,通过Flink将Kafka数据实时导入到ClickHouse public class FlinkSinkClickHouse { public static void main(String[] args) throws Exception { String url = "jdbc:clickhouse://192.168.10.203:8123/default"; String user = "default"; ...
我们使用Flink编写程序,消费kafka里面的主题数据,清洗、归一,写入到clickhouse里面去。 这里的关键点,由于第一次使用,无法分清应该建立什么格式的clickhouse表,出现了一些问题,最大的问题就是程序将数据写入了,查询发现数据不完整,只有一部分。我也在网上查了一些原因,总结下来。
本示例使用Kafka connector,通过Flink将Kafka数据实时导入到ClickHouse public class FlinkSinkClickHouse { public static void main(String[] args) throws Exception { String url = "jdbc:clickhouse://192.168.10.203:8123/default"; String user = "default"; ...