使用ClickHouse解决Kafka消费问题

最新推荐文章于 2025-07-26 11:34:29 发布

CvhShell

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文章标签： clickhouse kafka 分布式

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CvhShell/article/details/133082653

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本文探讨了如何利用ClickHouse解决Kafka数据消费问题，包括使用ClickHouse的Kafka引擎实现数据传输，提供Python示例代码展示数据插入过程，并介绍了ClickHouse的配置选项和分布式部署能力，以优化大规模数据处理。

在实时数据处理领域，Kafka和ClickHouse是两个非常流行的工具。Kafka是一个分布式流处理平台，用于高吞吐量的数据传输和处理。而ClickHouse是一个开源的列式数据库管理系统，特别适用于大规模数据分析和实时查询。有时候，在将数据从Kafka传输到ClickHouse的过程中，可能会遇到一些问题，例如Kafka消费不及时或者数据丢失的情况。本文将介绍如何使用ClickHouse解决Kafka消费问题，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要确保已经正确安装和配置了Kafka和ClickHouse。然后，我们可以使用ClickHouse提供的Kafka引擎来消费Kafka中的数据并将其存储到ClickHouse中。下面是一个示例的ClickHouse表定义：

CREATE TABLE kafka_test
(
    `key` String,
    `value

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clickhouse--kafka引擎接入同步表.docx

12-26

Clickhouse—kafka引擎接入到同步表同样可同步，等同于直接插入同步表,说明只要同步表有变化久同步，和具体变化源没关系，merger系列引擎对外没有区别，可互相转化

使用ClickHouse和Kafka实现高效数据处理

YazIdris的博客

09-20

301

ClickHouse是一个开源的列式数据库管理系统，专门用于高性能的实时数据分析。它被设计用于处理大规模数据集，并提供了快速的查询和高并发的访问能力。ClickHouse可以在大规模集群上运行，支持水平扩展，以便处理PB级别的数据。

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Clickhouse实时消费Kafka

scalad

08-25

6480

Clickhouse一、背景介绍二、操作流程三、一些概念四、一些问题一、背景介绍这么做的好处有：二、操作流程三、一些概念四、一些问题 1、StorageKafka (queue): Can’t get assignment. It can be caused by some issue with consumer group (not enough partitions?). Will keep trying 2、clickhouse DB::CSVRowInputFormat::readRow

ClickHouse消费Kafka

S1124654的博客

09-29

1077

ClickHouse消费Kafka

Clickhouse使用kafka引擎表消费日志数据

weixin_43964005的博客

03-11

449

Clickhouse使用kafka引擎表消费日志数据时遇到的问题：kafka引擎表指定的数据格式【kafka_format = ‘JSONEachRow’】，当日志数据有些属性是对象类型时，数据无法入库。需要把对象类型属性先转json字符串才能入库。

使用clickhouse kafka表引擎消费kafka写入clickhouse

flye的专栏

12-15

2885

本文使用seatunnel 消费kafka数据写入clickhouse文章的kafka topic，用另一种方式写入clickhouse，也是练习下clickhouse kafka引擎。本文也默认已安装了kafka与clickhouse，这方面的安装文档很多，这里不做详述；前提准备 kafka ：2.7.0；通过filebeat 写入kafka一、kafka数据格式使用kafka 命令查看数据格式：{},},},},"ecs": {},"host": {},"log": {

clickhouse消费kafka消息

yipiantian的博客

03-02

1285

知识点： 1、kafka安装以及基本命令（本文安装过程略） 2、clickhouse建kafka引擎表 3、clickhouse建merge引擎表（其他引擎暂无测试）另外还可以安装kafkacat工具查看kafka，本例全在本机实现，跨服务器理论上调整kafka_broker_list即可，但还未测试。一、查看kafka消息体结构 [root@SVRxxxxxxIN50002 sh]# kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 10.x.x.x

ClickHouse的kafka验证配置

ws271的博客

01-29

2768

ClickHouse的kafka验证配置问题描述： ClickHouse创建kafka引擎进行消费，如果kafka有验证，如何配置？解决方案：比如kafka使用了sasl_plaintext验证，在ClickHouse建立kafka引擎之前，需要在config.xml内加上验证配置 <kafka> <security_protocol>sasl_plaintext</security_protocol> <sasl_mechan

【clickhouse】clickhouse kafka 引擎常见问题

九师兄

02-09

2618

1.概述首先看看 kafka clickhouse 引擎相关内容。翻译：https://altinity.com/blog/clickhouse-kafka-engine-faq Kafka是一种将数据流式传输到ClickHouse的流行方法。ClickHouse为此提供了一个内置连接器-Kafka引擎。我们来自Cloudfare的朋友最初将此引擎贡献给ClickHouse。自那时以来，Kafka引擎已经进行了大量的重新设计，现在由Altinity开发人员进行维护。但是，并不总是很清楚如何以最有效的方式

ClickHouse高性能实时分析数据库-消费实时数据流(消费kafka)

HANG.NIAN

07-26

1321

ClickHouse 的 Kafka 引擎本质上是一个数据流的适配器（Adapter），而不是一个存储引擎。Kafka 引擎本身不存储任何数据。它就像一根管道，直接连接到 Kafka 的 Topic。当你查询一个的表时，ClickHouse 会实时地从 Kafka Topic 中拉取（Consume）消息，并根据你指定的格式（如 JSON, CSV）进行解析，然后将结果返回给你。由于它不存储数据，所以它通常不单独使用，而是与物化视图（Materialized View）

ClickHouse10-ClickHouse中Kafka表引擎

c_zyer的博客

03-27

1873

Kafka表引擎也是一种常见的表引擎，在很多大数据量的场景下，会从源通过Kafka将数据输送到ClickHouse，Kafka作为输送的方式，ClickHouse作为存储引擎与查询引擎，大数据量的数据可以得到快速的、高压缩的存储。

ClickHouse物化视图消费kafka日志

weixin_44830864的博客

03-04

1431

根据不同的场景，可以对物化视图的查询语句进行修改，比如需要针对一些json的解析存储等。5.kafka生产数据，查看clickhouse实体表是否拿到数据。clickhouse会自动建立.innner开头的实体表存储。4.创建物化视图解析kafka引擎表日志并存储到实体表。如下，这样日志解析存库就可以实时消费kafka日志。clickhouse实体表也是成功取到数据了。3.创建实体表存储消费到的kafka数据。2.创建kafka主题表。1.创建kafka主题。

clickhouse解决kafka不消费问题

zoujc936的博客

09-16

1805

开发过程中使用clickhouse的kafka引擎来同步数据，发现数据如果出现错误，clickhouse不会跳过错误的行，会一直停在这里retry，导致后面的数据无法读取

clickhouse从kafka消费数据并存储

weixin_43172032的博客

12-07

875

clickhouse从kafka消费数据并存储一，构建消费kafka数据的数据表二，构建用于持久化的数据表三，构建物化视图一，构建消费kafka数据的数据表 CREATE TABLE kafka_clickhouse (time Timestamp,name String, age Int8) ENGINE = Kafka SETTINGS kafka_broker_list = 'host1:port...', kafka_topic_list = 'topic_name', kafka_group_n

ClickHouse Kafka 引擎教程

一览无遗

12-15

2155

ClickHouse 可以使用 Kafka 表引擎和物化视图直接从 Kafka 主题读取消息，该视图获取消息并将其推送到 ClickHouse 目标表。在此示例中，“kafka”是服务器的 DNS 名称。正如这篇博客文章所展示的，Kafka 表引擎提供了一种简单而强大的方法来集成 Kafka 主题和 ClickHouse 表。在单独的终端窗口中启动消费者，以从 Kafka 上的 readings_high 主题打印消息，如下所示。事实证明，此表可以读取和写入消息，但在此示例中，我们将仅使用它进行写入。

昨晚，我们的消费者居然停止消费kafka集群数据了

方志朋的博客

06-12

1111

以下文章来源方志朋的博客，回复”666“获面试宝典图片来源：伪装者来源 |https://juejin.im/post/6874957625998606344笔者所在的是一家金融科技公司...

Clickhouse充当Kafka消费者的使用记录

sz66cm 学习随笔

03-18

2238

kafka clickhouse 配合使用

Flink1.16消费Kafka数据并批量插入到Clickhouse

09-12

1515

实现思路：通过实现SpringBoot的CommandLine接口以达到容器启动完成就初始化并常驻的任务操作。

ClickHouse与Kafka的整合

AI天才研究院

01-25

1686

1.背景介绍 1. 背景介绍 ClickHouse 是一个高性能的列式数据库，主要用于日志分析和实时数据处理。Kafka 是一个分布式流处理平台，用于构建实时数据流管道和流处理应用程序。在现代数据处理系统中，ClickHouse 和 Kafka 是常见的组件，它们之间的整合可以实现更高效的数据处理和分析。本文将涵盖 ClickHouse 与 Kafka 的整合方法、最佳实践、实际应用场景和...

分布式集群 clickhouse创建 kafka表

最新发布

11-07

在 **ClickHouse 分布式集群**中创建 Kafka 表，目的是让整个集群能够协调地从 Kafka 消费数据，并将消息分发到各个分片（shard）进行处理或存储。但由于 ClickHouse 的 `Kafka` 表引擎是**非分布式的、本地表引擎**，你不能直接在一个分布式节点上“全局消费”Kafka。因此，必须采用特定架构设计来实现高可用、负载均衡的 Kafka 数据接入。 --- ## ✅ 目标在 ClickHouse 分布式集群中： - 从 Kafka 主题消费消息； - 将数据均匀写入各分片的本地表（如 `ReplicatedMergeTree`）； - 支持容错和扩展性； - 避免重复消费或多副本重复写入。 --- ## 🧩 核心原理：Kafka + 物化视图 + 分布式架构标准做法如下： ```text +------------------+ | Kafka Cluster | +--------+---------+ | v +---------------------------+ | Kafka Engine Table (Local)| | on ONE replica per shard| +------------+--------------+ | v +--------------------------+ | Materialized View | | → Distributed Table | | → Local MergeTree Tables | +--------------------------+ ``` > ⚠️ 关键点：**每个 shard 上只在一个 replica 上部署 Kafka 消费逻辑**，避免多副本重复消费。 --- ## ✅ 步骤详解：在分布式集群中接入 Kafka ### 🔹 第一步：定义宏（metrika.xml）确保每个节点配置了 `{shard}` 和 `{replica}` 宏，用于复制路径生成。 ```xml  <yandex> <macros> <shard>wxr1</shard>  <replica>replica1</replica>  </macros> </yandex> ``` --- ### 🔹 第二步：为每个 shard 创建本地目标表（使用 ReplicatedMergeTree） #### 在每个 shard 的所有 replica 上执行： ```sql CREATE TABLE db.hw_x_vhr_dtc_local ON CLUSTER 'your_cluster_name' ( timestamp DateTime, signal_id String, value Float64, device_id String ) ENGINE = ReplicatedMergeTree( '/clickhouse/tables/{shard}/hw_x_vhr_dtc_multi_signal_inspect_log', '{replica}' ) PARTITION BY toYYYYMMDD(timestamp) ORDER BY (timestamp, signal_id); ``` ✅ 这是一个可复制的本地表，每个 shard 存一份。 --- ### 🔹 第三步：创建对应的 `Distributed` 表（跨 shard 查询用） ```sql CREATE TABLE db.hw_x_vhr_dtc_all ON CLUSTER 'your_cluster_name' AS db.hw_x_vhr_dtc_local ENGINE = Distributed('your_cluster_name', db, hw_x_vhr_dtc_local, rand()); ``` 这个表用于跨所有 shard 查询。 --- ### 🔹 第四步：仅在每个 shard 的一个 replica 上创建 Kafka 消费表和物化视图 > ❗ 注意：**只能在一个 replica 上创建 Kafka 表和物化视图**，否则会重复消费！我们可以借助 `{replica}` 判断是否为主消费者。 #### 方法一：手动选择主 replica（推荐用于生产）比如你决定每个 shard 上 `replica1` 负责消费 Kafka。 ##### 在 `replica1` 上执行： ```sql -- 创建 Kafka 引擎表（仅本地） CREATE TABLE db.kafka_queue ON CLUSTER 'your_cluster_name' ( timestamp DateTime, signal_id String, value Float64, device_id String ) ENGINE = Kafka SETTINGS kafka_broker_list = 'kafka1:9092,kafka2:9092,kafka3:9092', kafka_topic_list = 'iot_signals', kafka_group_name = 'clickhouse_iot_group', kafka_format = 'JSONEachRow', kafka_num_consumers = 1, kafka_skip_broken_messages = 10; ``` > `kafka_group_name` 必须唯一，确保消费者组只有一个实例在读取。 --- #### 第五步：创建物化视图，将 Kafka 数据写入本地表仍然在 `replica1` 上执行： ```sql CREATE MATERIALIZED VIEW db.consumer TO db.hw_x_vhr_dtc_local AS SELECT timestamp, signal_id, value, device_id FROM db.kafka_queue; ``` ✅ 效果： - Kafka 消息被 `replica1` 消费； - 自动插入本地 `hw_x_vhr_dtc_local` 表； - 其他副本通过 ZooKeeper 同步该数据（由 `ReplicatedMergeTree` 保证）； --- ## 📊 数据流图示 ```text +-------------+ +------------------+ +--------------------+ | | | | | | | Kafka |---->| kafka_queue |---->| Materialized View |-----> hw_x_vhr_dtc_local | Topic | | (on replica1) | | (inserts locally) | [每个 shard 一份] | | | | | | +-------------+ +------------------+ +--------------------+ | v Distributed Table (all shards) ``` --- ## ✅ 如何验证是否正常工作？ ### 1. 查看 Kafka 消费状态 ```sql SELECT * FROM system.tables WHERE name = 'kafka_queue'; SELECT * FROM system.kafka_consumers; SELECT * FROM system.kafka_offsets; ``` ### 2. 检查是否有错误日志 ```sql SELECT * FROM system.errors WHERE name LIKE '%Kafka%' OR last_error_time > now() - INTERVAL 5 MINUTE; ``` ### 3. 查询本地表是否有数据 ```sql SELECT count(*) FROM db.hw_x_vhr_dtc_local; SELECT * FROM db.hw_x_vhr_dtc_local LIMIT 5; ``` ### 4. 查询分布式表（全集群汇总） ```sql SELECT count(*) FROM db.hw_x_vhr_dtc_all; ``` --- ## ⚠️ 常见问题与最佳实践 | 问题 | 解决方案 | |------|----------| | 多个 replica 消费导致重复数据 | 只在一个 replica 上建 `kafka_queue` 和 `MV` | | 消费者宕机后无法恢复 | 使用稳定的 `kafka_group_name`，ZooKeeper 记录 offset | | 消费速度慢 | 增加 `kafka_num_consumers` 或分区数 | | 格式解析失败 | 使用 `kafka_skip_broken_messages` 跳过坏消息（调试用） | | Kafka 表无法连接 | 检查网络、topic 是否存在、broker 地址 | --- ## ✅ 高可用建议：自动切换消费者（进阶）如果你希望支持故障转移（例如 `replica1` 挂了，`replica2` 接管消费），可以结合外部监控工具（如 Consul、ZooKeeper、Prometheus + Alertmanager）动态控制物化视图启停，但这需要额外开发。更简单的替代方案是使用 **Kafka Connect + ClickHouse Sink Connector**，实现更健壮的分布式消费。 --- ## ✅ 总结：完整脚本模板（适用于集群） ```sql -- Step 1: 创建本地复制表（所有节点） CREATE TABLE IF NOT EXISTS db.hw_x_vhr_dtc_local ON CLUSTER 'your_cluster' ( timestamp DateTime, signal_id String, value Float64, device_id String ) ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{shard}/hw_x_vhr_dtc_log', '{replica}') PARTITION BY toYYYYMMDD(timestamp) ORDER BY (timestamp, signal_id); -- Step 2: 创建分布式表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS db.hw_x_vhr_dtc_all ON CLUSTER 'your_cluster' AS db.hw_x_vhr_dtc_local ENGINE = Distributed('your_cluster', db, hw_x_vhr_dtc_local, rand()); -- Step 3: 仅在主 replica 上创建 Kafka 表（如 replica1） CREATE TABLE IF NOT EXISTS db.kafka_queue ( timestamp DateTime, signal_id String, value Float64, device_id String ) ENGINE = Kafka SETTINGS kafka_broker_list = 'kafka1:9092,kafka2:9092', kafka_topic_list = 'iot_signals', kafka_group_name = 'ch_iot_group_v1', kafka_format = 'JSONEachRow', kafka_skip_broken_messages = 5; -- Step 4: 创建物化视图（仅主 replica） CREATE MATERIALIZED VIEW IF NOT EXISTS db.consumer TO db.hw_x_vhr_dtc_local AS SELECT timestamp, signal_id, value, device_id FROM db.kafka_queue; ``` > 💡 提示：可以用 Ansible/Jinja 判断 `{replica} == 'replica1'` 来条件执行最后两步。 ---