Flink ClickHouseSink：高效写入ClickHouse的大数据

最新推荐文章于 2025-09-24 09:32:48 发布
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本文详细阐述了如何在大数据场景中，结合Apache Flink和ClickHouse实现高效的数据处理和存储。通过配置Flink的ClickHouseSink，利用DataStream API展示了将数据写入ClickHouse的代码示例，包括设置连接参数、转换数据类型和执行Flink作业的过程。此方法有助于提升大数据写入ClickHouse的效率。

Flink ClickHouseSink：高效写入ClickHouse的大数据

Apache Flink是一个流式处理引擎，而ClickHouse是一个高性能的列式数据库。在大数据场景中，将Flink与ClickHouse结合使用可以实现高效的数据处理和存储。本文将介绍如何使用Flink的ClickHouseSink将数据有效地写入ClickHouse，并提供相应的源代码示例。

首先，确保已经安装了Flink和ClickHouse，并且已经配置好了它们的环境。

接下来，我们需要为Flink配置ClickHouseSink。在Flink中，使用Table API或DataStream API都可以实现这一目的。下面是使用DataStream API配置ClickHouseSink的示例代码：

import org.apache.flink.api.java.tuple.
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Flink 写入 ClickHouse 大数据导致内存溢出问题的解决方案
DevEnigma的博客
08-12 696
对于Flink写入ClickHouse时可能出现的内存溢出问题，我们可以通过优化写入逻辑，将大对象拆分成小块进行批量写入，以减少每次写入的内存占用。然而，在实际中，我们经常会遇到一些挑战，比如当我们使用Flink将大对象写入ClickHouse时可能会导致内存溢出（OOM）的问题。当大量的大对象写入ClickHouse时，老年代的内存可能会被耗尽，从而导致OOM错误的发生。为了解决这个问题，我们可以通过优化Flink的写入逻辑，将大对象拆分成小块进行批量写入，以减少每次写入的内存占用。
flink实战--数据写入clickhouse（自定义ClickHouseSink 与jdbc sink）
阿华田的博客
06-06 8076
简介 Clickhouse 支持http协议的web方式进行访问，也支持JDBC或者ODBC的驱动程序的客户端进行访问，我们使用Flink操作Clickhouse ，可以想操作mysql一样通过JDBC的方式进行访问，本文将具体介绍flink实时写入Clickhouse的实现方式，对于flink自定义sink，参考上篇博客：https://blog.youkuaiyun.com/aA518189/article/details/86544844。 Flink数据写入Clickhouse步骤 ...
Flink-clickhousesink
旺旺的博客
03-31 3700
1需求 需求：准备将一些明细数据存入clickhouse中，方便事件的在线检索。开发一个Flink的clickhouseSink； flink版本 1.10 ，flink版本1.12 两个版本 ClickHouse的java api也是基于jdbc的接口来做的。所以按照 JDBCSinkFunction 继承RichSinkFunction来实现。并且还需要创建一个JDBCOutputFormat来用于真正的输出数据到clickhouse 2.代码 JdbcSinkFunction 代码
Flink_Clickhouse_Sink
分享大数据、java相关的技术
11-25 2200
Flink Sink Flink-clickhouse JDBC sink: 1.若是没有接触过clickhouse的同学可以先看下java连接clickhouse的方法。 @Test public void clickhouseTest(){ //使用clickhouse官网推荐的JDBC连接方式，使用了官网推荐的连接驱动 String url = "jdbc:clickhouse://xxxxxx:8123/secisland"; ClickHouseProperties p
Flink消费Datahub到ClickhouseSink
最新发布
weixin_44996457的博客
09-24 293
本文介绍了解决批量写入多并行度时数组下标越界问题的方案。首先在ClickHouse中创建了销售出库单明细表，然后通过DatahubSourceFunction获取数据源，使用Flink进行数据处理。关键点在于ClickHouseBatchSink中引入ReentrantLock机制，通过加锁确保在高并行度下批量写入时不会出现ArrayList.size大于batchSize导致的数组越界问题。该方案还包含完善的异常处理和重试机制，保证了数据写入的可靠性和稳定性。
Flink 通过开源中间件，写数据到ClickHouse
认知 行动 坚持
01-03 1828
目录 一、添加maven依赖 二、编写Java Bean实体类 三、输入数据，启动Flink 应用 四、在ClickHouse 验证数据是否写入成功 一、添加maven依赖 <dependency> <groupId>ru.ivi.opensource</groupId> <artifactId>flink-clickhouse-sink</artifactId>
flink-clickhouse-sink:Flink水槽的Clickhouse
05-17
Flink-ClickHouse-Sink 描述 用于数据库的器。 由。 用于将数据加载到ClickHouse的高性能库。 它有两个触发器来加载数据：超时和缓冲区大小。 版本图 闪烁 flink-clickhouse-sink 1.3。* 1.0.0 1.9。* 1.3.1 安装 Maven中央 < dependency> < groupId>ru.ivi.opensource</ groupId> < artifactId>flink-clickhouse-sink</ artifactId> < version>1.3.1</ version> </ dependency> 用法 特性 flink-clickhouse-sink使用配置属性的两个部分：common和操作员链中的每个接收器。 共同的部分（像全局一样使用）： clickhouse
Flink入门实战之Sink clickhouse
xiaoc100200的博客
01-04 2729
clickhouse 建表语句 // 建数据库 CREATE database test_db; // 建MergeTree表 CREATE table test_db.test( id Int32, date Date, age Int8 ) engine=MergeTree() order by id ; // 测试插入 INSERT into test_db.test values (4, '2020-01-12', 19), (5, '2020-02-13', 3); // 查看 SELEC.
Flink与ClickHouse的数据交互——高效数据写入ClickHouse
BugCrusher的博客
08-17 1002
首先，我们创建了一个Flink作业，使用ClickHouseSink将数据写入ClickHouse。在大数据处理领域，Apache Flink是一个强大的流处理框架，而ClickHouse则是一种快速、可扩展的列式数据库。本文将探讨如何使用Flink将数据高效地写入ClickHouse，并提供相应的源代码示例。但是，在实际使用中，我们需要配置ClickHouse的连接信息，包括地址、端口、用户名和密码等。首先，我们需要创建一个Flink作业来读取数据并将其写入ClickHouse。二、创建Flink作业。
ClickHouse 与 Flink 集成：实时大数据处理的完美组合
大数据洞察的博客
07-16 944
为什么需要Flink+ClickHouse？——实时业务（如电商推荐、金融风控）需要"处理快"且"查询快"的解决方案。如何实现两者的集成？——从概念到代码，一步步演示流处理到OLAP存储的完整流程。范围覆盖：核心概念解释、集成架构、代码实战、应用场景及未来趋势。故事引入：用电商实时销售场景引出问题；核心概念：用"快递流水线"类比Flink，"智能仓库"类比ClickHouse；集成架构：用流程图展示数据从产生到查询的全链路；
【Flink】flink ClickHouseSink--数据写入ClickHouse
九师兄
02-21 4456
1.概述 转载：Flink自定义ClickHouseSink–数据写入ClickHouse 这个版本是flink1.11版本才有的相关功能。 遇到需要将Kafka数据写入ClickHouse的场景，本文将介绍如何使用Flink JDBC Connector将数据写入ClickHouse Flink JDBC Connector Flink JDBC源码： /** * Default JDBC dialects. */ public final class JdbcDialects { private
Flink 自定义sink 写入 Clickhouse
zx711166的博客
12-30 1848
Flink 自定义sink 写入 Clickhouse添加依赖构建ClickhouseSink参数实例构建自定义ClickhouseStoreSink 添加依赖 <dependency> <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId> <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId> <version>0.2.4</version> </depend
Flink动态ClickhouseSink+自动建表
javaMylife的博客
07-04 1914
通过自定义注解的形式，对JdbcSink进行封装，支持自动建表、自动拼接insert语句
FlinkClickHouseSink范例
GavinKai
08-30 478
package com.xxx.job; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import com.xxx.pojor.VisitorStats; import com.xxx.sink.ReportClickHouseSink; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.kafka.shaded.org.apache.kafka.c...
Clickhouse-file：基于Clickhouse-local实现Clickhouse高效写入数据
u011618288的博客
06-08 2621
Clickhouse file模式、Clickhouse local生成Clickhouse file，通过rsync传输到Clickhouse服务器
Flink的Sink支持mysql和Clickhouse
tao724624173的博客
09-08 539
一开始确实引入了很多 开源的flink-sink-Clickhouse的包但是还是不理想高并发的情况下偶尔会丢数据或者job直接卡死的情况，所以最后使用官方的jdbc来连接找了一波在站内看到大佬的帖子。里面提到的开源项目都做过尝试，最后在博客园翻到一个博主提供了jdbc的示例，于是在他的基础上改了一波。其他的基本操作都是一样的，都是通过PreparedStatement来指定构造sql的参数，一开始找到的是直接封装bean对象，但是实际场景下map的操作有点多比较方便所以添加了一个map的构造参数方法。
flink读clickhouse，自定义sink和source
jianm_liu的博客
01-15 1741
flink分批读clickhouse数据，处理后再存clickhouse。存量数据：按天分批取数据处理；增量数据：每隔一段时间拉取一次数据。
【自定义Source、Sink】Flink自定义Source、Sink对ClickHouse进行读和批量写操作_flink 读取clickhouse
2401_84186109的博客
04-17 1120
使用 Flink-jdbc-connector + 批量写入 + sql语句的预编译 写入 Clickhouse。* @param object: clickhouse表PO对象的属性字段所对应的数据类型。* 1. getDeclaredFields()：获取所有的字段，不会获取父类的字段。* 2. getFields(): 只能会public字段，获取包含父类的字段。* @param fields: clickhouse表PO对象的属性字段。* 对预编译之后的sql语句进行占位符替换。
flink 1.9 sink clickhouse
qq_38363255的博客
06-23 769
由于flink 1.9 版本的jdbc 有不少ck 类型并不支持，例如Map 类型。故重写了一个clickhouse sink。 基本依赖： <!-- https://mvnrepository.com/artifact/ru.yandex.clickhouse/clickhouse-jdbc --> <dependency> <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId>
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