Flink同步Kafka数据到ClickHouse分布式表

最新推荐文章于 2024-08-06 10:03:20 发布
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分类专栏： 大数据 # Flink 文章标签： kafka 分布式 flink
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本文介绍了如何使用Flink从Kafka消费数据并清洗后写入ClickHouse的分布式表。重点讨论了ClickHouse的列式数据库特性、创建分布式表的注意事项，以及通过jdbc进行数据写入的操作。在遇到数据不完整和查询结果抖动的问题时，提出了可能的原因和解决方案。

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业务需要一种OLAP引擎，可以做到实时写入存储和查询计算功能，提供高效、稳健的实时数据服务，最终决定ClickHouse。

什么是ClickHouse？

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

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【Flink实战系列】Flink 读取 Hive 数据同步到 Kafka
JasonLee实时计算
07-30 927
代码非常的简单，这里采用的是批量读取的方式，通过HiveCatalog直接去读hive表的数据，当然除了这种实现外，还有很多种实现方式，比如还可以流式的读hive,还可以通过读文件的方式都是可以的，这里就只写了这一种实现。这几个包是必须添加的，需要注意的是，如果集群上已经有这些包的话，在打包的时候就不要把依赖打进去，如果没有的话，就打到最终的包里。否则可能会出现jar包冲突，或者ClassNotFoundException异常。因为这是一个批式任务，所以在任务执行完后就直接退出了。...
Flink 1.12同步kafka写clickhouse
huangrunxing的专栏
07-30 366
** POM文件 ** <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache
ClickHouse高可用及副本测试
fighting
05-22 3929
1 概述 ​ 对于默认的分布式表的配置，每个分片只有一份，这种多分片单副本集群，挂掉一个节点的话查询分布式表会报错。为了解决这个问题的话可以使用ClickHouse高可用集群，对于每个分片具有2个或2个以上的副本，当某个节点挂掉时，该节点分片由其他节点的副本代替工作，这就避免了单点故障的问题。下面测试节点分别为：ambari01，ambari02，ambari03，ambari04 ​ 说明：下面的测试都是以internal_replication=true进行的。internal_replicatio
Flink写ClickHouse的分布式表
03-31 1282
导入 clickhouse-jdbc 依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/ru.yandex.clickhouse/clickhouse-jdbc --> <dependency> <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId> <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId> <versi.
行为分析环境安装手册：Nginx+Flume+Kafka+Flink+Clickhouse
小象数据
04-13 3247
小象用户行为分析产品完整的部署步骤
clickhouse join_趣头条基于 Flink+ClickHouse 构建实时数据分析平台
weixin_39943547的博客
11-20 486
内容分为以下四部分：一、业务场景与现状分析二、Flink-to-Hive 小时级场景三、Flink-to-ClickHouse 秒级场景四、未来发展与思考一、业务场景与现状分析趣头条查询的页面分为离线查询页面和实时查询页面。趣头条今年所实现的改造是在实时查询中接入了 ClickHouse 计算引擎。根据不同的业务场景，实时数据报表中会展现数据指标曲线图和详细的数据指标表。目前数据指标的采集和计算为...
Flink消费Kafka插入Clickhouse
weixin_44378305的博客
05-31 4709
Flink消费Kafka插入Clickhouse 目录Flink消费Kafka插入Clickhouse一、Maven依赖二、Job类二、Kafka FlatMap算子三、Clickhouse FlatMap算子四、Clickhouse建表 一、Maven依赖 <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-cl
Flink消费Kafka插入ClickHouse实现百亿秒级OLAP
愿Bug与你同在
11-30 4499
一、数据写入ClickHouse的几种方式(Java版) 1、第三方集成库：flink-clickhouse-sink 点我进官网 版本限制： flink flink-clickhouse-sink 1.3.* 1.0.0 1.9.* 1.3.1 Maven依赖 <dependency> <groupId>ru.ivi.opensource</groupId> <artifactId>flink-clickhouse-s
实时计算框架梳理(flink,kafka,hbase/redis,clickhouse)
最新发布
inori1256的博客
08-06 2585
一旦监控到有数据产生，进入kafka服务器，并建立一个topic，开始了数据处理。这样的话，dws-sec中就会包含一些“未计算”的异常数据，这样就需要进行判断数据是否被计算过，没有计算过则需要重新计算，已经完成计算的不做处理，在分级，小时级中，同样也会存在这样的情况，处理方式也一样。当传来的消息时间戳在(t,t+5)的区间中，会进入分区，如果出现一条消息的时间戳大于t+5，那么这个分区就会锁起来，随后flink把这个分区的数据进行计算聚合，然后又进入kafka服务器，形成新的主题，成为秒级聚合的结果。
2024年最新使用flink的standalone模式同步Kafka的数据到clickhouse，2024年最新【大牛系列教学
pasehelpme的博客
05-14 360
网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！ } package com.kszx;import com.kszx.Mail; import org.apache.flink.configuration.Con
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03-15
以上就是关于“使用flink的standalone模式同步Kafka的数据到clickhouse”的核心知识点。通过理解这些概念和技术，可以有效地实现大数据的实时流动，从而更好地支持业务决策和分析。在实践中，确保每个环节的配置和...
Flink独立模式下Kafka到ClickHouse数据同步实现
本文主要介绍如何使用Flink的standalone模式同步Kafka的数据到ClickHouse。 Kafka是一种分布式流处理平台，主要用于构建实时的数据管道和流式应用程序。它可以处理高吞吐量的数据流，具有高可靠性和扩展性。...
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03-09
例如，Hadoop 的数据块大小设置、Zookeeper 的会话超时机制、HBase 的 Region 分裂、Hive 的分区表设计、Spark 的容错机制、Kafka 的生产者消费者模型、Flink 的状态持久化和ClickHouse 的索引策略等都是常见的面试...
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2401_84181383的博客
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Flink处理kafka数据再写入到ClickHouse
Oz_Mood的博客
03-20 1692
使用Flink消费Kafka的dwd层数据，监控order_status字段为已退款的数据,将数据存入ClickHouse数据库shtd_result的order_master表中，然后在Linux的ClickHouse命令行中根查询出前5条。3.将数据addSink到ClickHouse中。1.配置ClickHouse JDBC配置。2.对ClickHouse执行的SQL语句。
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实现功能 因为直接写clickhouse的分布式表在数据量比较大的时候会有各种问题，所以做了一个flink读取kafka数据然后路由写入到相应的本地表节点，并且关于不同的表的配置信息可以随时更改并设置生效时间。 实现流程 首先从kafka将数据读取过来 然后进行相应的处理及逻辑判断写入到对应的clickhouse表格中 最后根据CDC读取来的配置信息进行相应节点的hash路由，直接写入本地表 读取kafka数据 定义kafka工具类，实现kafka的source获取函数 public sta
flink-1.12.0消费kafka写入clickhouse-20.8.20.1
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方案一 DataStream方式写入clickhouse 方法主入口 public class DataClean { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment bsEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); Properties properties = new P
Flink读取Kafka数据下沉到Clickhouse (Java)
大数据开发、JAVA开发、人工智能AI
12-22 2976
Flink读取Kafka数据下沉到Clickhouse 在实时流数据处理中，我们通常可以采用Flink+Clickhouse的方式做实时的OLAP处理。关于两者的优点就不再赘述，本文采用一个案例来简要介绍一下整体的流程。 整体流程： 向kafka特定主题下导入json格式数据 编写Flink Kafka Comsumer消费主题下的数据 利用Flink算子对数据进行处理(ETL) 将处理后的数据下沉到Clickhouse数据库中 向kafka特定主题下导入json格式数据 在创建好主题后，利用kafka
python 爬虫简介
m0_45605831的博客
10-13 352
爬虫是什么？ 就是一段可以帮助人类浏览网页/app/小程序并且从网页/app/小程序中抽取所需数据的代码 为什么需要爬虫？爬虫的用途？为什么用python？ 1. 自动化获取数据，减少人力 2. 解决大数据数据源的问题 3. 数据分析与数据挖掘的数据源 4. 搜索引擎需要采集数据作为数据源 百度 谷歌 5. 胶水语言 调用各种库 其他语言（java php js） 爬虫的分类 1. 通用爬虫（大而全） 功能强大，采集面广，用于搜索引擎 2. 聚焦爬虫（小而精） 功能单一（只针对特定网站，特点
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