Flink ClickHouse 连接器全面指南

Flink ClickHouse 连接器全面指南

【免费下载链接】flink-connector-clickhouse Flink SQL connector for ClickHouse. Support ClickHouseCatalog and read/write primary data, maps, arrays to clickhouse. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/flink-connector-clickhouse

项目介绍

Flink ClickHouse Connector 是 Apache Flink 与 ClickHouse 数据库之间的高效数据交换组件。该项目基于 ClickHouse JDBC 驱动开发，支持 Flink SQL 连接器、ClickHouse 目录（Catalog）功能，能够读写主键数据、映射和数组等复杂数据类型到 ClickHouse。

核心特性

连接器选项配置

选项	必需	默认值	类型	描述
url	是	无	String	ClickHouse JDBC URL 格式：jdbc:(ch\|clickhouse)[:<protocol>]://endpoint1[,endpoint2,...][/<database>][?param1=value1&param2=value2]
username	可选	无	String	用户名，与密码必须同时指定
password	可选	无	String	ClickHouse 密码
database-name	可选	default	String	ClickHouse 数据库名称
table-name	是	无	String	ClickHouse 表名
use-local	可选	false	Boolean	对于分布式表引擎，直接读写本地表

数据接收器（Sink）配置

选项	默认值	描述
sink.batch-size	1000	最大刷新大小，超过此值将刷新数据
sink.flush-interval	1s	异步线程刷新数据的间隔时间
sink.max-retries	3	写入数据库失败时的最大重试次数
sink.update-strategy	update	更新策略：update（更新）、insert（插入）、discard（丢弃）
sink.partition-strategy	balanced	分区策略：balanced（轮询）、hash（哈希分区）、shuffle（随机）
sink.partition-key	无	哈希分区使用的分区键

数据类型映射

Flink 类型	ClickHouse 类型
CHAR	String
VARCHAR	String / IP / UUID
STRING	String / Enum
BOOLEAN	UInt8
BYTES	FixedString
DECIMAL	Decimal / Int128 / Int256 / UInt64 / UInt128 / UInt256
ARRAY	Array
MAP	Map

快速开始

环境准备

确保已安装 Apache Flink 并运行 ClickHouse 服务。项目暂未发布到 Maven 中央仓库，需要先部署到本地仓库：

# 克隆项目
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/flink-connector-clickhouse

# 进入项目目录
cd flink-connector-clickhouse

# 安装到本地仓库
mvn clean install -DskipTests

Maven 依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-clickhouse</artifactId>
    <version>1.16.0-SNAPSHOT</version>
</dependency>

创建和读写表示例

-- 在 Flink SQL 中注册 ClickHouse 表
CREATE TABLE t_user (
    `user_id` BIGINT,
    `user_type` INTEGER,
    `language` STRING,
    `country` STRING,
    `gender` STRING,
    `score` DOUBLE,
    `list` ARRAY<STRING>,
    `map` Map<STRING, BIGINT>,
    PRIMARY KEY (`user_id`) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'clickhouse',
    'url' = 'jdbc:ch://127.0.0.1:8123',
    'database-name' = 'tutorial',
    'table-name' = 'users',
    'sink.batch-size' = '500',
    'sink.flush-interval' = '1000',
    'sink.max-retries' = '3'
);

-- 从 ClickHouse 读取数据
SELECT user_id, user_type from t_user;

-- 将数据写入 ClickHouse 表
INSERT INTO t_user
SELECT cast(`user_id` as BIGINT), `user_type`, `lang`, `country`, `gender`, `score`, 
       ARRAY['CODER', 'SPORTSMAN'], 
       CAST(MAP['BABA', cast(10 as BIGINT), 'NIO', cast(8 as BIGINT)] AS MAP<STRING, BIGINT>) 
FROM T;

使用 ClickHouse Catalog

Java 示例

TableEnvironment tEnv = TableEnvironment.create(setting);

Map<String, String> props = new HashMap<>();
props.put(ClickHouseConfig.DATABASE_NAME, "default");
props.put(ClickHouseConfig.URL, "jdbc:ch://127.0.0.1:8123");
props.put(ClickHouseConfig.USERNAME, "username");
props.put(ClickHouseConfig.PASSWORD, "password");
props.put(ClickHouseConfig.SINK_FLUSH_INTERVAL, "30s");

Catalog cHcatalog = new ClickHouseCatalog("clickhouse", props);
tEnv.registerCatalog("clickhouse", cHcatalog);
tEnv.useCatalog("clickhouse");

tEnv.executeSql("insert into `clickhouse`.`default`.`t_table` select...");

SQL 示例

CREATE CATALOG clickhouse WITH (
    'type' = 'clickhouse',
    'url' = 'jdbc:ch://127.0.0.1:8123',
    'username' = 'username',
    'password' = 'password',
    'database-name' = 'default'
);

USE CATALOG clickhouse;
SELECT user_id, user_type FROM `default`.`t_user` limit 10;
INSERT INTO `default`.`t_user` SELECT ...;

架构设计

核心组件

项目采用模块化设计，主要包含以下核心组件：

1. ClickHouseDynamicTableFactory - 表工厂类，负责创建源表和接收器表
2. ClickHouseDynamicTableSink - 数据接收器实现
3. ClickHouseDynamicTableSource - 数据源实现
4. ClickHouseCatalog - Catalog 实现，用于表管理和元数据操作
5. ClickHouseConnectionProvider - 连接管理组件

执行器架构

项目提供了多种执行器来处理不同的数据操作场景：

• ClickHouseBatchExecutor - 批处理执行器
• ClickHouseUpsertExecutor - Upsert 操作执行器
• AbstractClickHouseOutputFormat - 输出格式基类
• ClickHouseBatchOutputFormat - 批处理输出格式

注意事项

更新/删除数据考虑

1. 分布式表限制：分布式表不支持更新/删除语句，如需使用更新/删除功能，请确保写入本地表或将 use-local 设置为 true
2. 主键要求：数据通过主键进行更新和删除，在使用分区表时需要注意这一点
3. 版本兼容性：从版本 1.16 开始，考虑了分片权重，这可能影响数据分布到哪个分片

性能优化建议

1. 批处理大小：根据数据量调整 sink.batch-size 参数，通常设置为 1000-5000
2. 刷新间隔：根据实时性要求设置 sink.flush-interval，平衡延迟和吞吐量
3. 重试机制：合理配置 sink.max-retries 以提高数据写入的可靠性
4. 分区策略：根据数据特征选择合适的分区策略（balanced、hash、shuffle）

应用场景

实时数据分析

利用 Flink 的流处理能力和 ClickHouse 的列式存储优势，构建实时数据分析管道：

• 用户行为分析
• 实时指标计算
• 日志处理和分析

数据集成

作为数据集成组件，连接不同的数据源和目标：

• Kafka 到 ClickHouse 的数据管道
• 数据库变更捕获（CDC）到 ClickHouse
• 实时数据仓库构建

监控和告警

结合监控系统实现实时监控和告警：

• 业务指标监控
• 系统性能监控
• 异常检测和告警

开发指南

代码结构

项目采用标准的 Maven 多模块结构：

flink-connector-clickhouse/
├── flink-connector-clickhouse/         # 主模块
│   └── src/main/java/org/apache/flink/connector/clickhouse/
│       ├── ClickHouseDynamicTableFactory.java
│       ├── ClickHouseDynamicTableSink.java
│       ├── ClickHouseDynamicTableSource.java
│       ├── catalog/                    # Catalog 实现
│       ├── config/                     # 配置类
│       ├── internal/                   # 内部实现
│       └── util/                       # 工具类
├── flink-connector-clickhouse-e2e-test/ # 端到端测试
└── flink-sql-connector-clickhouse/     # SQL 连接器

扩展开发

如需扩展功能，可以参考现有实现：

1. 添加新的数据源：继承 AbstractClickHouseInputFormat
2. 添加新的输出格式：继承 AbstractClickHouseOutputFormat
3. 自定义分区策略：实现 ClickHousePartitioner 接口
4. 支持新的数据类型：在 DataTypeUtil 中添加类型映射

故障排除

常见问题

1. 连接失败：检查 ClickHouse 服务状态和网络连接
2. 认证错误：验证用户名和密码配置
3. 数据类型不匹配：检查 Flink 和 ClickHouse 数据类型映射
4. 性能问题：调整批处理大小和刷新间隔参数

日志调试

启用详细日志记录有助于问题诊断：

# 在 log4j.properties 中配置
log4j.logger.org.apache.flink.connector.clickhouse=DEBUG

未来发展

项目目前仍在积极开发中，未来的发展方向包括：

• 完善单元测试覆盖
• 支持更多 ClickHouse 特性
• 优化性能和大规模部署
• 贡献到 Apache Flink 主项目

通过本指南，您可以快速上手使用 Flink ClickHouse Connector，构建高效的实时数据处理管道。项目提供了丰富的配置选项和灵活的架构设计，能够满足各种复杂的数据集成和分析需求。

【免费下载链接】flink-connector-clickhouse Flink SQL connector for ClickHouse. Support ClickHouseCatalog and read/write primary data, maps, arrays to clickhouse. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/flink-connector-clickhouse