Flink 1.12同步kafka写clickhouse

最新推荐文章于 2024-03-20 20:15:57 发布

南修子

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分类专栏： Flink-实战

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本文介绍了如何在Flink 1.12版本中配置POM文件，实现从Kafka数据源实时同步数据到ClickHouse数据库的过程。

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.org/xsd/ma

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实时数据仓库架构设计：Kafka+Flink+ClickHouse实战

小程序开发

10-29

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传统数据仓库的核心问题在于**“批处理思维”：数据从采集到存储再到分析，需要经过多个离线环节，延迟高、灵活性差。而实时数据仓库的目标是“数据产生即价值释放”**——让数据在生成后的秒级内，就能被分析、查询和应用。那么，如何构建一个低延迟、高吞吐、易扩展的实时数据仓库？答案是：**Kafka（数据管道）+ Flink（实时计算）+ ClickHouse（实时分析）**的组合。数据怎么“流”起来？（Kafka负责数据接入与缓冲）数据怎么“算”起来？（Flink负责实时转换与计算）数据怎么“查”起来？

基于Flink+ClickHouse打造轻量级点击流实时数仓

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Flink处理kafka数据再写入到ClickHouse

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Oz_Mood的博客

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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。

Flink消费kafka消息并写入Clickhouse数据库实战

东城庞太师

05-10

2037

kafka生产数据 import java.text.SimpleDateFormat import java.util.{Date, Locale, Properties} import org.apache.kafka.clients.producer.{KafkaProducer, ProducerRecord} import Array._ import scala.util.Random.shuffle /** * @author pangsl * @date 2021/3/.

Flink消费Kafka插入Clickhouse

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【Flink-Kafka-To-ClickHouse】使用 Flink 实现 Kafka 数据写入 ClickHouse

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需求描述：1、数据从 Kafka 写入 ClickHouse。2、相关配置存放于 Mysql 中，通过 Mysql 进行动态读取。3、此案例中的 Kafka 是进行了 Kerberos 安全认证的，如果不需要自行修改。4、先在 ClickHouse 中创建表然后动态获取 ClickHouse 的表结构。5、Kafka 数据为 Json 格式，通过 FlatMap 扁平化处理后，根据表结构封装到 Row 中后完成写入。6、写入时转换成临时视图模式，利用 Flink-Sql 实现数据写入。7、本地测试时可以编辑

一篇文章就足够解决大数据实时面试

小黑的博客

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kafka、ck、flink等实时组件的热门问题

【硬刚大数据】Flink在实时在实时计算平台和实时数仓中的企业级应用小结

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欢迎关注博客主页：https://blog.csdn.net/u013411339 欢迎点赞、收藏、留言，欢迎留言交流！本文由【王知无】原创，首发于优快云博客！本文首发优快云论坛，未经过官方和本人允许，严禁转载！本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的面试部分补充。大数据领域自 2010 年开始，以 Hadoop、Hive 为代表的离线计算开始进入各大公司的视野。大数据领域开始了如火如荼的发展。我个人在学校期间就开始关注大数据领域的技术迭代...

基于 Flink + Hive 构建流批一体准实时数仓

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简介：想要搭建流式链路就必须得抛弃现有的 Hive 数仓吗？并不是，借助 Flink 可以实现已有的 Hive 离线数仓准实时化。本文整理自 Apache Flink Committer、阿里巴巴技术专家李劲松的分享，文章将分析当前离线数仓实时化的难点，详解 Flink 如何解决 Hive 流批一体准实时数仓的难题，实现更高效、合理的资源配置。基于 Hive 的离线数仓往往是企业大数据生产系统中不可缺少的一环。Hive 数仓有很高的成熟度和稳定性，但由于它是离线的，延时很大。在一些对延时要求比较高的场.

2023 技術點總結 flink java

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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数据实时写入Clickhouse（java版本）

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python 爬虫简介

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在 Kafka 中写入对应 ClickHouse 格式的 Json 测试数据，观察 ClickHouse 中是否有数据写入。集群模式要创建两次表，一次为 local 本地表，一次为 cluster 集群表。1、创建表（此处我们使用生产环境中较为常用的 cluster 集群模式建表）1、数据源为 Kafka，定义 Kafka-Topic 为动态临时视图表。如果在服务器上执行，需要将 jar 放到 Flink 的 lib 目录下。2、写入到 ClickHouse，自定义 Sink 表。1、创建好Topic。