使用flink api把数据写到clickhouse

该代码示例展示了如何通过ApacheFlink的JDBC连接器将数据流写入ClickHouse数据库。首先,配置ClickHouse的连接属性,如URL、用户名和驱动。接着,构建ClickHouseSink,设置SQL插入语句和转换Row对象的逻辑。最后,将数据流添加到ClickHouseSink并执行Flink作业。

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将数据写入ClickHouse可以使用Flink的JDBC连接器。下面是一个简单的示例代码:

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.SinkFunction;
import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.ClickHouseJdbcSink;
import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.ClickHouseRowConverter;
import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.ClickHouseSink;
import org.apache.flink.types.Row;

import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Properties;

public class ClickHouseSinkExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建 Flink 流执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 创建数据源
        DataStream<Row> stream = ...;

        // 设置 ClickHouse 连接信息
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("driver", "ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver");
        properties.setProperty("url", "jdbc:clickhouse://localhost:8123/default");
        properties.setProperty("username", "default");
        properties.setProperty("password", "");

        // 构建 ClickHouseSink
        ClickHouseSink.Builder<Row> builder = ClickHouseSink.builder()
                .setOptions(properties)
                .setFlushIntervalMs(1000)
                .setBatchSize(500)
                .setSql("INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (?, ?)")
                .setRowConverter(new ClickHouseRowConverter() {
                    @Override
                    public void process(Row row, PreparedStatement preparedStatement) throws SQLException {
                        preparedStatement.setString(1, row.getField(0).toString());
                        preparedStatement.setString(2, row.getField(1).toString());
                    }
                });

        // 将数据写入 ClickHouse
        stream.addSink(builder.build());

        // 执行 Flink 作业
        env.execute("ClickHouse Sink Example");
    }
}

在上述代码中,我们使用ClickHouseSink.Builder来构建ClickHouseSink。在setOptions方法中,我们设置了ClickHouse的连接信息。在setSql方法中,我们设置了插入数据的SQL语句。在setRowConverter方法中,我们将Row对象转换为PreparedStatement对象,然后设置PreparedStatement的参数值。最后,我们将数据写入ClickHouse中。

希望这些代码能够帮助您将数据写入ClickHouse中。

### 回答1: 答: Flink 写入 Clickhouse 的代码可以采用 JDBC Sink 方式,具体实现可以参考 Flink 官方文档中的示例:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/connectors/clickhouse.html。 ### 回答2: Flink是一个开源的流数据处理框架,而ClickHouse是一个高性能的列式数据库。使用Flink数据写入ClickHouse可以实现实时的数据处理和分析。 首先,需要在Flink项目中添加ClickHouse的依赖项。可以在pom.xml文件中添加以下代码: ``` <dependency> <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId> <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId> <version>0.2.6</version> </dependency> ``` 然后,在Flink应用程序中使用ClickHouseSinkFunction将数据写入ClickHouse。以下是一个简单的示例代码: ```java import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.ClickHouseSink; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.ClickHouseSinkFunction; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.deps.GuavaDurationConverter; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.table.ClickHouseSinkBufferFlusher; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.table.ClickHouseSinkConfiguration; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.table.internal.ClickHouseStream; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.table.internal.options.ClickHouseOptions; import org.apache.flink.types.Row; import java.sql.Types; public class FlinkClickHouseExample { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream<Tuple2<String, Integer>> stream = env.socketTextStream("localhost", 9999) .map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() { @Override public Tuple2<String, Integer> map(String s) throws Exception { String[] parts = s.split(","); return new Tuple2<>(parts[0], Integer.parseInt(parts[1])); } }); String[] fieldNames = {"name", "age"}; int[] fieldTypes = {Types.VARCHAR, Types.INTEGER}; ClickHouseOptions options = new ClickHouseOptions("jdbc:clickhouse://localhost:8123/default", "", ""); ClickHouseSinkFunction<Tuple2<String, Integer>> sinkFunction = new ClickHouseSinkFunction<>(fieldNames, fieldTypes, options); ClickHouseSink<Tuple2<String, Integer>> sink = ClickHouseSink.buildSink(sinkFunction, new ClickHouseSinkConfiguration(), new ClickHouseSinkBufferFlusher(options)); stream.addSink(sink); env.execute("Flink ClickHouse Example"); } } ``` 上述代码使用`socketTextStream`从Socket读取输入数据,并使用`map`函数将数据转换为Tuple2对象。然后,我们定义ClickHouse的字段名和字段类型,并创建ClickHouseOptions对象,指定ClickHouse的连接URL、用户名和密码。 接下来,我们创建ClickHouseSinkFunction对象,并将其传递给ClickHouseSink。最后,将DataStream添加到sink中,通过调用`env.execute`来启动Flink作业。 通过添加适当的ClickHouse配置,并修改DataStream的源,您可以根据实际需求来改变代码。以上代码只是一个简单的示例,供参考。
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