ClickHouse数据导入

一 概述

目前Kafka数据导入ClickHouse的常用方案有两种，一种是通过ClickHouse内置的Kafka表引擎实现，另一种是借助数据流组件，如Logstash。

以下会分别介绍这两种方案。

二 数据导入方案

方案一 Kafka表引擎

方案介绍

Kafka表引擎基于librdkafka库实现与Kafka的通信，但它只充当一个数据管道的角色，负责拉取Kafka中的数据；所以还需要一张物化视图将Kafka引擎表中的数据实时同步到本地MergeTree系列表中。

为了提高性能，接受的消息被分组为 maxinsertblocksize 大小（由kafkamax_block_size参数空值，默认值为65536）的块。如果未在 streamflushinterval_ms 毫秒（默认500 ms）内形成块，则不关心块的完整性，都会将数据刷新到表中。

方案一.png

相关配置参数：
https://github.com/edenhill/librdkafka/blob/master/CONFIGURATION.md

  cgrp
  smallest

 

  250
  100000

使用示例

1）部署Kafka

# 部署ZK（略）

# 部署Kafka
docker run -d --name=kafka21 --hostname=node21 --network=host -e KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME=node21 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=node21:2181,node22:2181,node23:2181 wurstmeister/kafka
 
# 创建Topic
./bin/kafka-topics.sh --zookeeper node21:2181 --create --topic test --partitions 1 --replication-factor 1
 
# 测试
./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list node21:9092 --topic test
>{"id":1,"name":"tom"}
>{"id":2,"name":"jerry"}
 
./bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node21:9092 --topic test --from-beginning
{"id":1,"name":"tom"}
{"id":2,"name":"jerry"}

2）创建Kafka引擎表

CREATE TABLE kafka_queue
(
  warehouse_id Int64,
  product_id  Int64,
  product_name String
)
ENGINE = Kafka()
SETTINGS
  kafka_broker_list='node21:9092',
  kafka_topic_list='test',
  kafka_group_name='test',
  kafka_format='JSONEachRow',
  kafka_skip_broken_messages=100

必选参数：

• kafka_broker_list：brokers列表
• kafka_topic_list：Topic列表
• kafka_group_name：消费组名称
• kafka_format：消息格式

可选参数：

• kafka_row_delimiter：每个消息体（记录）之间的分隔符，默认为‘‘\0’’
• kafka_schema：对应Kafka的schema参数
• kafka_num_consumers：消费者数量（即线程数），默认值为1
• kafka_skip_broken_messages：数据解析失败时，允许跳过的失败的数据行数，默认值为0
• kafka_max_block_size：每次可发送的最大数据量，默认值等于max_block_size大小
• kafka_commit_every_batch：执行kafka commit的频率，默认值为0，即当一整个Block数据块完全写入数据表后才执行commit；如果设置为1，则每写完一个Batch批次的数据就会执行一次commit（一次Block写入操作由多次Batch写入操作组成）

3）创建数据表
使用已有的数据表，以下只给出了分布表的创建语句。

CREATE TABLE warehouse_dist ON CLUSTER cluster_1
(
    warehouse_id Int64,
    product_id Int64,
    product_name String
)
ENGINE = Distributed(cluster_1, default, warehouse_local, warehouse_id)

4）创建物化视图

CREATE MATERIALIZED VIEW kafka_view TO warehouse_dist AS SELECT * FROM kafka_queue

方案二 Logstash

方案介绍

与Elasticsearch写入类似，通过Logstash的ClickHouse插件，订阅Kafka中的数据并写入CH中。其中，ClickHouse插件调用HTTP接口完成数据写入。

方案二.png

使用示例

1）部署Logstash
部署Logstash，并安装ClickHouse插件：

bin/logstash-plugin install logstash-output-clickhouse

2）创建Logstash配置文件

input {
  stdin {
      codec => "json"
  }
}
 
output {
  stdout {
    codec => "json"
  }
  clickhouse {
    http_hosts => ["http://192.168.167.21:8123"]
    table => "warehouse_dist"
    request_tolerance => 1
    flush_size => 1000
    pool_max => 1000
  }
}
 
filter {
  mutate {
    remove_field => [ "@timestamp", "host", "@version" ]
  }
}

相关参数：

• save_on_failure：发送失败是否保存数据，默认值为true
• save_dir：发送失败的数据的存储路径，默认为/tmp
• automatic_retries：连接的重试次数，默认值为1
• request_tolerance：发送失败（响应码不是200）的重试次数，默认值为5
• backoff_time：下一次重试连接或发送请求的时间，默认值为3s
• flush_size：每次批量发送的数据大小，默认值为50
• idle_flush_time：每次数据批量发送的时间间隔

3）启动Logstash

./bin/logstash -f config/logstash.conf

三 总结

Kafka引擎表和Logstash都是常见的数据导入方式，

• Logstash可以将Kafka和ClickHouse解耦，与Elasticsearch数据的导入方式保持一直
• Kafka引擎表是CH官方提供的数据导入方式，可靠性上会更好；Logstash的ClickHouse插件为第三方贡献，且已经一年多没有更新了
• Kafka引擎表是基于librdkafka实现的，有更丰富的配置参数

参考：《ClickHouse原理解析与应用实践》