12、Flink source和sink 的 clickhouse 详细示例

Flink 系列文章

一、Flink 专栏

Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。

• 1、Flink 部署系列
  本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。

• 2、Flink基础系列
  本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。

• 3、Flik Table API和SQL基础系列
  本部分介绍Flink Table Api和SQL的基本用法，比如Table API和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。

• 4、Flik Table API和SQL提高与应用系列
  本部分是table api 和sql的应用部分，和实际的生产应用联系更为密切，以及有一定开发难度的内容。

• 5、Flink 监控系列
  本部分和实际的运维、监控工作相关。

二、Flink 示例专栏

Flink 示例专栏是 Flink 专栏的辅助说明，一般不会介绍知识点的信息，更多的是提供一个一个可以具体使用的示例。本专栏不再分目录，通过链接即可看出介绍的内容。

两专栏的所有文章入口点击：Flink 系列文章汇总索引

本文简单的介绍了Flink 以clickhouse为数据源或者将数据sink到clickhouse的实现示例。
本文依赖clickhouse的环境好用
本文分为2个部分，即sink到clickhouse和以clickhouse作为数据源。

一、Flink sink Clickhouse

关于clickhouse的基本知识详见该系列文章，关于该部分不再赘述。

ClickHouse系列文章

1、ClickHouse介绍
2、clickhouse安装与简单验证（centos）
3、ClickHouse表引擎-MergeTree引擎
4、clickhouse的Log系列表引擎、外部集成表引擎和其他特殊的表引擎介绍及使用
5、ClickHouse查看数据库容量、表的指标、表分区、数据大小等

1、maven依赖

<dependency>
  <groupId>ru.ivi.opensource</groupId>
  <artifactId>flink-clickhouse-sink</artifactId>
  <version>1.3.1</version>
</dependency>

2、创建clickhouse表

-- 1、创建数据库 tutorial
略
-- 2、创建表
CREATE TABLE t_flink_sink_clickhouse (    
id UInt16 COMMENT '员工id',    
name String COMMENT '员工姓名',     
age UInt8 COMMENT '员工年龄' ) 
ENGINE = MergeTree 
ORDER BY id;

3、验证clickhouse web页面是否正常

http://192.168.10.42:8123/

4、实现

1）、user bean

import lombok.Data;

@Data
public class User {
	private int id;
	private String name;
	private int age;

	public User(int id, String name, int age) {
		this.id = id;
		this.name = name;
		this.age = age;
	}

	// Java Bean 必须实现的方法，信息通过字符串进行拼接
	public static String convertToCsv(User user) {
		StringBuilder builder = new StringBuilder();
		builder.append("(");

		// add user.id
		builder.append(user.id);
		builder.append(", ");

		// add user.name
		builder.append("'");
		builder.append(String.valueOf(user.name));
		builder.append("', ");

		// add user.age
		builder.append(user.age);

		builder.append(" )");
		return builder.toString();
	}
}

2）、sink实现

package org.clickhouse.test;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.clickhouse.ClickHouseSink;
import org.clickhouse.model.ClickHouseClusterSettings;
import org.clickhouse.model.ClickHouseSinkConst;

/**
 * @author alanchan
 *
 */
public class TestFinkSinkClickhouse {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		// env
		StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment();

		// source
		// nc
		DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("192.168.10.42", 9999);

		// Transform
		SingleOutputStreamOperator<String> dataStream = inputStream.map(new MapFunction<String, String>() {
			@Override
			public String map(String data) throws Exception {
				String[] split = data.split(",");
				User user = new User(Integer.parseInt(split[0]), split[1], Integer.parseInt(split[2]));
				return User.convertToCsv(user);
			}
		});

		// create props for sink
		Map<String, String> globalParameters = new HashMap<>();
		// clickhouse 的服务地址，该链接访问返回ok
		globalParameters.put(ClickHouseClusterSettings.CLICKHOUSE_HOSTS, "http://192.168.10.42:8123/");
		// common
		globalParameters.put(ClickHouseSinkConst.TIMEOUT_SEC, "1");
		globalParameters.put(ClickHouseSinkConst.FAILED_RECORDS_PATH, "/usr/local/bigdata/testdata/clickhouse_failpath");
		globalParameters.put(ClickHouseSinkConst.NUM_WRITERS, "2");
		globalParameters.put(ClickHouseSinkConst.NUM_RETRIES, "2");
		globalParameters.put(ClickHouseSinkConst.QUEUE_MAX_CAPACITY, "10");
		globalParameters.put(ClickHouseSinkConst.IGNORING_CLICKHOUSE_SENDING_EXCEPTION_ENABLED, "false");

		// set global paramaters
		ParameterTool parameters = ParameterTool.fromMap(globalParameters);
		env.getConfig().setGlobalJobParameters(parameters);

//		env.setParallelism(1);
		Properties props = new Properties();
		// 数据库tutorial和表名称t_flink_sink_clickhouse
		// 需要先创建数据库和表
		// CREATE TABLE t_flink_sink_clickhouse (id UInt16 COMMENT '员工id',name String
		// COMMENT '员工姓名',age UInt8 COMMENT '员工年龄' ) ENGINE = MergeTree ORDER BY id;
		props.put(ClickHouseSinkConst.TARGET_TABLE_NAME, "tutorial.t_flink_sink_clickhouse");
		props.put(ClickHouseSinkConst.MAX_BUFFER_SIZE, "10000");
		ClickHouseSink sink = new ClickHouseSink(props);
		dataStream.addSink(sink);
		dataStream.print();

		env.execute();

	}
}

5、验证

1）、nc 输入

[root@server2 etc]# nc -lk 9999
1,alanchan,19
2,alan,20
3,chan,21

2）、启动应用程序

3）、观察应用程序控制台输出

4）、查看clickhouse表中的数据

server2 :) select * from t_flink_sink_clickhouse;

SELECT *
FROM t_flink_sink_clickhouse

Query id: aea358e8-8d9d-4caa-98b1-54903356a7d0

┌─id─┬─name─┬─age─┐
│  2 │ alan │  20 │
└────┴──────┴─────┘
┌─id─┬─name─┬─age─┐
│  3 │ chan │  21 │
└────┴──────┴─────┘
┌─id─┬─name─────┬─age─┐
│  1 │ alanchan │  19 │
└────┴──────────┴─────┘

3 rows in set. Elapsed: 0.003 sec. 

以上，与预期一致。

二、Flink source Clickhouse

1、maven依赖

本处依赖与本文上一个示例中的依赖不一样，另外，如果该示例中的依赖如果不够，则需要自己去maven上找到相关的即可。

		<dependency>
			<groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId>
			<artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId>
			<version>0.1.40</version>

		</dependency>

2、实现

1）、user bean

import lombok.Data;

/**
 * @author alanchan
 *
 */
@Data
public class UserSource {
	private int id;
	private String name;
	private int age;

	public UserSource(int id, String name, int age) {
		this.id = id;
		this.name = name;
		this.age = age;
	}

	public UserSource() {
	}
}

2）、source实现

import java.sql.ResultSet;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.UUID;

import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.RichParallelSourceFunction;

import ru.yandex.clickhouse.ClickHouseConnection;
import ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDataSource;
import ru.yandex.clickhouse.ClickHouseStatement;
import ru.yandex.clickhouse.settings.ClickHouseProperties;
import ru.yandex.clickhouse.settings.ClickHouseQueryParam;

/**
 * @author alanchan
 *
 */
public class Source_Clickhouse {

	/**
	 * @param args
	 * @throws Exception
	 */
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		// env
		StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
		env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.AUTOMATIC);
		// source
		DataStream<UserSource> users = env.addSource(new ClickhouseSource());

		// transformation

		// sink
		users.print();

		// execute
		env.execute();

	}

	private static class ClickhouseSource extends RichParallelSourceFunction<UserSource> {
		private boolean flag = true;
		private ClickHouseConnection conn = null;
		private ClickHouseStatement stmt = null;
		private ResultSet rs = null;
		private Map<ClickHouseQueryParam, String> additionalDBParams = new HashMap<>();

		UserSource user = null;
		private String sql = "select id,name,age from t_flink_sink_clickhouse";

		// open只执行一次,适合开启资源
		@Override
		public void open(Configuration parameters) throws Exception {
			ClickHouseProperties properties = new ClickHouseProperties();
			String url = "jdbc:clickhouse://192.168.10.42:8123/tutorial";

			properties.setSessionId(UUID.randomUUID().toString());
//			properties.setDatabase("tutorial");
//			properties.setHost("192.168.10.42");

			ClickHouseDataSource dataSource = new ClickHouseDataSource(url, properties);
			// ClickHouseProperties
			additionalDBParams.put(ClickHouseQueryParam.SESSION_ID, UUID.randomUUID().toString());
			conn = dataSource.getConnection();
			stmt = conn.createStatement();
		}

		@Override
		public void run(SourceContext<UserSource> ctx) throws Exception {
			while (flag) {
				rs = stmt.executeQuery(sql, additionalDBParams);
				while (rs.next()) {
					user = new UserSource(rs.getInt(1), rs.getString(2), rs.getInt(3));
					ctx.collect(user);
				}
			}
		}

		// 接收到cancel命令时取消数据生成
		@Override
		public void cancel() {
			flag = false;
		}

		@Override
		public void close() throws Exception {
			if (conn != null)
				conn.close();
			if (stmt != null)
				stmt.close();
			if (rs != null)
				rs.close();
		}

	}
}

3、验证

启动应用程序，查看应用程序控制台输出是不是与期望的一致即可。

以上，本文简单的介绍了Flink 以clickhouse为数据源或者将数据sink到clickhouse的实现示例。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-635574.html

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