ClickHouse(21)ClickHouse集成Kafka表引擎详细解析

原创

张飞的猪

修改于 2024-06-07 13:33:11

3580

修改于 2024-06-07 13:33:11

文章被收录于专栏：clickhouse入门

Kafka表集成引擎

此引擎与Apache Kafka结合使用。

Kafka 特性：

发布或者订阅数据流。
容错存储机制。
处理流数据。

老版Kafka集成表引擎参数格式：

    Kafka(kafka_broker_list, kafka_topic_list, kafka_group_name, kafka_format
          [, kafka_row_delimiter, kafka_schema, kafka_num_consumers])

新版Kafka集成表引擎参数格式：

    Kafka SETTINGS
      kafka_broker_list = 'localhost:9092',
      kafka_topic_list = 'topic1,topic2',
      kafka_group_name = 'group1',
      kafka_format = 'JSONEachRow',
      kafka_row_delimiter = '\n',
      kafka_schema = '',
      kafka_num_consumers = 2

必要参数：

kafka_broker_list – 以逗号分隔的 brokers 列表 (localhost:9092)。
kafka_topic_list – topic 列表 (my_topic)。
kafka_group_name – Kafka 消费组名称 (group1)。如果不希望消息在集群中重复，请在每个分片中使用相同的组名。
kafka_format – 消息体格式。使用与 SQL 部分的 FORMAT 函数相同表示方法，例如 JSONEachRow。

可选参数：

kafka_row_delimiter - 每个消息体（记录）之间的分隔符。
kafka_schema – 如果解析格式需要一个 schema 时，此参数必填。
kafka_num_consumers – 单个表的消费者数量。默认值是：1，如果一个消费者的吞吐量不足，则指定更多的消费者。消费者的总数不应该超过 topic 中分区的数量，因为每个分区只能分配一个消费者。

ClickHouse可以接受和返回各种格式的数据。受支持的输入格式可用于提交给INSERT语句、从文件表(File,URL,HDFS或者外部目录)执行SELECT语句，受支持的输出格式可用于格式化SELECT语句的返回结果，或者通过INSERT写入到文件表。

以下kafka_format是支持的格式,ClickHouse可以接受和返回各种格式的数据。受支持的输入格式可用于提交给INSERT语句、从文件表(File,URL,HDFS或者外部目录)执行SELECT语句，受支持的输出格式可用于格式化SELECT语句的返回结果，或者通过INSERT写入到文件表。

格式	输入	输出
TabSeparated	✔	✔
TabSeparatedRaw	✔	✔
TabSeparatedWithNames	✔	✔
TabSeparatedWithNamesAndTypes	✔	✔
Template	✔	✔
TemplateIgnoreSpaces	✔	✗
CSV	✔	✔
CSVWithNames	✔	✔
CustomSeparated	✔	✔
Values	✔	✔
Vertical	✗	✔
JSON	✗	✔
JSONAsString	✔	✗
JSONStrings	✗	✔
JSONCompact	✗	✔
JSONCompactStrings	✗	✔
JSONEachRow	✔	✔
JSONEachRowWithProgress	✗	✔
JSONStringsEachRow	✔	✔
JSONStringsEachRowWithProgress	✗	✔
JSONCompactEachRow	✔	✔
JSONCompactEachRowWithNamesAndTypes	✔	✔
JSONCompactStringsEachRow	✔	✔
JSONCompactStringsEachRowWithNamesAndTypes	✔	✔
TSKV	✔	✔
Pretty	✗	✔
PrettyCompact	✗	✔
PrettyCompactMonoBlock	✗	✔
PrettyNoEscapes	✗	✔
PrettySpace	✗	✔
Protobuf	✔	✔
ProtobufSingle	✔	✔
Avro	✔	✔
AvroConfluent	✔	✗
Parquet	✔	✔
Arrow	✔	✔
ArrowStream	✔	✔
ORC	✔	✔
RowBinary	✔	✔
RowBinaryWithNamesAndTypes	✔	✔
Native	✔	✔
Null	✗	✔
XML	✗	✔
CapnProto	✔	✗
LineAsString	✔	✗
Regexp	✔	✗
RawBLOB	✔	✔

示例：

  CREATE TABLE queue (
    timestamp UInt64,
    level String,
    message String
  ) ENGINE = Kafka('localhost:9092', 'topic', 'group1', 'JSONEachRow');

  SELECT * FROM queue LIMIT 5;

  CREATE TABLE queue2 (
    timestamp UInt64,
    level String,
    message String
  ) ENGINE = Kafka SETTINGS kafka_broker_list = 'localhost:9092',
                            kafka_topic_list = 'topic',
                            kafka_group_name = 'group1',
                            kafka_format = 'JSONEachRow',
                            kafka_num_consumers = 4;

  CREATE TABLE queue2 (
    timestamp UInt64,
    level String,
    message String
  ) ENGINE = Kafka('localhost:9092', 'topic', 'group1')
              SETTINGS kafka_format = 'JSONEachRow',
                       kafka_num_consumers = 4;

消费的消息会被自动追踪，因此每个消息在不同的消费组里只会记录一次。如果希望获得两次数据，则使用另一个组名创建副本。

消费组可以灵活配置并且在集群之间同步。例如，如果群集中有10个主题和5个表副本，则每个副本将获得2个主题。如果副本数量发生变化，主题将自动在副本中重新分配。

SELECT 查询对于读取消息并不是很有用（调试除外），因为每条消息只能被读取一次。使用物化视图创建实时线程更实用。您可以这样做：

使用引擎创建一个 Kafka 消费者并作为一条数据流。
创建一个结构表。
创建物化视图，改视图会在后台转换引擎中的数据并将其放入之前创建的表中。

当 MATERIALIZED VIEW 添加至引擎，它将会在后台收集数据。可以持续不断地从 Kafka 收集数据并通过 SELECT 将数据转换为所需要的格式。

示例：

  CREATE TABLE queue (
    timestamp UInt64,
    level String,
    message String
  ) ENGINE = Kafka('localhost:9092', 'topic', 'group1', 'JSONEachRow');

  CREATE TABLE daily (
    day Date,
    level String,
    total UInt64
  ) ENGINE = SummingMergeTree(day, (day, level), 8192);

  CREATE MATERIALIZED VIEW consumer TO daily
    AS SELECT toDate(toDateTime(timestamp)) AS day, level, count() as total
    FROM queue GROUP BY day, level;

  SELECT level, sum(total) FROM daily GROUP BY level;

为了提高性能，接受的消息被分组为max_insert_block_size大小的块。如果未在stream_flush_interval_ms毫秒内形成块，则不关心块的完整性，都会将数据刷新到表中。

停止接收主题数据或更改转换逻辑，请 detach 物化视图：

      DETACH TABLE consumer;
      ATTACH TABLE consumer;

如果使用 ALTER 更改目标表，为了避免目标表与视图中的数据之间存在差异，推荐停止物化视图。

配置

与 GraphiteMergeTree 类似，Kafka 引擎支持使用ClickHouse配置文件进行扩展配置。可以使用两个配置键：全局 (kafka) 和主题级别 (kafka_*)。首先应用全局配置，然后应用主题级配置（如果存在）。

  <!-- Global configuration options for all tables of Kafka engine type -->
  <kafka>
    <debug>cgrp</debug>
    <auto_offset_reset>smallest</auto_offset_reset>
  </kafka>

  <!-- Configuration specific for topic "logs" -->
  <kafka_logs>
    <retry_backoff_ms>250</retry_backoff_ms>
    <fetch_min_bytes>100000</fetch_min_bytes>
  </kafka_logs>

在ClickHouse配置中使用下划线 (_) ，并不是使用点 (.)。例如，check.crcs=true 将是 <check_crcs>true</check_crcs>。

Kerberos 支持

对于使用了kerberos的kafka, 将security_protocol 设置为sasl_plaintext就够了，如果kerberos的ticket是由操作系统获取和缓存的。

clickhouse也支持自己使用keyfile的方式来维护kerbros的凭证。配置sasl_kerberos_service_name、sasl_kerberos_keytab、sasl_kerberos_principal三个子元素就可以。

示例：

  <!-- Kerberos-aware Kafka -->
  <kafka>
    <security_protocol>SASL_PLAINTEXT</security_protocol>
    <sasl_kerberos_keytab>/home/kafkauser/kafkauser.keytab</sasl_kerberos_keytab>
    <sasl_kerberos_principal>kafkauser/kafkahost@EXAMPLE.COM</sasl_kerberos_principal>
  </kafka>

虚拟列

_topic – Kafka 主题。
_key – 信息的键。
_offset – 消息的偏移量。
_timestamp – 消息的时间戳。
_timestamp_ms – 消息的时间戳(毫秒)。
_partition – Kafka 主题的分区。

文章来源：https://zhangfeidezhu.com/?p=274，原文有中文文档分享。

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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