数据湖探索 DLI-ClickHouse结果表:示例

时间：2024-11-08 09:33:25

数据湖探索 DLI 创建结果表

示例

从Kafka中读取数据，并将数据插入到数据库为flink、表名为order的ClickHouse数据库中，其具体步骤如下（clickhouse版本为 MRS 的21.3.4.25）：

参考增强型跨源连接，在 DLI 上根据ClickHouse和Kafka集群所在的虚拟私有云和子网分别创建跨源连接，并绑定所要使用的Flink作业队列。
设置ClickHouse和Kafka集群安全组的入向规则，使其对当前将要使用的Flink作业队列网段放通。参考测试地址连通性根据ClickHouse和Kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。

使用ClickHouse客户端连接到ClickHouse服务端，并使用以下命令查询集群标识符cluster等其他环境参数信息。

select cluster,shard_num,replica_num,host_name from system.clusters;

其返回信息如下图：

┌─cluster────┬────┬─shard_num─┐
│ default_cluster │    1   │           1 │
│ default_cluster │    1   │           2 │
└──────── ┴────┴────── ┘

根据获取到的集群标识符cluster，例如当前为default_cluster ，使用以下命令在ClickHouse的default_cluster集群节点上创建数据库flink。
```
CREATE DATABASE flink ON CLUSTER default_cluster;
```

使用以下命令在default_cluster集群节点上和flink数据库下创建表名为order的ReplicatedMergeTree表。

CREATE TABLE flink.order ON CLUSTER default_cluster(order_id String,order_channel String,order_time String,pay_amount Float64,real_pay Float64,pay_time String,user_id String,user_name String,area_id String) ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{shard}/flink/order', '{replica}')ORDER BY order_id;

参考创建Flink OpenSource作业，创建flink opensource sql作业，输入以下作业脚本，并提交运行。该作业脚本将Kafka作为数据源，ClickHouse作业结果表。

注意：创建作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。

CREATE TABLE orders (
  order_id string,
  order_channel string,
  order_time string,
  pay_amount double,
  real_pay double,
  pay_time string,
  user_id string,
  user_name string,
  area_id string
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'KafkaTopic',
  'properties.bootstrap.servers' = 'KafkaAddress1:KafkaPort,KafkaAddress2:KafkaPort',
  'properties.group.id' = 'GroupId',
  'scan.startup.mode' = 'latest-offset',
  'format' = 'json'
);

create table clickhouseSink(
  order_id string,
  order_channel string,
  order_time string,
  pay_amount double,
  real_pay double,
  pay_time string,
  user_id string,
  user_name string,
  area_id string
) with (
  'connector.type' = 'clickhouse',
  'connector.url' = 'jdbc:clickhouse://ClickhouseAddress:ClickhousePort/flink',
  'connector.table' = 'order',
  'connector.write.flush.max-rows' = '1'
);

insert into clickhouseSink select * from orders;

连接Kafka集群，向Kafka中插入以下测试数据：

{"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2021-03-24 10:00:00", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100.00", "pay_time":"2021-03-24 10:02:03", "user_id":"0001", "user_name":"Alice", "area_id":"330106"}

{"order_id":"202103241606060001", "order_channel":"appShop", "order_time":"2021-03-24 16:06:06", "pay_amount":"200.00", "real_pay":"180.00", "pay_time":"2021-03-24 16:10:06", "user_id":"0001", "user_name":"Alice", "area_id":"330106"}

{"order_id":"202103251202020001", "order_channel":"miniAppShop", "order_time":"2021-03-25 12:02:02", "pay_amount":"60.00", "real_pay":"60.00", "pay_time":"2021-03-25 12:03:00", "user_id":"0002", "user_name":"Bob", "area_id":"330110"}

使用ClickHouse客户端连接到ClickHouse，执行以下查询命令，查询写入flink数据库下order表中的数据。

select * from flink.order;

查询结果参考如下：

202103241000000001 webShop 2021-03-24 10:00:00 100 100 2021-03-24 10:02:03 0001 Alice 330106

202103241606060001 appShop 2021-03-24 16:06:06 200 180 2021-03-24 16:10:06 0001 Alice 330106 

202103251202020001 miniAppShop 2021-03-25 12:02:02 60 60 2021-03-25 12:03:00 0002 Bob 330110

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