FLINK SQL CLICKHOUSE
时间: 2025-01-16 16:59:00 浏览: 42
### 使用 Flink SQL 连接和操作 ClickHouse 数据库
#### 创建 Maven 或 Gradle 项目并配置依赖项
为了使 Apache Flink 能够连接到 ClickHouse 并执行查询,需要引入必要的 JDBC 驱动程序以及 Flink 的相关模块。对于 Maven 用户来说,在 `pom.xml` 文件中添加如下依赖:
```xml
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-jdbc_2.12</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<!-- Add the ClickHouse JDBC driver -->
<dependency>
<groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId>
<artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId>
<version>0.3.2</version>
</dependency>
```
上述代码片段展示了如何通过 Maven 来管理项目的外部库文件。
#### 定义表结构与注册数据源
在启动应用程序之前,应该先定义好要处理的数据模式,并将其映射成 Flink 中的逻辑表。这可以通过编写 DDL (Data Definition Language) 声明来完成:
```sql
CREATE TABLE clickhouse_table (
id BIGINT,
name STRING,
age INT,
PRIMARY KEY(id) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'jdbc',
'url' = 'jdbc:clickhouse://localhost:8123/default',
'table-name' = 'users'
);
```
这段 SQL 语句创建了一个名为 `clickhouse_table` 的虚拟表,它指向了位于本地主机上的 ClickHouse 实例中的实际物理表 users[^1]。
#### 编写简单的 Flink 应用程序读取 ClickHouse 表
下面是一个完整的 Java 程序例子,该程序会从上面提到过的 ClickHouse 表里获取记录并将它们打印出来:
```java
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
public class ReadFromClickHouse {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
String createDDL =
"CREATE TABLE clickhouse_table (" +
"id BIGINT,"+
"name STRING,"+
"age INT"+
") WITH ("+
"'connector'='jdbc'," +
"'url'='jdbc:clickhouse://localhost:8123/default'," +
"'driver'='ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver'," +
"'username'='default'," +
"'password'=''"+
")";
tableEnv.executeSql(createDDL);
Table result = tableEnv.sqlQuery(
"SELECT * FROM clickhouse_table"
);
// Convert to DataStream and print results.
tableEnv.toAppendStream(result, Row.class).print();
env.execute("Read from ClickHouse");
}
}
```
此段代码实现了基本的功能——即建立至目标数据库的链接、构建相应的 Schema 描述符、发起 SELECT 查询请求最后输出检索所得的结果集[^2]。
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