flink2.12 clickhouse

### 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]。

### 使用 Flink 连接并读取 ClickHouse 数据 为了使 Apache Flink 能够连接到 ClickHouse 并从中读取数据，通常需要配置特定的连接器来建立两者之间的通信桥梁。通过使用合适的依赖项以及正确的表定义语句，在流处理环境中可以轻松完成这一操作。 #### 添加必要的 Maven 依赖 首先需确保项目中包含了用于访问 ClickHouse 的 JDBC 驱动程序以及其他可能需要用到的相关库： ```xml <dependency> <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId> <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId> <version>0.3.2</version> </dependency> <!-- 如果还需要其他功能 --> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-jdbc_2.12</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> ``` 上述 XML 片段展示了如何在基于 Maven 构建工具管理下的 Java 或 Scala 应用程序里引入所需的外部资源[^2]。 #### 定义输入表结构 接下来要做的就是在 SQL 查询中声明一张虚拟表格，它映射到了远程数据库中的实际记录集上。这里给出了一种方式创建这样的逻辑实体： ```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' = 'your_table_name' ); ``` 这段代码片段说明了怎样利用 `WITH` 子句指定各种属性以便于后续的操作；其中特别指出了目标系统的 URL 地址和具体想要查询哪张物理表的信息。 #### 执行查询获取结果 最后一步就是编写应用程序逻辑部分，即发起针对之前所定义好的源对象的选择请求并将返回的结果集进一步加工处理。下面是一个简单的例子展示如何做到这一点： ```java import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.table.api.TableResult; public class ReadFromClickHouse { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); TableResult result = tableEnv.sqlQuery( "SELECT * FROM clickhouse_table" ); // 对查询结果做相应业务逻辑转换... } } ``` 此段 JAVA 代码实现了启动执行环境之后向 ClickHouse 发送 SELECT 命令的过程，并准备接收来自那里的反馈信息进行下一步分析或展现等工作。