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

发布时间 2024-01-12 21:04:16作者: 张飞的猪

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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：

  1. 使用引擎创建一个 Kafka 消费者并作为一条数据流。
  2. 创建一个结构表。
  3. 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。

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ClickHouse经典中文文档分享

参考文章