flinksql 可以解决向clickhouse分片的物理机写得问题吗，不写分布式表

Flink SQL 本身并不直接支持向 ClickHouse 的物理分片写入数据而不通过分布式表，但可以通过一些配置和方法实现这一需求。以下是详细的解决方案和操作步骤：

1. 背景与限制

• ClickHouse 分布式表的作用：分布式表是 ClickHouse 提供的一种抽象层，用于将数据自动分发到多个物理分片中。如果不使用分布式表，则需要手动指定数据写入的具体分片。
• Flink SQL 的限制：Flink SQL 的 clickhouse connector 默认通过分布式表写入数据。如果希望绕过分布式表直接写入物理分片，需要自定义分片逻辑。

2. 解决方案：通过 Sharding Key 实现分片写入

在不使用分布式表的情况下，可以通过以下方式实现数据分片写入不同的物理分片：

2.1 配置 ClickHouse 的本地表

• 在每个物理分片上创建本地表（Local Table），确保这些表的结构一致。
• 示例：

  CREATE TABLE local_table (
  id INT,
  name VARCHAR,
  age BIGINT,
  rate FLOAT
  ) ENGINE = MergeTree()
  ORDER BY id;
  

2.2 在 Flink SQL 中实现分片逻辑

• 使用 Flink SQL 的 WITH 参数中的 sharding_key 来指定分片逻辑。
• sharding_key 是一个表达式，用于决定数据写入哪个分片。例如，可以基于 id 或其他字段进行哈希分片。

• 示例代码：

  CREATE TEMPORARY TABLE clickhouse_output (
  id INT,
  name VARCHAR,
  age BIGINT,
  rate FLOAT
  ) WITH (
  'connector' = 'clickhouse',
  'url' = 'jdbc:clickhouse://<物理分片1>:8123, jdbc:clickhouse://<物理分片2>:8123',
  'userName' = 'test',
  'password' = '280226Ck',
  'tableName' = 'local_table',
  'sharding_key' = 'id % 2' -- 根据 id 哈希分片
  );
  
  INSERT INTO clickhouse_output
  SELECT 
  id,
  name,
  age,
  rate
  FROM sls_test_single_local;
  

• 说明：
  • url 参数中需要列出所有物理分片的地址。
  • sharding_key 表达式决定了数据如何分配到不同的分片。例如，id % 2 将数据分为两部分，分别写入两个分片。

2.3 注意事项

• 分片键的选择：分片键应选择分布均匀的字段（如主键或唯一标识符），以避免数据倾斜。
• 性能优化：直接写入物理分片可能会增加网络开销，建议根据实际场景评估是否需要分布式表的抽象层。

3. 替代方案：使用 JDBC Connector

如果 Flink SQL 的 clickhouse connector 不满足需求，可以考虑使用 Flink 的 JDBC Connector 进行更灵活的分片控制。

3.1 配置 JDBC Sink

• 在 Flink 中使用 JDBC Sink，通过自定义逻辑将数据写入不同的物理分片。

• 示例代码（基于 DataStream API）：

  import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
  import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcSink;
  
  StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
  
  env.fromElements(
    new Tuple4<>(1, "Alice", 25, 3.5f),
    new Tuple4<>(2, "Bob", 30, 4.0f)
  )
  .addSink(JdbcSink.sink(
    "INSERT INTO local_table (id, name, age, rate) VALUES (?, ?, ?, ?)",
    (statement, record) -> {
      statement.setInt(1, record.f0);
      statement.setString(2, record.f1);
      statement.setInt(3, record.f2);
      statement.setFloat(4, record.f3);
    },
    new JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder()
      .withUrl("jdbc:clickhouse://<物理分片1>:8123")
      .withDriverName("ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver")
      .withUsername("test")
      .withPassword("280226Ck")
      .build()
  ));
  
  env.execute();
  

3.2 动态分片逻辑

• 可以在代码中根据分片键动态选择目标分片的 URL。
• 示例：

  String shardUrl = (record.f0 % 2 == 0) 
  ? "jdbc:clickhouse://<物理分片1>:8123" 
  : "jdbc:clickhouse://<物理分片2>:8123";
  

4. 总结与建议

• 推荐方式：优先使用 Flink SQL 的 sharding_key 参数实现分片写入，简单且高效。
• 复杂场景：如果需要更复杂的分片逻辑，可以使用 JDBC Connector 自定义分片规则。
• 重要提醒：确保每个物理分片上的本地表结构一致，否则可能导致数据写入失败或查询结果不一致。

通过上述方法，您可以实现 Flink SQL 向 ClickHouse 物理分片的直接写入，而无需依赖分布式表。