flinksql 可以解决向clickhouse分片的物理机写得问题吗?
,不写分布式表,怎么做数据得分片,写入不同的物理分片,
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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:
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。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:
CREATE TABLE local_table (
id INT,
name VARCHAR,
age BIGINT,
rate FLOAT
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY id;
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;
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。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。
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();
String shardUrl = (record.f0 % 2 == 0)
? "jdbc:clickhouse://<物理分片1>:8123"
: "jdbc:clickhouse://<物理分片2>:8123";
sharding_key
参数实现分片写入,简单且高效。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。
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