请问Flink有没有clickhouse的连接器分享下呗?

Flink 提供了与 ClickHouse 集成的连接器，支持通过 JDBC Connector 或 Flink SQL 的方式将数据写入 ClickHouse。以下是关于 Flink 与 ClickHouse 连接器的详细信息和使用方法：

1. ClickHouse 连接器概述

ClickHouse 是一个高性能的列式数据库管理系统，主要用于联机分析（OLAP）。Flink 提供了对 ClickHouse 的支持，主要通过以下两种方式实现数据写入： - JDBC Connector：适用于不同版本的 Flink。 - Flink SQL：通过声明式 SQL 语句直接操作 ClickHouse。

根据知识库资料，ClickHouse 连接器支持以下特性： - 支持类型：仅支持结果表。 - 运行模式：支持流模式和批模式。 - API 类型：支持 SQL。 - 更新或删除数据：当 Flink 结果表的 DDL 上指定了 Primary Key，且参数 ignoreDelete 设置为 false 时，支持更新或删除结果表数据，但性能会显著下降。

此外，ClickHouse 连接器还具有以下特色功能： - 支持直接写入 ClickHouse 的分布式表对应的本地表。 - 对于 EMR 的 ClickHouse，提供 Exactly Once 的语义。

2. 使用 JDBC Connector 导入数据

Flink 的 JDBC Connector 在 1.11.0 版本进行了重大重构，分为两个主要版本： - 1.10.1 及之前版本：包名为 flink-jdbc，支持 Table API (Legacy)。 - 1.11.0 及之后版本：包名为 flink-connector-jdbc，支持 DataStream 和 Table API (DDL)。

2.1 Flink 1.10.1 + flink-jdbc

在 Flink 1.10.1 及更早版本中，可以通过 flink-jdbc 包结合 Table API 实现数据写入。以下是具体步骤：

1. 创建项目
   使用 Maven 命令创建项目：

   mvn archetype:generate
   

2. 添加依赖
   在 pom.xml 文件中添加以下依赖：

   <dependency>
      <groupId>org.apache.flink</groupId>
      <artifactId>flink-jdbc_2.11</artifactId>
      <version>1.10.1</version>
   </dependency>
   

3. 编写程序
   示例代码如下：

   import org.apache.flink.api.java.io.jdbc.JDBCAppendTableSink
   import org.apache.flink.table.api.bridge.scala.StreamTableEnvironment
   
   val sink = JDBCAppendTableSink.builder()
      .setDrivername("ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver")
      .setDBUrl("jdbc:clickhouse://<clickhouse-host>:<port>/<database>")
      .setUsername("<username>")
      .setPassword("<password>")
      .setQuery("INSERT INTO sink_table (name, grade, rate) VALUES (?, ?, ?)")
      .setBatchSize(500)
      .setParameterTypes(Types.STRING, Types.LONG, Types.FLOAT)
      .build()
   
   tEnv.registerTableSink("sink", Array("name", "grade", "rate"), Array(Types.STRING, Types.LONG, Types.FLOAT), sink)
   tEnv.insertInto(resultTable, "sink")
   

4. 编译运行
   执行以下命令编译并运行项目：

   mvn clean package
   flink run target/example-0.1.jar
   

2.2 Flink 1.11.0 + flink-connector-jdbc

在 Flink 1.11.0 及之后版本中，推荐使用 flink-connector-jdbc 包。以下是具体步骤：

1. 创建项目
   同样使用 Maven 创建项目。

2. 添加依赖
   在 pom.xml 文件中添加以下依赖：

   <dependency>
      <groupId>org.apache.flink</groupId>
      <artifactId>flink-connector-jdbc_2.11</artifactId>
      <version>1.11.0</version>
   </dependency>
   

3. 编写程序
   示例代码如下：

   import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcSink
   import java.sql.PreparedStatement
   
   class CkSinkBuilder extends JdbcStatementBuilder[(String, Long, Float)] {
      def accept(ps: PreparedStatement, v: (String, Long, Float)): Unit = {
          ps.setString(1, v._1)
          ps.setLong(2, v._2)
          ps.setFloat(3, v._3)
      }
   }
   
   val sink = JdbcSink.sink(
      "INSERT INTO sink_table (name, grade, rate) VALUES (?, ?, ?)",
      new CkSinkBuilder(),
      JdbcExecutionOptions.builder().withBatchSize(500).build(),
      JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder()
          .withUrl("jdbc:clickhouse://<clickhouse-host>:<port>/<database>")
          .withDriverName("ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver")
          .withUsername("<username>")
          .withPassword("<password>")
          .build()
   )
   
   stream.addSink(sink)
   

4. 编译运行
   执行以下命令编译并运行项目：

   mvn clean package
   flink run target/example-0.1.jar
   

3. 使用 Flink SQL 写入数据

除了编程方式，还可以通过 Flink SQL 将数据写入 ClickHouse。以下是具体步骤：

1. 创建源表和结果表
   在 Flink SQL 中定义源表和结果表：

   CREATE TEMPORARY TABLE source_table (
      id INT,
      name VARCHAR,
      age BIGINT,
      rate FLOAT
   ) WITH (
      'connector' = 'datagen',
      'rows-per-second' = '50'
   );
   
   CREATE TEMPORARY TABLE clickhouse_output (
      id INT,
      name VARCHAR,
      age BIGINT,
      rate FLOAT
   ) WITH (
      'connector' = 'clickhouse',
      'url' = 'jdbc:clickhouse://<clickhouse-host>:<port>',
      'userName' = '<username>',
      'password' = '<password>',
      'tableName' = 'sink_table'
   );
   

2. 插入数据
   将源表数据插入到结果表中：

   INSERT INTO clickhouse_output
   SELECT id, name, age, rate
   FROM source_table;
   

3. 启动作业
   在 Flink 控制台中保存、验证并上线作业。

4. 注意事项

• 性能优化：如果需要更新或删除 ClickHouse 表中的数据，请确保在 DDL 中指定 Primary Key，并设置 ignoreDelete=false，但请注意这会导致性能下降。
• Exactly Once 语义：对于 EMR 的 ClickHouse，连接器支持 Exactly Once 语义，确保数据一致性。
• 版本兼容性：请根据 Flink 版本选择合适的 JDBC Connector 包（flink-jdbc 或 flink-connector-jdbc）。

通过以上方法，您可以轻松实现 Flink 与 ClickHouse 的集成，并高效地将数据写入 ClickHouse。