` contém opções avançadas de configuração do Kafka. Para ver mais opções, consulte a [configuração do librdkafka](https://github.com/confluentinc/librdkafka/blob/master/CONFIGURATION.md).
4. Este exemplo usa o protocolo de segurança `SASL_SSL` e o mecanismo `PLAIN`. Ajuste essas configurações de acordo com a configuração do seu cluster Kafka.
## Criando tabelas e bancos de dados
Crie os bancos de dados e as tabelas necessários no seu cluster do ClickHouse. Se estiver executando o ClickHouse em um único nó, omita a parte referente ao cluster no comando SQL e use qualquer outro engine em vez de `ReplicatedMergeTree`.
### Criar o banco de dados
```sql theme={null}
CREATE DATABASE kafka_testing ON CLUSTER LAB_CLICKHOUSE_CLUSTER;
```
### Criar tabelas do Kafka
Crie a primeira tabela do Kafka para o primeiro cluster Kafka:
```sql theme={null}
CREATE TABLE kafka_testing.first_kafka_table ON CLUSTER LAB_CLICKHOUSE_CLUSTER
(
`id` UInt32,
`first_name` String,
`last_name` String
)
ENGINE = Kafka(cluster_1);
```
Crie a segunda tabela do Kafka para o segundo cluster do Kafka:
```sql theme={null}
CREATE TABLE kafka_testing.second_kafka_table ON CLUSTER STAGE_CLICKHOUSE_CLUSTER
(
`id` UInt32,
`first_name` String,
`last_name` String
)
ENGINE = Kafka(cluster_2);
```
### Criar tabelas replicadas
Crie uma tabela para a primeira tabela do Kafka:
```sql theme={null}
CREATE TABLE kafka_testing.first_replicated_table ON CLUSTER STAGE_CLICKHOUSE_CLUSTER
(
`id` UInt32,
`first_name` String,
`last_name` String
) ENGINE = ReplicatedMergeTree()
ORDER BY id;
```
Crie uma tabela para a segunda tabela do Kafka:
```sql theme={null}
CREATE TABLE kafka_testing.second_replicated_table ON CLUSTER STAGE_CLICKHOUSE_CLUSTER
(
`id` UInt32,
`first_name` String,
`last_name` String
) ENGINE = ReplicatedMergeTree()
ORDER BY id;
```
### Criar visões materializadas
Crie uma visão materializada para inserir dados da primeira tabela do Kafka na primeira tabela replicada:
```sql theme={null}
CREATE MATERIALIZED VIEW kafka_testing.cluster_1_mv ON CLUSTER STAGE_CLICKHOUSE_CLUSTER TO first_replicated_table AS
SELECT
id,
first_name,
last_name
FROM first_kafka_table;
```
Crie uma visão materializada para inserir dados da segunda tabela Kafka na segunda tabela replicada:
```sql theme={null}
CREATE MATERIALIZED VIEW kafka_testing.cluster_2_mv ON CLUSTER STAGE_CLICKHOUSE_CLUSTER TO second_replicated_table AS
SELECT
id,
first_name,
last_name
FROM second_kafka_table;
```
## Verificando a configuração
Agora você deve ver os grupos de consumidores correspondentes nos seus clusters do Kafka:
* `cluster_1_clickhouse_consumer` em `cluster_1`
* `cluster_2_clickhouse_consumer` em `cluster_2`
Execute as consultas a seguir em qualquer um dos nós do ClickHouse para ver os dados em ambas as tabelas:
```sql theme={null}
SELECT * FROM first_replicated_table LIMIT 10;
```
```sql theme={null}
SELECT * FROM second_replicated_table LIMIT 10;
```
### Observação
Neste guia, os dados ingeridos em ambos os tópicos do Kafka são os mesmos. No seu caso, eles seriam diferentes. Você pode adicionar quantos clusters Kafka quiser.
Saída de exemplo:
```response theme={null}
┌─id─┬─first_name─┬─last_name─┐
│ 0 │ FirstName0 │ LastName0 │
│ 1 │ FirstName1 │ LastName1 │
│ 2 │ FirstName2 │ LastName2 │
└────┴────────────┴───────────┘
```
Isso conclui a configuração para integrar o ClickHouse ao Kafka usando coleção nomeada. Ao centralizar as configurações do Kafka no arquivo `config.xml` do ClickHouse, você pode gerenciá-las e ajustá-las com mais facilidade, garantindo uma integração mais simples e eficiente.