JDBC 连接器 - ClickHouse Documentation

仅当您的数据较为简单且仅包含基本类型 (例如 int) 时，才应使用此连接器。不支持 Map 等 ClickHouse 特有类型。

在下面的示例中，我们使用 Kafka Connect 的 Confluent 发行版。下面将介绍一种简单安装方式：从单个 Kafka topic 拉取消息，并将行插入 ClickHouse 表中。对于尚未搭建 Kafka 环境的用户，我们推荐 Confluent Cloud，它提供了相当宽裕的免费层级。请注意，JDBC 连接器需要 schema (您不能将纯 JSON 或 CSV 与 JDBC 连接器一起使用) 。虽然也可以将 schema 编码在每条消息中，但强烈建议使用 Confluent Schema Registryy，以避免相关开销。提供的插入脚本会自动从消息中推断 schema 并将其插入 registry，因此该脚本也可复用于其他数据集。Kafka 的 key 默认假定为 String。有关 Kafka schema 的更多信息，请参见这里。

许可证

JDBC Connector 按照 Confluent Community License 发布

步骤

准备连接详细信息

要通过 HTTP(S) 连接到 ClickHouse，你需要以下信息：

Parameter(s)	Description
`HOST` and `PORT`	通常，使用 TLS 时端口为 8443；不使用 TLS 时端口为 8123。
`DATABASE NAME`	默认情况下，存在一个名为 `default` 的数据库。请使用你要连接的数据库名称。
`USERNAME` and `PASSWORD`	默认情况下，用户名为 `default`。请根据你的使用场景使用相应的用户名。

你的 ClickHouse Cloud 服务的连接信息可在 ClickHouse Cloud 控制台中查看。选择一个服务，然后点击 Connect：

选择 HTTPS。连接信息会显示在示例 curl 命令中。

如果你使用的是自管理 ClickHouse，则连接信息由你的 ClickHouse 管理员配置。

安装 Kafka Connect 和连接器

我们假设你已经下载了 Confluent 软件包并已在本地完成安装。请按照此处文档中的说明安装连接器。如果你使用 confluent-hub 安装方式，本地配置文件将会被更新。为了将数据从 Kafka 发送到 ClickHouse，我们使用该连接器的 Sink 组件。

下载并安装 JDBC 驱动

从此处下载并安装 ClickHouse JDBC 驱动 clickhouse-jdbc-<version>-shaded.jar。按照此处的说明将其安装到 Kafka Connect 中。其他驱动可能也可以使用，但尚未经过测试。

常见问题：文档建议将 jar 复制到 share/java/kafka-connect-jdbc/。如果你遇到 Connect 无法找到该驱动的问题，请将驱动复制到 share/confluent-hub-components/confluentinc-kafka-connect-jdbc/lib/。或者修改 plugin.path 以包含该驱动——见下文。

准备配置

请按照这些说明设置与你的安装类型对应的 Connect，并注意 standalone 和分布式集群之间的差异。如果使用 Confluent Cloud，则应采用分布式部署。以下参数与将 JDBC 连接器搭配 ClickHouse 使用相关。完整参数列表可在此处查看：

_connection.url_ - 应采用 jdbc:clickhouse://<clickhouse host>:<clickhouse http port>/<target database> 的形式
connection.user - 对目标数据库具有写入权限的用户
table.name.format- 要插入数据的 ClickHouse 表。该表必须已存在。
batch.size - 单个批次发送的行数。请确保该值设置得足够大。根据 ClickHouse 的建议，1000 应视为最小值。
tasks.max - JDBC Sink 连接器支持运行一个或多个任务。这可以用来提升性能。结合批次大小，这是提升性能的主要方式。
value.converter.schemas.enable - 如果使用 Schema Registry，则设为 false；如果将 schema 嵌入消息中，则设为 true。
value.converter - 根据你的数据类型进行设置，例如对于 JSON，设为 io.confluent.connect.json.JsonSchemaConverter。
key.converter - 设为 org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter。我们使用 String 类型的 key。
pk.mode - 与 ClickHouse 无关。设为 none。
auto.create - 不受支持，必须设为 false。
auto.evolve - 我们建议将此项设为 false，尽管未来可能会支持。
insert.mode - 设为 “insert”。当前不支持其他模式。
key.converter - 根据你的 key 类型进行设置。
value.converter - 根据 topic 中的数据类型进行设置。该数据必须具有受支持的 schema，即 JSON、Avro 或 Protobuf 格式。

如果使用我们的样本数据集进行测试，请确保设置以下内容：

value.converter.schemas.enable - 设为 false，因为我们使用 Schema Registry。如果你将 schema 嵌入每条消息中，则设为 true。
key.converter - 设为 “org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter”。我们使用 String 类型的 key。
value.converter - 设为 “io.confluent.connect.json.JsonSchemaConverter”。
value.converter.schema.registry.url - 设置 schema server 的 URL，并通过参数 value.converter.schema.registry.basic.auth.user.info 提供 schema server 的凭据。

GitHub 样本数据的配置文件示例可在此处找到，前提是 Connect 以 standalone 模式运行，且 Kafka 托管在 Confluent Cloud 中。

创建 ClickHouse 表

请确保该表已创建；如果它因前面的示例已存在，请先将其删除。下面展示了一个与精简版 GitHub 数据集兼容的示例。请注意，其中不包含任何当前尚不受支持的 Array 或 Map 类型：

CREATE TABLE github
(
    file_time DateTime,
    event_type Enum('CommitCommentEvent' = 1, 'CreateEvent' = 2, 'DeleteEvent' = 3, 'ForkEvent' = 4, 'GollumEvent' = 5, 'IssueCommentEvent' = 6, 'IssuesEvent' = 7, 'MemberEvent' = 8, 'PublicEvent' = 9, 'PullRequestEvent' = 10, 'PullRequestReviewCommentEvent' = 11, 'PushEvent' = 12, 'ReleaseEvent' = 13, 'SponsorshipEvent' = 14, 'WatchEvent' = 15, 'GistEvent' = 16, 'FollowEvent' = 17, 'DownloadEvent' = 18, 'PullRequestReviewEvent' = 19, 'ForkApplyEvent' = 20, 'Event' = 21, 'TeamAddEvent' = 22),
    actor_login LowCardinality(String),
    repo_name LowCardinality(String),
    created_at DateTime,
    updated_at DateTime,
    action Enum('none' = 0, 'created' = 1, 'added' = 2, 'edited' = 3, 'deleted' = 4, 'opened' = 5, 'closed' = 6, 'reopened' = 7, 'assigned' = 8, 'unassigned' = 9, 'labeled' = 10, 'unlabeled' = 11, 'review_requested' = 12, 'review_request_removed' = 13, 'synchronize' = 14, 'started' = 15, 'published' = 16, 'update' = 17, 'create' = 18, 'fork' = 19, 'merged' = 20),
    comment_id UInt64,
    path String,
    ref LowCardinality(String),
    ref_type Enum('none' = 0, 'branch' = 1, 'tag' = 2, 'repository' = 3, 'unknown' = 4),
    creator_user_login LowCardinality(String),
    number UInt32,
    title String,
    state Enum('none' = 0, 'open' = 1, 'closed' = 2),
    assignee LowCardinality(String),
    closed_at DateTime,
    merged_at DateTime,
    merge_commit_sha String,
    merged_by LowCardinality(String),
    review_comments UInt32,
    member_login LowCardinality(String)
) ENGINE = MergeTree ORDER BY (event_type, repo_name, created_at)

启动 Kafka Connect

以 standalone 或 distributed 模式启动 Kafka Connect。

./bin/connect-standalone connect.properties.ini github-jdbc-sink.properties.ini

将数据添加到 Kafka

使用提供的脚本和配置向 Kafka 写入消息。你需要修改 github.config，加入你的 Kafka 凭据。该脚本当前已配置为与 Confluent Cloud 配合使用。

python producer.py -c github.config

此脚本可用于将任何 ndjson 文件插入到 Kafka topic 中。它会尝试自动为你推断 schema。提供的示例 config 只会插入 10k 条消息——如有需要，请在此修改。此 configuration 在插入到 Kafka 时还会从数据集中移除所有不兼容的 Array 字段。这是 JDBC 连接器将消息转换为 INSERT 语句所必需的。如果你使用自己的数据，请确保要么在每条消息中都插入 schema (将 _value.converter.schemas.enable _设为 true) ，要么确保你的 client 发布的消息引用了 registry 中的 schema。Kafka Connect 应该会开始消费消息并将行插入到 ClickHouse 中。请注意，关于 “[JDBC Compliant Mode] Transaction isn’t supported.” 的警告是预期行为，可以忽略。对目标表 “Github” 执行一个简单的查询应能确认数据已插入。

SELECT count() FROM default.github;

| count\(\) |
| :--- |
| 10000 |

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