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named collections を使用して ClickHouse を Kafka と統合する

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はじめに

このガイドでは、named collections を使用して ClickHouse を Kafka に接続する方法を紹介します。named collections の設定ファイルを使用することで、次のような利点があります。

  • 設定を一元化し、より簡単に管理できます。
  • SQL のテーブル定義を変更することなく、設定を変更できます。
  • 単一の設定ファイルを確認するだけで、設定のレビューやトラブルシューティングをより容易に行えます。

このガイドは、Apache Kafka 3.4.1 および ClickHouse 24.5.1 で検証されています。

前提

このドキュメントでは、以下を前提としています。

  1. 稼働中のKafkaクラスターがあること。
  2. ClickHouseクラスターが構成済みで、稼働していること。
  3. SQLの基本的な知識があり、ClickHouseおよびKafkaの設定に精通していること。

前提条件

named collection を作成するユーザーに必要なアクセス権限があることを確認してください。

<access_management>1</access_management>
<named_collection_control>1</named_collection_control>
<show_named_collections>1</show_named_collections>
<show_named_collections_secrets>1</show_named_collections_secrets>

アクセス制御を有効にする方法の詳細については、ユーザー管理ガイドを参照してください。

設定

以下のセクションを ClickHouse の config.xml ファイルに追加します。

<!-- Kafkaインテグレーション用の名前付きコレクション -->
<named_collections>
    <cluster_1>
        <!-- ClickHouse Kafkaエンジンパラメータ -->
        <kafka_broker_list>c1-kafka-1:9094,c1-kafka-2:9094,c1-kafka-3:9094</kafka_broker_list>
        <kafka_topic_list>cluster_1_clickhouse_topic</kafka_topic_list>
        <kafka_group_name>cluster_1_clickhouse_consumer</kafka_group_name>
        <kafka_format>JSONEachRow</kafka_format>
        <kafka_commit_every_batch>0</kafka_commit_every_batch>
        <kafka_num_consumers>1</kafka_num_consumers>
        <kafka_thread_per_consumer>1</kafka_thread_per_consumer>

        <!-- Kafka拡張設定 -->
        <kafka>
            <security_protocol>SASL_SSL</security_protocol>
            <enable_ssl_certificate_verification>false</enable_ssl_certificate_verification>
            <sasl_mechanism>PLAIN</sasl_mechanism>
            <sasl_username>kafka-client</sasl_username>
            <sasl_password>kafkapassword1</sasl_password>
            <debug>all</debug>
            <auto_offset_reset>latest</auto_offset_reset>
        </kafka>
    </cluster_1>

    <cluster_2>
        <!-- ClickHouse Kafkaエンジンパラメータ -->
        <kafka_broker_list>c2-kafka-1:29094,c2-kafka-2:29094,c2-kafka-3:29094</kafka_broker_list>
        <kafka_topic_list>cluster_2_clickhouse_topic</kafka_topic_list>
        <kafka_group_name>cluster_2_clickhouse_consumer</kafka_group_name>
        <kafka_format>JSONEachRow</kafka_format>
        <kafka_commit_every_batch>0</kafka_commit_every_batch>
        <kafka_num_consumers>1</kafka_num_consumers>
        <kafka_thread_per_consumer>1</kafka_thread_per_consumer>

        <!-- Kafka拡張設定 -->
        <kafka>
            <security_protocol>SASL_SSL</security_protocol>
            <enable_ssl_certificate_verification>false</enable_ssl_certificate_verification>
            <sasl_mechanism>PLAIN</sasl_mechanism>
            <sasl_username>kafka-client</sasl_username>
            <sasl_password>kafkapassword2</sasl_password>
            <debug>all</debug>
            <auto_offset_reset>latest</auto_offset_reset>
        </kafka>
    </cluster_2>
</named_collections>

設定に関する注意事項

  1. Kafka のアドレスと関連設定は、ご使用の Kafka クラスター構成に合わせて調整してください。
  2. <kafka> の前のセクションには、ClickHouse の Kafka エンジンパラメータが含まれています。パラメータの一覧については、Kafka エンジンパラメータ を参照してください。
  3. <kafka> 内のセクションには、Kafka の拡張設定オプションが含まれています。その他のオプションについては、librdkafka の設定を参照してください。
  4. この例では、SASL_SSL セキュリティプロトコルと PLAIN メカニズムを使用しています。これらの設定は、Kafka クラスターの構成に応じて調整してください。

テーブルとデータベースの作成

ClickHouseクラスター上に必要なデータベースとテーブルを作成します。ClickHouseを単一ノードで実行している場合は、SQLコマンドのクラスター指定部分を省略し、ReplicatedMergeTree の代わりに別のエンジンを使用してください。

データベースを作成する

CREATE DATABASE kafka_testing ON CLUSTER LAB_CLICKHOUSE_CLUSTER;

Kafkaテーブルを作成する

1つ目のKafkaクラスター用に、1つ目のKafkaテーブルを作成します。

CREATE TABLE kafka_testing.first_kafka_table ON CLUSTER LAB_CLICKHOUSE_CLUSTER
(
    `id` UInt32,
    `first_name` String,
    `last_name` String
)
ENGINE = Kafka(cluster_1);

2 つ目の Kafka クラスター用に、2 つ目の Kafka テーブルを作成します。

CREATE TABLE kafka_testing.second_kafka_table ON CLUSTER STAGE_CLICKHOUSE_CLUSTER
(
    `id` UInt32,
    `first_name` String,
    `last_name` String
)
ENGINE = Kafka(cluster_2);

レプリケートテーブルを作成する

最初のKafkaテーブル用に、次のテーブルを作成します：

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;

2つ目のKafkaテーブル用のテーブルを作成します:

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;

materialized view を作成する

最初の Kafka テーブルから最初のレプリケートテーブルへデータを挿入する materialized view を作成します。

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;

2 つ目の Kafka テーブルから 2 つ目のレプリケートテーブルへデータを挿入するための materialized view を作成します。

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;

セットアップの確認

これで、Kafkaクラスター上に対応するコンシューマグループが表示されているはずです。

  • cluster_1_clickhouse_consumer (cluster_1 上)
  • cluster_2_clickhouse_consumer (cluster_2 上)

両方のテーブルのデータを確認するには、いずれかの ClickHouse ノードで次のクエリを実行します。

SELECT * FROM first_replicated_table LIMIT 10;
SELECT * FROM second_replicated_table LIMIT 10;

注

このガイドでは、両方のKafkaトピックに取り込まれるデータは同一です。実際の環境では、異なるデータになるはずです。Kafkaクラスターは必要な数だけ追加できます。

出力例:

┌─id─┬─first_name─┬─last_name─┐
│  0 │ FirstName0 │ LastName0 │
│  1 │ FirstName1 │ LastName1 │
│  2 │ FirstName2 │ LastName2 │
└────┴────────────┴───────────┘

これで、named collections を使用して ClickHouse と Kafka を統合するためのセットアップは完了です。Kafka の設定を ClickHouse の config.xml ファイルに集約することで、設定の管理や調整が容易になり、よりシンプルで効率的なインテグレーションを実現できます。

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