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이름이 지정된 컬렉션을 사용해 ClickHouse를 Kafka와 통합하기

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소개

이 가이드에서는 이름이 지정된 컬렉션을 사용해 ClickHouse를 Kafka에 연결하는 방법을 살펴봅니다. 이름이 지정된 컬렉션용 설정 파일을 사용하면 다음과 같은 장점이 있습니다.

  • 구성 설정을 중앙에서 더 쉽게 관리할 수 있습니다.
  • SQL 테이블 정의를 변경하지 않고도 설정을 수정할 수 있습니다.
  • 단일 설정 파일을 확인하여 구성을 더 쉽게 검토하고 문제를 해결할 수 있습니다.

이 가이드는 Apache Kafka 3.4.1 및 ClickHouse 24.5.1에서 테스트되었습니다.

전제 조건

이 문서는 다음이 갖추어져 있다고 가정합니다:

  1. 정상적으로 작동하는 Kafka 클러스터
  2. 설정이 완료되어 실행 중인 ClickHouse 클러스터
  3. SQL에 대한 기본 지식과 ClickHouse 및 Kafka 구성에 대한 이해

사전 요구 사항

명명된 컬렉션을 생성하는 사용자에게 필요한 접근 권한이 있는지 확인하십시오.

<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>

액세스 제어 활성화에 대한 자세한 내용은 사용자 관리 가이드를 참조하십시오.

구성

다음 섹션을 ClickHouse config.xml 파일에 추가하십시오:

<!-- Kafka 통합을 위한 이름이 지정된 컬렉션 -->
<named_collections>
    <cluster_1>
        <!-- ClickHouse Kafka 엔진 매개변수 -->
        <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 확장 구성 -->
        <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 엔진 매개변수 -->
        <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 확장 구성 -->
        <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>

구성 참고 사항

  1. Kafka 주소와 관련 구성은 Kafka 클러스터 설정에 맞게 조정하십시오.
  2. <kafka> 앞의 섹션에는 ClickHouse Kafka 엔진 매개변수가 포함되어 있습니다. 전체 매개변수 목록은 Kafka 엔진 매개변수를 참조하십시오.
  3. <kafka> 내부의 섹션에는 확장 Kafka 구성 옵션이 포함되어 있습니다. 추가 옵션은 librdkafka 구성을 참조하십시오.
  4. 이 예시에서는 SASL_SSL 보안 프로토콜과 PLAIN 메커니즘을 사용합니다. 이러한 설정은 Kafka 클러스터 구성에 따라 조정하십시오.

테이블 및 데이터베이스 생성

ClickHouse 클러스터에서 필요한 데이터베이스와 테이블을 생성하십시오. ClickHouse를 단일 노드로 실행하는 경우 SQL 명령에서 클러스터 부분은 생략하고 ReplicatedMergeTree 대신 다른 엔진을 사용하십시오.

데이터베이스 생성

CREATE DATABASE kafka_testing ON CLUSTER LAB_CLICKHOUSE_CLUSTER;

Kafka 테이블 생성

첫 번째 Kafka 클러스터용 첫 번째 Kafka 테이블을 생성합니다:

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

두 번째 Kafka 클러스터용 두 번째 Kafka 테이블을 생성합니다:

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

복제된 테이블(Replicated Table) 생성

첫 번째 Kafka 테이블에 사용할 테이블을 생성합니다:

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;

두 번째 Kafka 테이블에 사용할 테이블을 생성합니다:

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 생성

첫 번째 Kafka 테이블의 데이터를 첫 번째 복제된 테이블(Replicated Table)에 삽입할 materialized view를 생성합니다:

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;

두 번째 Kafka 테이블의 데이터를 두 번째 복제된 테이블에 삽입하도록 materialized view를 생성합니다:

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;

설정 확인

이제 Kafka 클러스터에서 해당 consumer group을 확인할 수 있습니다:

  • cluster_1의 cluster_1_clickhouse_consumer
  • cluster_2의 cluster_2_clickhouse_consumer

두 테이블의 데이터를 확인하려면 ClickHouse 노드 아무 곳에서나 다음 쿼리를 실행하십시오:

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

참고

이 가이드에서는 두 Kafka 토픽으로 수집되는 데이터가 동일합니다. 실제 환경에서는 서로 다를 수 있습니다. 필요한 만큼 Kafka 클러스터를 추가할 수 있습니다.

예시 출력:

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

이로써 이름이 지정된 컬렉션을 사용한 ClickHouse와 Kafka 통합 설정이 완료됩니다. Kafka 구성을 ClickHouse config.xml 파일에 중앙에서 관리하면 설정을 더 쉽게 관리하고 조정할 수 있어, 통합을 더욱 간편하고 효율적으로 운영할 수 있습니다.

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