Skip to content
ClickHouse Docs
ClickHouse DocsClickHouse Docs
49.6kGet Started

使用命名集合集成 ClickHouse 与 Kafka

View as MarkdownEdit this pageReport an issueSet up docs MCP

简介

本指南将介绍如何使用 命名集合 将 ClickHouse 连接到 Kafka。使用 命名集合 的配置文件有以下几个优势：

  • 可集中管理配置项，且管理起来更方便。
  • 无需修改 SQL 表定义即可调整设置。
  • 只需检查单个配置文件，即可更轻松地审查配置并排查问题。

本指南已在 Apache Kafka 3.4.1 和 ClickHouse 24.5.1 上测试验证。

前提假设

本文档假定你已具备：

  1. 一个正常运行的 Kafka 集群。
  2. 一个已设置完成并正在运行的 ClickHouse 集群。
  3. 具备基本的 SQL 知识，并熟悉 ClickHouse 和 Kafka 的配置。

前置条件

请确保创建 命名集合 的用户具有所需的访问权限：

<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>

有关如何启用访问控制的更多信息，请参阅用户管理指南。

配置

将以下内容添加到 ClickHouse 的 config.xml 文件中：

<!-- Kafka 集成的命名集合 -->
<named_collections>
    <cluster_1>
        <!-- ClickHouse Kafka 引擎参数 -->
        <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 扩展配置 -->
        <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 引擎参数 -->
        <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 扩展配置 -->
        <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>

配置说明

  1. 请调整 Kafka 地址及相关配置，使其与您的 Kafka 集群设置相匹配。
  2. <kafka> 前面的部分包含 ClickHouse Kafka 引擎参数。有关完整参数列表，请参阅 Kafka 引擎参数 。
  3. <kafka> 内的部分包含扩展的 Kafka 配置选项。更多选项请参阅 librdkafka 配置。
  4. 本示例使用 SASL_SSL 安全协议和 PLAIN 机制。请根据您的 Kafka 集群配置调整这些设置。

创建表和数据库

在 ClickHouse 集群上创建所需的数据库和表。如果你以单节点方式运行 ClickHouse，请省略 SQL 命令中的集群相关部分，并使用其他任意引擎替代 ReplicatedMergeTree。

创建数据库

CREATE DATABASE kafka_testing ON CLUSTER LAB_CLICKHOUSE_CLUSTER;

创建 Kafka 表

为第一个 Kafka 集群创建第一张 Kafka 表：

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

为第二个 Kafka 集群创建第二张 Kafka 表：

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

创建复制表

为第一个 Kafka 表创建对应的表：

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;

为第二个 Kafka 表创建对应的表：

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;

创建 materialized views

创建一个 materialized view，将第一个 Kafka 表中的数据插入到第一个 复制表 中：

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;

创建一个 materialized view，将第二个 Kafka 表中的数据插入到第二个复制表中：

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;

验证设置

现在，你应该能在 Kafka 集群中看到对应的消费者组：

  • cluster_1_clickhouse_consumer 位于 cluster_1
  • cluster_2_clickhouse_consumer 位于 cluster_2

在任意一个 ClickHouse 节点上运行以下查询，即可查看这两个表中的数据：

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

注意

在本指南中，摄取到两个 Kafka topic 的数据是相同的；而在您的实际环境中，它们会有所不同。您可以根据需要添加任意数量的 Kafka 集群。

示例输出：

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

至此，已完成使用命名集合将 ClickHouse 与 Kafka 集成的设置。将 Kafka 配置集中放在 ClickHouse 的 config.xml 文件中后，您可以更轻松地管理和调整这些设置，从而使集成过程更简洁高效。

Navigation