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使用JDBC Connector导入

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当您需要将Flink处理后的数据导入ClickHouse时，本文为您提供了使用ClickHouse JDBC Connector的方法，使不同版本的Flink处理后的数据写入到ClickHouse中。

背景信息

Flink在1.11.0版本对其JDBC Connector进行了一次较大的重构：

  • 重构之前（1.10.1及之前版本），包名为flink-jdbc 。

  • 重构之后（1.11.0及之后版本），包名为flink-connector-jdbc 。

二者对Flink中以不同方式写入ClickHouse Sink的支持情况如下：

API名称

flink-jdbc

flink-connector-jdbc

DataStream

不支持

支持

Table API (Legacy)

支持

不支持

Table API (DDL)

不支持

不支持

flink-connector-jdbc完全移除了对Table API (Legacy) 的支持，只能通过DDL的方式调用Table API。但是，Table DDL方式硬编码了其所支持的JDBC Driver，不支持ClickHouse。本文分别以基于Flink 1.10.1 + flink-jdbc和Flink 1.11.0 + flink-connector-jdbc 为例，介绍Flink写入ClickHouse的方法。

Flink 1.10.1 + flink-jdbc

Flink 1.10.1及之前版本需要采用flink-jdbc+Table API的方式写入数据到ClickHouse。本节我们使用Maven及Flink 1.10.1版本为例。

  1. 用mvn archetype:generate命令创建项目，生成过程中根据提示输入group-id和artifact-id等。

    $ mvn archetype:generate \
      -DarchetypeGroupId=org.apache.flink \
      -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-scala \
      -DarchetypeVersion=1.10.1

  2. 编辑pom.xml中的<dependencies />小节添加依赖。

            <!--//添加Flink Table API相关的依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-planner-blink_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-api-scala-bridge_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-common</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>


        <!--//添加Flink JDBC以及Clickhouse JDBC Driver相关的依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-jdbc_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId>
            <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId>
            <version>0.2.4</version>
        </dependency>

  3. 创建数据写入程序文件。

    示例程序使用CsvTableSource读入 CSV 文件产生Table Source，使用JDBCAppendTableSink将数据写入到ClickHouse Sink中。

    说明

    • 由于ClickHouse单次插入的延迟比较高，我们需要设置BatchSize来批量插入数据，提高性能。

    • 在JDBCAppendTableSink的实现中，若最后一批数据的数目不足BatchSize，则不会插入剩余数据。

    package org.myorg.example

import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.table.sources._
import org.apache.flink.table.api.scala.StreamTableEnvironment
import org.apache.flink.table.api._
import org.apache.flink.types.Row
import org.apache.flink.table.api.{
  TableEnvironment,
  TableSchema,
  Types,
  ValidationException
}
import org.apache.flink.api.java.io.jdbc.JDBCAppendTableSink
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation

object StreamingJob {
  def main(args: Array[String]) {
    val SourceCsvPath =
      "/<YOUR-PATH-TO-TEST-CSV>/source.csv"
    val CkJdbcUrl =
      "jdbc:clickhouse://<clickhouse-host>:<port>/<database>"
    val CkUsername = "<YOUR-USERNAME>"
    val CkPassword = "<YOUR-PASSWORD>"
    val BatchSize = 500 // 设置您的batch size

    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    val tEnv = StreamTableEnvironment.create(env)

    val csvTableSource = CsvTableSource
      .builder()
      .path(SourceCsvPath)
      .ignoreFirstLine()
      .fieldDelimiter(",")
      .field("name", Types.STRING)
      .field("age", Types.LONG)
      .field("sex", Types.STRING)
      .field("grade", Types.LONG)
      .field("rate", Types.FLOAT)
      .build()

    tEnv.registerTableSource("source", csvTableSource)

    val resultTable = tEnv.scan("source").select("name, grade, rate")

    val insertIntoCkSql =
      """
        |  INSERT INTO sink_table (
        |    name, grade, rate
        |  ) VALUES (
        |    ?, ?, ?
        |  )
      """.stripMargin

//将数据写入 ClickHouse Sink 
    val sink = JDBCAppendTableSink
      .builder()
      .setDrivername("ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver")
      .setDBUrl(CkJdbcUrl)
      .setUsername(CkUsername)
      .setPassword(CkPassword)
      .setQuery(insertIntoCkSql)
      .setBatchSize(BatchSize)
      .setParameterTypes(Types.STRING, Types.LONG, Types.FLOAT)
      .build()

    tEnv.registerTableSink(
      "sink",
      Array("name", "grade", "rate"),
      Array(Types.STRING, Types.LONG, Types.FLOAT),
      sink
    )

    tEnv.insertInto(resultTable, "sink")

    env.execute("Flink Table API to ClickHouse Example")
  }
}

    参数说明：

    • SourceCsvPath：源CSV文件路径。

    • CkJdbcUrl：目标ClickHouse集群地址。

    • CkUsername：目标ClickHouse集群用户名。

    • CkPassword：目标ClickHouse集群对应密码。

  4. 编译运行。

    $ mvn clean package
$ ${FLINK_HOME}/bin/flink run target/example-0.1.jar

Flink 1.11.0 + flink-connector-jdbc

Flink 1.11.0及之后版本需要采用flink-connector-jdbc+DataStream的方式写入数据到ClickHouse。本节我们使用Maven及Flink 1.11.0版本为例。

  1. 用mvn archetype:generate命令创建项目，生成过程中会提示输入group-id和artifact-id等。

    $ mvn archetype:generate \
      -DarchetypeGroupId=org.apache.flink \
      -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-scala \
      -DarchetypeVersion=1.11.0

  2. 编辑pom.xml中的<dependencies />小节添加依赖。

            <!--//添加Flink Table API相关的依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-planner-blink_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-api-scala-bridge_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-common</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <!--//添加Flink JDBC Connector以及Clickhouse JDBC Driver相关的依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-jdbc_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId>
            <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId>
            <version>0.2.4</version>
        </dependency>

  3. 创建数据写入程序文件。

    示例程序使用 CsvTableSource读入CSV文件产生Table Source，通过TableEnvironment.toAppendStream 将Table转换为DataStream。使用JdbcSink将数据写入到ClickHouse中。

    说明

    • 由于ClickHouse单次插入的延迟比较高，我们需要设置BatchSize来批量插入数据，提高性能。

    • 当前版本的flink-connector-jdbc，使用Scala API调用JdbcSink时会出现lambda函数的序列化问题。我们只能采用手动实现interface的方式来传入相关JDBC Statement build函数（class CkSinkBuilder）。

      class CkSinkBuilder extends JdbcStatementBuilder[(String, Long, Float)] {
  def accept(ps: PreparedStatement, v: (String, Long, Float)): Unit = {
    ps.setString(1, v._1)
    ps.setLong(2, v._2)
    ps.setFloat(3, v._3)
  }
}
    package org.myorg.example

import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.table.sources._
import org.apache.flink.table.api.bridge.scala.StreamTableEnvironment
import org.apache.flink.table.api._
import org.apache.flink.types.Row
import org.apache.flink.table.api.{
  TableEnvironment,
  TableSchema,
  Types,
  ValidationException
}
import org.apache.flink.connector.jdbc._
import java.sql.PreparedStatement

//手动实现interface的方式来传入相关JDBC Statement build函数
class CkSinkBuilder extends JdbcStatementBuilder[(String, Long, Float)] {
  def accept(ps: PreparedStatement, v: (String, Long, Float)): Unit = {
    ps.setString(1, v._1)
    ps.setLong(2, v._2)
    ps.setFloat(3, v._3)
  }
}

object StreamingJob {
  def main(args: Array[String]) {
    val SourceCsvPath =
      "/<YOUR-PATH-TO-TEST-CSV>/source.csv"
    val CkJdbcUrl = "jdbc:clickhouse://<clickhouse-host>:<port>/<database>"
    val CkUsername = "<YOUR-USERNAME>"
    val CkPassword = "<YOUR-PASSWORD>"
    val BatchSize = 500 // 设置您的 batch size

    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    val tEnv = StreamTableEnvironment.create(env)

    val csvTableSource = CsvTableSource
      .builder()
      .path(SourceCsvPath)
      .ignoreFirstLine()
      .fieldDelimiter(",")
      .field("name", Types.STRING)
      .field("age", Types.LONG)
      .field("sex", Types.STRING)
      .field("grade", Types.LONG)
      .field("rate", Types.FLOAT)
      .build()

    tEnv.registerTableSource("source", csvTableSource)

    val resultTable = tEnv.scan("source").select("name, grade, rate")

//将Table转换为DataStream
    val resultDataStream =
      tEnv.toAppendStream[(String, Long, Float)](resultTable)

    val insertIntoCkSql =
      """
        |  INSERT INTO sink_table (
        |    name, grade, rate
        |  ) VALUES (
        |    ?, ?, ?
        |  )
      """.stripMargin

//将数据写入ClickHouse JDBC Sink
    resultDataStream.addSink(
      JdbcSink.sink[(String, Long, Float)](
        insertIntoCkSql,
        new CkSinkBuilder,
        new JdbcExecutionOptions.Builder().withBatchSize(BatchSize).build(),
        new JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder()
          .withDriverName("ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver")
          .withUrl(CkJdbcUrl)
          .withUsername(CkUsername)
          .withPassword(CkPassword)
          .build()
      )
    )

    env.execute("Flink DataStream to ClickHouse Example")
  }
}

    参数说明：

    • SourceCsvPath：源CSV文件路径。

    • CkJdbcUrl：目标ClickHouse集群地址。

    • CkUsername：目标ClickHouse集群用户名。

    • CkPassword：目标ClickHouse集群对应密码。

  4. 编译运行。

    $ mvn clean package
$ ${FLINK_HOME}/bin/flink run target/example-0.1.jar
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