创建FlinkServer作业写入数据至ClickHouse表

本章节适用于MRS 3.1.2及之后的版本。

操作场景

Flink通过对接ClickHouse的ClickHouseBalancer实例进行读写，有效避免ClickHouse流量分发问题。FlinkSQL与ClickHouse数据类型对应关系如下表所示。

MRS 3.2.0及以后版本，根据安全需求，FlinkServer界面回显FlinkSQL时，SQL中的“password”字段将显示为空，在回显状态下需要将密码信息补齐后再提交作业。

表1 FlinkSQL与ClickHouse数据类型对应关系
FlinkSQL数据类型	ClickHouse数据类型
BOOLEAN	UInt8
TINYINT	Int8
SMALLINT	Int16
INTEGER	Int32
BIGINT	Int64
FLOAT	Float32
DOUBLE	Float64
CHAR	String
VARCHAR	String
VARBINARY	FixedString
DATE	Date
TIMESTAMP	DateTime
DECIMAL	Decimal

前提条件

集群中已安装ClickHouse、HDFS、Yarn、Flink和Kafka等服务。
客户端已安装，例如安装路径为：/opt/client。

创建作业步骤

使用root用户登录安装客户端的节点。
执行以下命令，切换到客户端安装目录。

cd /opt/client
执行以下命令配置环境变量。

source bigdata_env
如果当前集群已启用Kerberos认证，执行以下命令认证当前用户，当前用户需要具有创建ClickHouse表的权限。如果当前集群未启用Kerberos认证，则无需执行此命令。

kinit 组件业务用户

例如，kinit clickhouseuser。
连接ClickHouse客户端，可参考ClickHouse客户端使用实践。命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险，在执行命令前建议关闭系统的history命令记录功能，避免信息泄露。
- 普通模式：
  clickhouse client --host ClickHouse的实例IP --user 登录名 --password '密码' --port ClickHouse的端口号 --multiline
- 安全模式：
  clickhouse client --host ClickHouse的实例IP --user 登录名 --password '密码'--port ClickHouse的端口号 --secure --multiline

执行以下命令创建复制表和分布式表。

创建复制表“default.test1”。

CREATE TABLE default.test1 on cluster default_cluster
(
`pid` Int8,
`uid` UInt8,
`Int_16` Int16,
`Int_32` Int32,
`Int_64` Int64,
`String_x` String,
`String_y` String,
`float_32` Float32,
`float_64` Float64,
`Decimal_x` Decimal32(2),
`Date_x` Date,
`DateTime_x` DateTime
)
ENGINE = ReplicatedReplacingMergeTree('/clickhouse/tables/{shard}/test1','{replica}')
PARTITION BY pid
ORDER BY (pid, DateTime_x);

创建分布式表“test1_all”。

CREATE TABLE test1_all ON CLUSTER default_cluster
(
`pid` Int8,
`uid` UInt8,
`Int_16` Int16,
`Int_32` Int32,
`Int_64` Int64,
`String_x` String,
`String_y` String,
`float_32` Float32,
`float_64` Float64,
`Decimal_x` Decimal32(2),
`Date_x` Date,
`DateTime_x` DateTime
)
ENGINE = Distributed(default_cluster, default, test1, rand());

登录Manager，选择“集群 > 服务 > Flink”，在“Flink WebUI”右侧，单击链接，访问Flink的WebUI。

参考如何创建FlinkServer作业，新建Flink SQL作业，作业类型选择“流作业”。在作业开发界面进行如下作业配置，并启动作业。需勾选“基础参数”中的“开启CheckPoint”，“时间间隔（ms）”可设置为“60000”，“模式”可使用默认值。

如果当前MRS集群为安全模式，执行以下操作：

create table kafkasource(
`pid` TINYINT,
`uid` BOOLEAN,
`Int_16` SMALLINT,
`Int_32` INTEGER,
`Int_64` BIGINT,
`String_x` CHAR,
`String_y` VARCHAR(10),
`float_32` FLOAT,
`float_64` DOUBLE,
`Decimal_x` DECIMAL(9,2),
`Date_x` DATE,
`DateTime_x` TIMESTAMP
) with(
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'input',
  'properties.bootstrap.servers' = 'Kafka的Broker实例业务IP:Kafka端口号',
  'properties.group.id' = 'group1',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
  'format' = 'json',
  'properties.sasl.kerberos.service.name' = 'kafka',
  'properties.security.protocol' = 'SASL_PLAINTEXT',
  'properties.kerberos.domain.name' = 'hadoop.系统域名'
);
CREATE TABLE cksink (
`pid` TINYINT,
`uid` BOOLEAN,
`Int_16` SMALLINT,
`Int_32` INTEGER,
`Int_64` BIGINT,
`String_x` CHAR,
`String_y` VARCHAR(10),
`float_32` FLOAT,
`float_64` DOUBLE,
`Decimal_x` DECIMAL(9,2),
`Date_x` DATE,
`DateTime_x` TIMESTAMP
) WITH (
'connector' = 'jdbc',
'url' = 'jdbc:clickhouse://ClickHouseBalancer实例IP1:ClickHouseBalancer端口,ClickHouseBalancer实例IP2:ClickHouseBalancer端口/default?ssl=true&sslmode=none',
'username' = 'ClickHouse用户，详见说明',
'password' = 'ClickHouse用户密码，详见说明',
'table-name' = 'test1_all',
'driver' = 'com.clickhouse.jdbc.ClickHouseDriver',
'sink.buffer-flush.max-rows' = '0',
'sink.buffer-flush.interval' = '60s'
);
Insert into cksink 
select
* 
from 
kafkasource;

如果当前MRS集群为普通模式，执行以下操作：

create table kafkasource(
`pid` TINYINT,
`uid` BOOLEAN,
`Int_16` SMALLINT,
`Int_32` INTEGER,
`Int_64` BIGINT,
`String_x` CHAR,
`String_y` VARCHAR(10),
`float_32` FLOAT,
`float_64` DOUBLE,
`Decimal_x` DECIMAL(9,2),
`Date_x` DATE,
`DateTime_x` TIMESTAMP
) with(
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'kinput',
  'properties.bootstrap.servers' = 'Kafka的Broker实例业务IP:Kafka端口号',
  'properties.group.id' = 'kafka_test',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
  'format' = 'json'
);
CREATE TABLE cksink (
`pid` TINYINT,
`uid` BOOLEAN,
`Int_16` SMALLINT,
`Int_32` INTEGER,
`Int_64` BIGINT,
`String_x` CHAR,
`String_y` VARCHAR(10),
`float_32` FLOAT,
`float_64` DOUBLE,
`Decimal_x` DECIMAL(9,2),
`Date_x` DATE,
`DateTime_x` TIMESTAMP
) WITH (
'connector' = 'jdbc',
'url' = 'jdbc:clickhouse://ClickHouseBalancer实例IP1:ClickHouseBalancer端口,ClickHouseBalancer实例IP2:ClickHouseBalancer端口/default',
'table-name' = 'test1_all',
'username' = 'ClickHouse用户，详见说明',
'password' = 'ClickHouse用户密码，详见说明',
'driver' = 'com.clickhouse.jdbc.ClickHouseDriver',
'sink.buffer-flush.max-rows' = '0',
'sink.buffer-flush.interval' = '60s'
);
Insert into cksink 
select
* 
from 
kafkasource;

创建的cksink表中username、password参数填写的用户为具有ClickHouse相应表权限的用户及密码，详见创建ClickHouse角色。
Kafka端口号：
- 集群的“认证模式”为“安全模式”时为“sasl.port”的值，默认为“21007”。
- 集群的“认证模式”为“普通模式”时为“port”的值，默认为“9092”。
  如果配置端口号为9092，则需要配置“allow.everyone.if.no.acl.found”参数为true，具体操作如下：
  
  登录FusionInsight Manager系统，选择“集群 > 服务 > Kafka > 配置 > 全部配置”，搜索“allow.everyone.if.no.acl.found”配置，修改参数值为true，保存配置即可。
系统域名：可登录FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限 > 域和互信”，查看“本端域”参数，即为当前系统域名。
ClickHouseBalancer端口号要根据对接的ClickHouse集群选择：
- 当ClickHouse所在集群为安全模式集群时，ClickHouseBalancer端口号默认为“21426”。
- 当ClickHouse所在集群为普通模式集群时，ClickHouseBalancer端口号默认为“21425”。
url：可配置多个ClickHouseBalancer实例IP以避免ClickHouseBalancer实例单点故障。
写入ClickHouse时会过滤Flink计算过程中产生的DELETE消息。
攒批写参数：Flink会将数据先放入内存，到达触发条件时再flush到数据库表中。相关配置如下。
sink.buffer-flush.max-rows：攒批写ClickHouse的行数，默认100。

sink.buffer-flush.interval：攒批写入的间隔时间，默认1s。

这两个条件只要有一个满足，就会触发一次sink，即到达触发条件时再flush到数据库表中。
- 情况一：60s sink一次
   'sink.buffer-flush.max-rows' = '0',
  
  'sink.buffer-flush.interval' = '60s'
- 情况二：100条 sink一次
   'sink.buffer-flush.max-rows' = '100',
  
  'sink.buffer-flush.interval' = '0s'
- 情况三：数据不sink
  'sink.buffer-flush.max-rows' = '0',
  
  'sink.buffer-flush.interval' = '0s'

查看作业管理界面，作业状态为“运行中”。
参考管理Kafka Topic中的消息，向kafka中写入数据。

sh kafka-console-producer.sh --broker-list Kafka角色实例所在节点的IP地址:Kafka端口号 --topic主题名称 --producer.config 客户端目录/Kafka/kafka/config/producer.properties

例如本示例使用主题名称为kinput：sh kafka-console-producer.sh --broker-list Kafka角色实例所在节点的IP地址:Kafka端口号 --topic kinput --producer.config /opt/client/Kafka/kafka/config/producer.properties
输入消息内容：
```
{"pid": "3","uid":false,"Int_16": "6533","Int_32": "429496294","Int_64": "1844674407370955614","String_x": "abc1","String_y": "abc1defghi","float_32": "0.1234","float_64": "95.1","Decimal_x": "0.451236414","Date_x": "2021-05-29","DateTime_x": "2021-05-21 10:05:10"}
{"pid": "4","uid":false,"Int_16": "6533","Int_32": "429496294","Int_64": "1844674407370955614","String_x": "abc1","String_y": "abc1defghi","float_32": "0.1234","float_64": "95.1","Decimal_x": "0.4512314","Date_x": "2021-05-29","DateTime_x": "2021-05-21 10:05:10"}
```
输入完成后按回车发送消息。
连接ClickHouse查询表数据。

clickhouse client --host ClickHouse的实例IP --user 登录名 --password '密码'--port ClickHouse的端口号 --secure --multiline

执行查询命令查询ClickHouse表是否已写入数据。例如，当前ClickHouse表为test1_all。

select * from test1_all;

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