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  • 2022-05-05 10:29:33

    遇到一个kafka 不消费的问题,记录一下自己使用到的参数

    • kafka_max_block_size 每次消费topic中多少条(每多少条一次commit)
    • kafka_skip_broken_messages 遇到错误数据跳过几条message。(这个参数可以先跳过错误数据,也就会导致数据丢失,慎用)
    更多相关内容
  • ClickHouse Kafka表引擎使用详解

    千次阅读 热门讨论 2021-05-15 20:18:14
    项目采用Flink、KafkaClickhouse的实时数仓架构,数据由Kafka接入,经过Flink处理,写入Clickhouse。 初期直接由Flink写入Clickhouse,经常会出现分区太多合并不来等意外情况,效果不是很好。而且数据也需要共享到...

    前言

    项目采用Flink、Kafka、Clickhouse的实时数仓架构,数据由Kafka接入,经过Flink处理,写入Clickhouse。

    初期直接由Flink写入Clickhouse,经常会出现分区太多合并不来等意外情况,效果不是很好。而且数据也需要共享到其他地方,故直接写入CK对我们来说不是很好的选择。

    于是先将数据写入Kafka,之后由Kafka对数据进行分发。

    从Kafka写入CK有很多种方法:

    • 使用Flink Connector
    • 使用github上开源的kafka ck组件
    • 使用CK的Kafka表引擎

    为了便于维护、降低成本,决定探索下使用CK的Kafka表引擎来写入数据。

    Kafka表引擎

    简介

    CK的Kafka表引擎就是集成了Kafka,在CK端可以查询、写入Kafka。

    原理就是CK作为Kafka的生产者或者消费者来生产消费数据,实现数据的同步。

    建表

    建表语法

    和其他表引擎类似,只不过ENGINE为Kafka()

    CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
    (
        name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
        name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
        ...
    ) ENGINE = 
    SETTINGS
        kafka_broker_list = 'host:port',
        kafka_topic_list = 'topic1,topic2,...',
        kafka_group_name = 'group_name',
        kafka_format = 'data_format'[,]
        [kafka_row_delimiter = 'delimiter_symbol',]
        [kafka_schema = '',]
        [kafka_num_consumers = N,]
        [kafka_max_block_size = 0,]
        [kafka_skip_broken_messages = N,]
        [kafka_commit_every_batch = 0,]
        [kafka_thread_per_consumer = 0]
    

    参数说明

    必选参数
    • kafka_broker_list – 以逗号分隔的 brokers 列表 (localhost:9092)。
    • kafka_topic_list – topic 列表 (my_topic)。
    • kafka_group_name – Kafka 消费组名称 (group1)。如果不希望消息在集群中重复,请在每个分片中使用相同的组名。
    • kafka_format – 消息体格式。使用与 SQL 部分的 FORMAT 函数相同表示方法,例如 JSONEachRow。了解详细信息,请参考 Formats 部分。
    可选参数:
    • kafka_row_delimiter - 每个消息体(记录)之间的分隔符。

    • kafka_schema – 如果解析格式需要一个 schema 时,此参数必填。

    • kafka_num_consumers – 单个表的消费者数量。默认值是:1,如果一个消费者的吞吐量不足,则指定更多的消费者。消费者的总数不应该超过 topic 中分区的数量,因为每个分区只能分配一个消费者。

    • kafka_max_block_size轮询的最大批处理大小(以消息为单位)(默认值:max_block_size)。

    • kafka_skip_broken_messagesKafka消息解析器对每个块的架构不兼容消息的容忍度。默认值:0。如果kafka_skip_broken_messages = N,则引擎会跳过N条无法解析的Kafka消息(消息等于一行数据)。

    • kafka_commit_every_batch写入整个块后,提交每个消耗和处理的批处理,而不是单个提交(默认值:0)。

    • kafka_thread_per_consumer为每个消费者者提供独立的线程(默认值:0)。启用后,每个消费者将并行并行地刷新数据(否则,来自多个消费者的行将被压缩以形成一个块)。

    其他参数
    • format_csv_delimiter当格式类型为CSV相关的时候,可以通过这个参数来指定CSV的分隔符

    建表示例

    CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_ck_sync1 ( \
    	sys_time Datetime comment '',\
    	num UInt32 comment ''\
    )\
    ENGINE = Kafka()\
    SETTINGS \
    	kafka_broker_list = '10.8.14.227:9092', \
    	kafka_topic_list='test_ck_sync1', \
    	kafka_group_name='ck_test_ck_sync1', \
    	kafka_format = 'CSV',\
    	kafka_max_block_size = 200000,\
    	kafka_skip_broken_messages = 1000,\
    	kafka_row_delimiter = '\n',\
    	format_csv_delimiter = '|';
    

    虚拟列

    Kafka表引擎还提供了虚拟类,来获取一些Kafka的元数据信息。如下:

    • _topic — Kafka topic
    • _key — 消息的key
    • _offset — 偏移量
    • _timestamp — 消息的时间戳
    • _partition — 分区信息

    从CK写入Kafka

    从CK写入Kafka时,CK作为Kafka的生产者。

    直接向Kafka表引擎的表中插入数据即可,会自动写入到Kafka中。

    这个应用较少,就不介绍了

    从Kafka写入CK

    从Kafka写入CK时,CK作为Kafka的消费者,消费者组是我们创建表时指定的group。

    有以下几点需注意的:

    • 同一个消费者组每条消息只能消费一次。Kafka中每个消费者组对每条消息只能消费一次,所以Kafka表引擎的表只能对一条数据查询一次,再次执行查询就会发现没有了。
    • 消费者组的分区会自动分配。如果我们使用同一个消费者组创建了多个表,多个表会平分主题的各个分区。表个数不应该大于分区数,不然就会有空闲的。
    • Kafka当增加分区时,CK会自动重分配分区。

    由上我们可知,只能对一条消息消费一次。我们可以采用物化视图+结果表的方式来将Kafka数据持久化到CK。

    Kafka数据持久化到CK

    当加入物化视图后,在后台收集数据。这样就可以连续接收来自Kafka的消息,用SELECT将其转换为所需的格式,写入结果表。

    实现步骤如下:

    • 创建一个Kafka表引擎的表
    • 创建一个结果表,用于存储最终数据
    • 创建一个物化视图,将Kafka的数据写入结果表
    实现
    # 创建Kafka表引擎的表
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_ck_sync1 ( \
    	sys_time Datetime comment '',\
    	num UInt32 comment ''\
    )\
    ENGINE = Kafka()\
    SETTINGS \
    	kafka_broker_list = '10.8.14.227:9092', \
    	kafka_topic_list='test_ck_sync1', \
    	kafka_group_name='ck_test_ck_sync1', \
    	kafka_format = 'CSV',\
    	kafka_max_block_size = 200000,\
    	kafka_skip_broken_messages = 1000,\
    	kafka_row_delimiter = '\n',\
    	format_csv_delimiter = '|';
    
    
    # 创建结果表
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_ck_sync1_res( \
    	sys_time Datetime comment '',\
    	num UInt32 comment ''\
    )\
    ENGINE = MergeTree()\
    ORDER BY tuple()\
    PARTITION BY toYYYYMMDD(sys_time);
    
    
    # 创建物化视图写入
    create materialized view test_ck_sync1_mv to test_ck_sync1_res as select sys_time,num from test_ck_sync1;
    
    

    创建完成后,往Kafka的topic中写入数据,在CK中查询就可以看到数据被写入了。

    如果没有数据写入,可以查看拼写是否错误、网络是否通、查看日志等。

    参数配置&优化

    默认的参数是相对性能较好的一个配置,为了更好的性能, 我们还需要对参数进行调整。

    以下是笔者在使用过程中查文档、看文章总结出来的,如有误,请指正。

    有以下三个地方可以配置参数:

    • 在建表语句上配置
    • config.xml中 或者 在config.d目录下新建xml进行配置。效果一样
    • 在用户级别的配置users.xml中配置

    在建表语句上配置

    建表语句上配置的参数,就是上文说到的那些参数说明。挑几个对性能会有影响的简单说下:

    • kafka_num_consumers – 单个表的消费者数量。kafka是基于分区来消费数据的,各个消费者平分所有分区。适当的调整消费者数量,可以提高性能。
    • kafka_max_block_size轮询的最大批处理大小(以消息为单位)(默认值:max_block_size)。这个就是每次poll的数据条数,适当调整可以增加吞吐量
    • kafka_skip_broken_messages = N,则引擎会跳过N条无法解析的Kafka消息(消息等于一行数据)。
    • kafka_commit_every_batch写入整个块后,提交每个消耗和处理的批处理,而不是单个提交(默认值:0)。
    • kafka_thread_per_consumer为每个消费者者提供独立的线程(默认值:0)。这个个人理解是单表写入ck的线程数,是每个消费者写入一个文件 或者 所有消费者合并后写入一个文件。

    在config.xml中配置

    这块的配置直接加载config.xml中,或者在config.d目录下xxx.xml,然后将配置写入xml中。

    CK是C语言实现的,Kafka表引擎基于librdkafka库实现,这块的配置可以参考librdkafka。配置属性在librdkafka中是以.分隔的,ck中应该用_分隔。

    这个配置可以应用于所有kafka表引擎也可以应用于特定的主题。全局应用时,直接将属性写到kafka标签下;应用到特定主题时,可以写到kafka_主题名标签下。

    以下是一个配置示例:

    在config.d目录下新建kafka.xml,然后写入如下内容:

    <yandex>
            <kafka>
                	<!-- 每次拉取,每个分区拉取的最大字节数 -->
                    <max_partition_fetch_bytes>16000000</max_partition_fetch_bytes>
                	<!-- 每次拉取,所有分区拉取的最大字节数 -->
                    <fetch_max_bytes>52428800</fetch_max_bytes>
                	<!-- 每次拉取的最小字节数 -->
                    <fetch_min_bytes>16000000</fetch_min_bytes>
                	<!-- 每次拉取的最大等待时间 -->
                    <fetch_wait_max_ms>30000</fetch_wait_max_ms>
                	<!-- 写入时的数据条数批大小 -->
                    <batch_num_messages>50000</batch_num_messages>
                	<!-- 写入时的批size字节-->
                    <batch_size>32000000</batch_size>
            </kafka>
    </yandex>
    

    注意:这里配置是需要重启CK的,不然不生效。

    这里的参数大家可以根据需要,从文档中查找参数,然后配置合适的值,来提高性能。

    在users.xml中配置

    max_insert_block_size

    要插入到表中的块的大小。此设置仅适用于服务器形成块的情况。

    个人理解是写入分区文件时的块大小。

    stream_flush_interval_ms

    适用于在超时的情况下或线程生成流式传输的表 max_insert_block_size 行。

    默认值为7500。

    值越小,数据被刷新到表中的频率就越高。

    个人理解这两个配置就是写入文件时的大小和时间的两个阈值。

    注意:这两个配置不仅影响Kafka,配置时要慎重

    总结

    目前在测试、使用中发现使用CK的Kafka表引擎导入CK,整体性能还可以。

    参数配置合适的话,也不会产生很多小文件。

    维护方面也较为轻松。

    可以一试。

    参考

    Clickhouse Kafka表引擎 https://clickhouse.tech/docs/en/engines/table-engines/integrations/kafka/

    ClickHouse Kafka Engine Tutorial https://altinity.com/blog/2020/5/21/clickhouse-kafka-engine-tutorial

    ClickHouse Kafka Engine FAQ https://altinity.com/blog/clickhouse-kafka-engine-faq

    librdkafka/CONFIGURATION.md https://github.com/edenhill/librdkafka/blame/master/CONFIGURATION.md

    展开全文
  • 如题 ClickHouse Kafka引擎 Json数据中是{Info:{Name:"11"},Test:{Test1:"a"}} 类似于这种包含子对象的 如何解析成 CREATE TABLE Test( Info_Name:"11", Test_Test1:"a" ) 或者直接解析到表里面
  • ClickHouse Kafka引擎

    千次阅读 2020-11-08 11:05:26
    Kafka引擎用力读取kafka中的数据,创建表语句 CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster] ( name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1], name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|...

    Kafka引擎用力读取kafka中的数据,创建表语句

    CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
    (
        name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
        name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
        ...
    ) ENGINE = Kafka()
    SETTINGS
        kafka_broker_list = 'host:port',
        kafka_topic_list = 'topic1,topic2,...',
        kafka_group_name = 'group_name',
        kafka_format = 'data_format'[,]
        [kafka_row_delimiter = 'delimiter_symbol',]
        [kafka_schema = '',]
        [kafka_num_consumers = N,]
        [kafka_max_block_size = 0,]
        [kafka_skip_broken_messages = N,]
        [kafka_commit_every_batch = 0,]
        [kafka_thread_per_consumer = 0]
    或者
     ENGINE = Kafka(kafka_broker_list, kafka_topic_list ,kafka_group_name , kafka_format)
     settings [kafka_row_delimiter = xxx,]  [kafka_schema = '',]....
    

    必选项:
    kafka_broker_list kafka地址
    kafka_topic_list 可以订阅多个主题
    kafka_group_name 消费者组
    kafka_format 消息的格式,常见 JSONEachRow,CSV,TSV
    可选项:
    kafka_row_delimiter 消息的结束符,默认’\0’
    kafka_schema 不知道怎么解释这个,大部分不会用这个参数
    ‘kafka_num_consumers’ 消费者的个数,小于等于分区数
    kafka_max_block_size 一次性拉取最大的消息大小,默认64k
    kafka_skip_broken_messages 默认为0对于消息解析错误的容忍度,设置为0出现异常就不会再接收消息
    kafka_commit_every_batch偏移量提交频率,默认0,写完一个数据块后提交,设置为1每批次都会提交
    kafka_thread_per_consumer 默认为0,既所有消费者线程消费的数据会归总之后写入数据表,不然就会启动独立线程,独立线程自己写入数据表互不干扰.

    启动zk与kafka
    kafka创建主题
    formate为CSV的主题

    ./kafka-topics.sh --create --topic clickhouseCSV --partitions 3 
    --zookeeper node01:2181 --replication-factor 1
    

    formate为JSONEachRow的主题

    ./kafka-topics.sh --create --topic clickhouseJSON --partitions 3 
    --zookeeper node01:2181 --replication-factor 1
    

    启动命令行并输入消息

    ./kafka-console-producer.sh --topic clickhouseCSV --broker-list node01:9092
    

    在这里插入图片描述
    创建clickhouse 的Kafka引擎表

    CREATE TABLE kafkatest.kafkatest(     `id` Int16,     `name` String,     `createDate` Date )
     ENGINE = Kafka('node01:9092', 'clickhouseCSV', 'group', 'CSV');
    
    select * from kafkatest;
    ┌─id─┬─name──────┬─createDate─┐
    │  1 │ zhangsan  │ 2020-01-02 │
    │  4 │ zhaoliu   │ 2020-01-01 │
    │  7 │ gaojiu    │ 2020-01-02 │
    │ 10 │ zhoushier │ 2020-01-01 │
    │  3 │ wangwu    │ 2020-01-02 │
    │  6 │ luba      │ 2020-01-01 │
    │  9 │ xiaoshiyi │ 2020-01-02 │
    │  2 │ lisi      │ 2020-01-01 │
    │  5 │ tianqi    │ 2020-01-02 │
    │  8 │ kanshi    │ 2020-01-01 │
    └────┴───────────┴────────────┘
    

    成功读取到了数据,并且是从earlast读取,而不是lartest.
    再执行一次查询,发现数据消失了.

    node01.hadoop.com :) select * from kafkatest;
    SELECT *
    FROM kafkatest
    Ok.
    0 rows in set. Elapsed: 5.017 sec. 
    

    这是因为Kafka引擎只能读取消费的数据,读取完了以后就会删除数据.那么用这个引擎就没有意义了,数据只能查询一次.
    其实Kafka引擎是需要结合物化视图一起使用的,物化视图不断将从kafka接收的消息数据写入到其他表引擎.

    CREATE TABLE kafkaMergeTree
    (
        `id` Int16,
        `name` String,
        `createDate` Date
    )
    ENGINE = MergeTree
    ORDER BY id;
    
    CREATE MATERIALIZED VIEW kafkaview TO kafkaMergeTree AS
    SELECT *
    FROM kafkatest;
    

    创建好后,继续向kafka生产数据几条数据,之后查询

    node01.hadoop.com :) select * from kafkaMergeTree;
    
    SELECT *
    FROM kafkaMergeTree
    
    ┌─id─┬─name─────┬─createDate─┐
    │  1 │ zhangsan │ 2020-01-02 │
    │  2 │ lisi     │ 2020-01-01 │
    │  3 │ wangwu   │ 2020-01-02 │
    │  4 │ zhaoliu  │ 2020-01-01 │
    └────┴──────────┴────────────┘
    

    下面再演示一下Json格式并查询Kafka引擎隐藏列

    CREATE TABLE kafkatest.kafkatest2
    (
        `id` Int16,
        `name` String,
        `createDate` Date
    )
    ENGINE = Kafka('node01:9092', 'clickhouseJSON', 'group', 'JSONEachRow')
    

    启动命令行生产者并生产数据

    sh kafka-console-producer.sh --topic clickhouseJSON --broker-list node01:9092
    >{"id":1,"name":"zhangsan","createDate":"2020-01-01"}
    >{"id":2,"name":"lisi","createDate":"2020-01-02"}
    

    查询数据

    node01.hadoop.com :) select *,_topic,_key,_offset,_timestamp,_partition from kafkatest2;
    
    SELECT 
        *,
        _topic,
        _key,
        _offset,
        _timestamp,
        _partition
    FROM kafkatest2
    
    ┌─id─┬─name─────┬─createDate─┬─_topic─────────┬─_key─┬─_offset─┬──────────_timestamp─┬─_partition─┐
    │  1 │ zhangsan │ 2020-01-01 │ clickhouseJSON │      │       12020-11-08 10:54:301 │
    │  2 │ lisi     │ 2020-01-02 │ clickhouseJSON │      │       12020-11-08 10:54:310 │
    └────┴──────────┴────────────┴────────────────┴──────┴─────────┴─────────────────────┴────────────┘
    

    上方以_开头的是隐藏列,不包含在*之中
    _topic kafka主题。
    _key 消息的key。
    _offset 消息的偏移量。
    _timestamp 消息的时间戳。
    _partition 分区。

    展开全文
  • clickhouse kafka引擎入门

    2021-01-13 16:24:17
    Kakfa 使用方式 CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster] ( name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1], name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED... kafka_broker_list = 'host:por
  • clickhouse Kafka表引擎使用系统环境软件版本初始化脚本关联博文参考链接 系统环境 CentOS 7 软件版本 clickhouse-client-20.9.2.20-2.noarch.rpm clickhouse-common-static-20.9.2.20-2.x86_64.rpm clickhouse-...
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  • Clickhouse Engine kafkakafka数据同步clickhouse

    万次阅读 热门讨论 2020-06-28 11:08:16
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    千次阅读 2022-03-08 22:17:24
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  • clickhousekafka消费数据并存储一,构建消费kafka数据的数据表二,构建用于持久化的数据表三,构建物化视图 一,构建消费kafka数据的数据表 CREATE TABLE kafka_clickhouse (time Timestamp,name String, age Int8...
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    千次阅读 2022-04-23 18:29:03
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    千次阅读 2021-06-22 15:35:55
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    千次阅读 2022-05-04 16:45:17
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  • clickhouse消费kafka消息

    2021-03-02 16:17:10
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  • clickhouse创建kafka引擎表消费数据失败的原因
  • clickhousekafka结合

    2021-01-13 14:39:26
    CREATE TABLE kafka_user_behavior_src ( \ user_id UInt64 COMMENT '用户id', \ item_id UInt64 COMMENT '商品id', \ cat_id UInt16 COMMENT '品类id', \ action String COMMENT '行为', \ province UInt8 ...
  • 首先是 Kafka 数据表A,它充当的角色是一条数据管道,负责拉取 Kafka 中的数据; CREATE TABLE test.UserForKafka ( Userid String, Age Int32, Mobile String, Address String, OrderNo String, UpdateTime ...
  • 参考文章:【ClickhouseClickhouse 集成kafka 2.官网 kafka让你: 发布或订阅数据流。 组织容错存储。 处理流可用。 2.1 创建表 CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster] ( name1 ...
  • clickhouse 九(同步kafka数据)

    千次阅读 热门讨论 2020-12-30 16:54:16
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空空如也

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