Flink ClickHouse连接器安装教程

Flink ClickHouse连接器安装教程

flink-connector-clickhouse Flink SQL connector for ClickHouse. Support ClickHouseCatalog and read/write primary data, maps, arrays to clickhouse. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/flink-connector-clickhouse

1. 项目介绍

Flink ClickHouse连接器是由CSDN用户(itinycheng)维护的一个开源项目，旨在提供Apache Flink与ClickHouse数据库之间的SQL集成。它支持ClickHouseCatalog功能，允许用户在Flink SQL环境中直接读写ClickHouse数据。此项目特别适用于需要流式处理与分析ClickHouse存储数据的应用场景。

2. 项目下载位置

要获取这个项目，你需要访问其GitHub仓库：

[GitHub仓库](https://github.com/itinycheng/flink-connector-clickhouse)

点击页面上的绿色“Code”按钮，选择“Download ZIP”来下载整个项目源代码包，或者通过Git命令行工具克隆到本地：

git clone https://github.com/itinycheng/flink-connector-clickhouse.git

3. 项目安装环境配置

环境要求

• Java: 至少JDK 8及以上版本。
• Apache Flink: 适配特定版本，请参照项目文档，通常是最新稳定版。
• Maven: 用于构建项目。

图片示例部分因Markdown限制无法直接展示，但在实际操作中，你应确保你的开发环境已配置好上述软件，并且可以通过命令行执行Java程序和Maven命令。

1. 配置Java环境：确保JAVA_HOME环境变量指向正确的Java SDK路径。
2. 安装Maven：通常通过官网下载压缩包解压后设置PATH环境变量完成。

4. 项目安装方式

构建项目

进入项目目录后，使用Maven进行编译和打包：

cd flink-connector-clickhouse
mvn clean install -DskipTests

这一步将会编译源码并生成对应的

.jar

文件，准备就绪以供Flink作业使用。

部署到本地Maven库（可选）

如果你想将该依赖添加到本地库以便于其他项目使用，可以进一步执行：

mvn clean deploy -DskipTests

但这通常在团队内部有私有仓库时更为必要。

5. 项目处理脚本

一旦项目成功构建，你可以将其作为Flink应用程序的依赖引入。这里并没有直接的“处理脚本”，因为部署到Flink涉及的是在Flink应用中配置该连接器，而非传统意义上的“安装”。但是，使用该连接器的基本步骤如下：

添加依赖到Flink项目

在你的Flink项目

pom.xml

中添加以下依赖（替换

1.16.0-SNAPSHOT

为实际版本）：

<dependencies>
    <!-- Flink ClickHouse Connector -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-connector-clickhouse</artifactId>
        <version>1.16.0-SNAPSHOT</version>
    </dependency>
</dependencies>

示例：在Flink SQL中使用

创建一个简单的Flink SQL脚本来测试连接器，比如注册表和执行查询：

CREATE TABLE t_user (
    user_id BIGINT,
    user_type INT,
    language STRING,
    country STRING,
    gender STRING,
    score DOUBLE,
    list ARRAY<STRING>,
    map MAP<STRING, BIGINT>
) WITH (
    'connector' = 'clickhouse',
    'url' = 'clickhouse://localhost:9000',
    'database-name' = 'testdb',
    'table-name' = 'users'
);

INSERT INTO t_user SELECT * FROM ...;  -- 根据实际情况填写来源表
SELECT * FROM t_user;

请注意，这些步骤和配置可能需要根据你具体的Flink版本和ClickHouse配置进行调整。

以上就是安装和初步使用Flink ClickHouse连接器的教程。记得在实施过程中，查阅最新的官方文档或仓库Readme，以获取最准确的信息和最新的变更。

flink-connector-clickhouse Flink SQL connector for ClickHouse. Support ClickHouseCatalog and read/write primary data, maps, arrays to clickhouse. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/flink-connector-clickhouse