基于ClickHouse的實時數倉實踐

摘要：隨著信息時代的到來，數據量急劇增長，如何高效地處理和分析數據成為各個行業面臨的重要問題。實時數倉作為一種高效的數據處理和分析方案，受到了越來越多企業和機構的青睞。文章介紹了基于ClickHouse的實時數倉實踐，并闡述了Flink與ClickHouse的集成方式及其優點。ClickHouse作為一款高速的列式存儲數據庫，在實現實時數倉時具有優秀的性能和擴展性。Flink作為一款高性能的流式計算框架，提供了豐富的API和工具，可以方便地對實時數據進行處理和分析。將ClickHouse和Flink集成，可以實現高效的實時數據處理和分析，為企業提供更加準確、實時的數據支持。文章通過一個實際的案例，詳細介紹了如何使用ClickHouse和Flink構建實時數倉。

關鍵詞：ClickHouse；Flink；實時數倉；流式計算

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2023.07.006

中圖分類號：TP 311.13 " " " " " " " 文獻標志碼：B " " " " " " " 文章編碼：1672-7274（2023）07-00-03

Real Time Data Warehouse Practice Based on ClickHouse

QIN Ning

（National Energy Group Jiangsu Electric Power Co.， Ltd.， Nanjing 210036， China）

Abstract： With the advent of the information age and the rapid growth of data volume， how to efficiently process and analyze data has become an important issue faced by various industries. Real time data warehouses， as an efficient data processing and analysis solution， are increasingly favored by enterprises and institutions. The article introduces the real-time data warehouse practice based on ClickHouse， and elaborates on the integration method and advantages of Flink and ClickHouse. ClickHouse， as a high-speed columnar storage database， has excellent performance and scalability when implementing real-time data warehouses. Flink， as a high-performance streaming computing framework， provides a wealth of APIs and tools that facilitate the processing and analysis of real-time data. Integrating ClickHouse and Flink can achieve efficient real-time data processing and analysis， providing more accurate and real-time data support for enterprises. The article provides a detailed introduction to how to use ClickHouse and Flink to build a real-time data warehouse through an actual case study.

Key words： ClickHouse; Flink; real time data warehouse; flow calculation

數據已經成為現代社會發展的核心動力之一。隨著信息技術的不斷發展和應用，各種各樣的數據源不斷涌現，數據量也隨之呈指數級增長。如何高效地處理和分析數據，成為各個行業和領域面臨的重要問題。傳統的數據處理和分析方案，如關系型數據庫和數據倉庫，難以滿足日益增長的數據處理和分析需求。實時數倉作為一種高效的數據處理和分析方案，受到了越來越多企業和機構的青睞。

實時數倉是一種將數據實時處理和存儲的系統，可以在幾乎實時的速度下進行數據處理和分析。實時數倉的基本原理是將數據從不同的數據源抽取到一起，將其轉換成統一的數據格式，并將其存儲到一種或多種數據存儲介質中。實時數倉的核心特點是實時、高效、靈活和可擴展[1]。

ClickHouse是一款高速的列式存儲數據庫，被廣泛應用于各種大數據場景。ClickHouse具有高性能、高可靠性、高擴展性和高容錯性等優點，被越來越多的企業和機構所使用。Flink是一款高性能的流式計算框架，提供了豐富的API和工具，可以方便地對實時數據進行處理和分析。將ClickHouse和Flink集成，可以實現高效的實時數據處理和分析[2]。本文將介紹基于ClickHouse的實時數倉實踐，并闡述Flink與ClickHouse的集成方式及其優點。

1 " 實時數倉的基本原理

實時數倉的基本原理是將數據從不同的數據源抽取到一起，將其轉換成統一的數據格式，并將其存儲到一種或多種數據存儲介質中。構建實時數倉包含以下幾個步驟。

（1）數據抽取。數據抽取是構建實時數倉的第一步，其目的是從不同的數據源中抽取數據，并將其轉換成統一的數據格式。數據源可以是多種類型的，如關系型數據庫、非關系型數據庫、日志文件等。

（2）數據清洗。數據清洗是構建實時數倉的第二步，其目的是對抽取到的數據進行清洗和轉換，使其符合業務規則和標準。數據清洗的主要工作包括數據去重、數據過濾、數據轉換和數據校驗等。

（3）數據存儲。數據存儲是構建實時數倉的第三步，其目的是將清洗后的數據存儲到一種或多種數據存儲介質中。數據存儲介質可以是多種類型的，如關系型數據庫、NoSQL數據庫、列式存儲數據庫等。

（4）數據分析。數據分析是構建實時數倉的最終目的，其目的是從存儲介質中提取數據，進行數據分析和挖掘。數據分析可以使用各種工具和技術，如數據可視化、機器學習、自然語言處理等。

采用ClickHouse與Flink相結合的方式可以滿足實時倉庫的要求。因為ClickHous是一個高性能的列式數據庫，適用于快速查詢和分析海量數據。ClickHouse可將數據存儲在列中，而不是行中，這使得它能夠快速地進行聚合和過濾操作，可以處理百億級別的數據，支持高并發訪問和快速查詢響應。同時ClickHouse支持多種數據格式和查詢語言，可以輕松地與其他數據處理工具集成，可以通過水平擴展來處理更大的數據集。

另外，Flink是一個基于流式計算的引擎，可以處理實時數據流并將結果輸出到ClickHouse。Flink支持流式數據處理方式，能夠支持低延遲和高吞吐量。而且Flink具有高可靠性和容錯性，能夠在出現故障時自動恢復。Flink使用內存和磁盤的混合存儲方式，能夠處理大規模數據并保持高吞吐量和低延遲，支持多種數據源和數據格式，且能夠與其他工具集成。

2 " ClickHouse和Flink的集成

ClickHouse和Flink的集成主要涉及數據導入和數據查詢兩個方面。

（1）數據導入是指將實時數據流導入到ClickHouse中。為了實現這一過程，可以使用Flink的DataStream API處理實時數據流并將其輸出到ClickHouse中。導入功能需要定義一個ClickHouseSinkFunction類，該類需要實現一個接口SinkFunction，并重寫其中的invoke方法，該方法將數據流作為參數并將其輸出到ClickHouse中。通過invoke方法的重寫實現Flink的SinkFunction接口，并將數據寫入ClickHouse數據庫。其中，構造函數用于初始化ClickHouse連接所需的參數，invoke方法用于實現數據的寫入操作。在invoke方法中，首先建立ClickHouse數據庫連接，然后創建SQL語句執行對象，構建插入數據的SQL語句，執行SQL語句將數據插入ClickHouse數據庫中，并最后關閉SQL語句執行對象和數據庫連接。

（2）數據查詢是指從ClickHouse中查詢數據并進行分析。為了實現這一過程，可以使用ClickHouse的查詢語言和Flink的DataStream API。首先，需要使用ClickHouse的JDBC驅動程序連接ClickHouse數據庫。將DataStream數據流中的數據寫入ClickHouse數據庫。其中，使用ClickHouseSinkFunction類將數據寫入ClickHouse數據庫中。通過傳入參數，指定ClickHouse連接的URL、數據庫用戶名、數據庫密碼、數據庫名稱和數據表名稱。在實際使用時，需要根據實際情況修改這些參數。然后，可以使用ClickHouse的查詢語言來查詢數據，并將查詢結果作為DataStream輸出。

3 " 實時數倉實踐

為了更進一步說明ClickHouse和Flink的集成使用方式，用一個實例來演示。假設有一個電商平臺，需要對用戶的行為進行實時分析，例如用戶的瀏覽量、購買量、收藏量等。為了實現這一目標，需要將實時數據導入到ClickHouse中，并使用Flink進行實時處理和查詢。可以使用Flink的DataStream API處理實時數據流并將其輸出到ClickHouse中。使用Flink對實時數據進行處理，例如過濾、轉換和聚合等。最后使用ClickHouse的查詢語言和Flink的DataStream API從ClickHouse中查詢數據并進行分析。具體實例程序如下。

// 創建一個Tuple2類型的DataStream，包含一個String類型和一個Integer類型

DataStreamlt;Tuple2lt;String， Integergt;gt; stream = ...;

// 過濾DataStream中Tuple2的第一個元素為\"view\"的元素

stream.filter（new FilterFunctionlt;Tuple2lt;String， Integergt;gt;（） {

@Override

public boolean filter（Tuple2lt;String， Integergt; value） throws Exception {

return value.f0.equals（\"view\"）;

}

}）

// 按照Tuple2的第一個元素進行分組

.keyBy（0）

// 創建一個時間窗口為60秒的滑動窗口

.timeWindow（Time.seconds（60））

// 對窗口中元素的第二個元素進行求和

.sum（1）

// 將結果寫入到ClickHouse數據庫中

.writeUsingOutputFormat（new ClickHouseOutputFormat（\"jdbc：clickhouse：//localhost：8123\"， \"username\"， \"password\"， \"database\"， \"table\"））;

// 加載 ClickHouse 驅動

Class.forName（\"ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver\"）;

// 獲取 ClickHouse 數據庫連接

Connectionconn=DriverManager.getConnection（\"jdbc：clickhouse：//localhost：8123\"）;

// 創建 Statement 對象

Statement stmt = conn.createStatement（）;

// 查詢語句

String sql = \"SELECT action， SUM（count） as total_count FROM database.table WHERE date gt;= '2022-01-01' GROUP BY action\";

// 執行查詢并返回結果集

ResultSet rs = stmt.executeQuery（sql）;

// 遍歷結果集

while （rs.next（）） {

// 獲取 action 字段值

String action = rs.getString（\"action\"）;

// 獲取 total_count 字段值

int count = rs.getInt（\"total_count\"）;

// 將查詢結果封裝為 Tuple2 并添加到流中

stream.add（new Tuple2lt;gt;（action， count））;

}

// 關閉結果集、Statement 和數據庫連接

rs.close（）;

stmt.close（）;

conn.close（）;

總之，在實現基于ClickHouse的實時數倉時，需要注意以下幾點。

（1）數據導入。數據導入是實現實時數倉的第一步，需要選擇合適的工具和方式。可以使用Flink的DataStream API將實時數據流導入到ClickHouse中。

（2）數據處理。在實時數倉中，數據處理是非常重要的一環。可以使用Flink對實時數據進行過濾、轉換和聚合等操作，從而實現更加精準、實時的數據分析。

（3）數據查詢。數據查詢是實現實時數倉的最后一步，需要使用ClickHouse的查詢語言和Flink的DataStream API從ClickHouse中查詢數據并進行分析。

總之，基于ClickHouse的實時數倉實踐可以幫助企業實現更加準確、實時的數據分析和決策，從而提高企業的競爭力和創新能力。但是，在實踐過程中需要注意數據安全性和隱私保護等問題，同時也需要不斷學習和探索新的技術和方法，以適應快速變化的市場需求和技術發展趨勢。

4 " 結束語

本文介紹了基于ClickHouse的實時數倉實踐，并介紹了ClickHouse和Flink的特點及其集成方式。實時數倉是一個非常重要的數據架構，可以幫助企業實現實時數據分析和決策，提高企業競爭力。ClickHouse和Flink非常適合用于構建實時數倉。ClickHouse具有高速度、高擴展性、高可靠性、低成本等特點，Flink具有強大的實時處理能力、容錯性、靈活性等特點。將ClickHouse和Flink集成，可以實現高效的實時數據處理和分析，為企業提供更加準確、實時的數據支持。

參考文獻

[1] 楊旭．基于ClickHouse和Flink的實時數倉構建與應用[J]．軟件導刊，2021（3）：128-129.

[2] 陳露，徐超．基于ClickHouse和Flink的實時數據倉庫構建及應用[J]．計算機應用研究，2019，36（8）：2307-2310.