【基础篇】ClickHouse 表引擎之集成Kafka

0.前言

ClickHouse为了方便与Kafka集成，提供了一个名为Kafka引擎的专用表引擎。Kafka引擎允许你在ClickHouse中创建一个表，这个表的数据源来自于一个或多个Kafka队列。结合使用Kafka引擎和Materialized Views，可以实现将数据从Kafka队列消费，然后将数据存储到其他引擎的表中，从而实现实时数据处理和查询。

1.集成示例

要创建一个Kafka引擎的表，你需要提供以下几个关键参数：

1. kafka_broker_list：Kafka代理地址列表，用逗号分隔的字符串。
2. kafka_topic：要订阅的Kafka主题。
3. kafka_group_name：消费者组名称，用于标识ClickHouse实例所属的消费者组。
4. kafka_format：消息格式，用于指定如何将Kafka中的消息解析成表的行，例如JSONEachRow等。

创建一个Kafka引擎的表的示例：

CREATE TABLE kafka_table
(
    column1 String,
    column2 UInt64,
    column3 Float64
) ENGINE = Kafka
SETTINGS
    kafka_broker_list = 'kafka1:9092,kafka2:9092',
    kafka_topic = 'kafka_topic_name',
    kafka_group_name = 'clickhouse_group',
    kafka_format = 'JSONEachRow';
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为了将数据从Kafka表消费并存储到其他表引擎（例如MergeTree）的表中，你可以创建一个Materialized View，例如：

CREATE MATERIALIZED VIEW mv_kafka_to_storage
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toYYYYMMDD(column2)
ORDER BY (column1, column2)
AS SELECT
    column1,
    column2,
    column3
FROM kafka_table;
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使用Kafka引擎和Materialized View，你可以在ClickHouse中实现实时数据消费、处理和查询，从而大大提高数据处理的效率。

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官方教程

此引擎与 Apache Kafka 结合使用。

Kafka 特性：

• 发布或者订阅数据流。
• 容错存储机制。
• 处理流数据。

老版格式：

    Kafka(kafka_broker_list, kafka_topic_list, kafka_group_name, kafka_format
          [, kafka_row_delimiter, kafka_schema, kafka_num_consumers])
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新版格式：

    Kafka SETTINGS
      kafka_broker_list = 'localhost:9092',
      kafka_topic_list = 'topic1,topic2',
      kafka_group_name = 'group1',
      kafka_format = 'JSONEachRow',
      kafka_row_delimiter = '\n',
      kafka_schema = '',
      kafka_num_consumers = 2
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必要参数：

• 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。例如，普罗托船长 需要 schema 文件路径以及根对象 schema.capnp:Message 的名字。
• 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。

示例1：

  CREATE TABLE queue (
    timestamp UInt64,
    level String,
    message String
  ) ENGINE = Kafka('localhost:9092', 'topic', 'group1', 'JSONEachRow');

  SELECT * FROM queue LIMIT 5;

  CREATE TABLE queue2 (
    timestamp UInt64,
    level String,
    message String
  ) ENGINE = Kafka SETTINGS kafka_broker_list = 'localhost:9092',
                            kafka_topic_list = 'topic',
                            kafka_group_name = 'group1',
                            kafka_format = 'JSONEachRow',
                            kafka_num_consumers = 4;

  CREATE TABLE queue2 (
    timestamp UInt64,
    level String,
    message String
  ) ENGINE = Kafka('localhost:9092', 'topic', 'group1')
              SETTINGS kafka_format = 'JSONEachRow',
                       kafka_num_consumers = 4;
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消费的消息会被自动追踪，因此每个消息在不同的消费组里只会记录一次。如果希望获得两次数据，则使用另一个组名创建副本。

消费组可以灵活配置并且在集群之间同步。例如，如果群集中有10个主题和5个表副本，则每个副本将获得2个主题。 如果副本数量发生变化，主题将自动在副本中重新分配。了解更多信息请访问 http://kafka.apache.org/intro。

SELECT 查询对于读取消息并不是很有用（调试除外），因为每条消息只能被读取一次。使用物化视图创建实时线程更实用。您可以这样做：

1. 使用引擎创建一个 Kafka 消费者并作为一条数据流。
2. 创建一个结构表。
3. 创建物化视图，改视图会在后台转换引擎中的数据并将其放入之前创建的表中。

当 MATERIALIZED VIEW 添加至引擎，它将会在后台收集数据。可以持续不断地从 Kafka 收集数据并通过 SELECT 将数据转换为所需要的格式。

示例2：

  CREATE TABLE queue (
    timestamp UInt64,
    level String,
    message String
  ) ENGINE = Kafka('localhost:9092', 'topic', 'group1', 'JSONEachRow');

  CREATE TABLE daily (
    day Date,
    level String,
    total UInt64
  ) ENGINE = SummingMergeTree(day, (day, level), 8192);

  CREATE MATERIALIZED VIEW consumer TO daily
    AS SELECT toDate(toDateTime(timestamp)) AS day, level, count() as total
    FROM queue GROUP BY day, level;

  SELECT level, sum(total) FROM daily GROUP BY level;
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为了提高性能，接受的消息被分组为 max_insert_block_size 大小的块。如果未在 stream_flush_interval_ms 毫秒内形成块，则不关心块的完整性，都会将数据刷新到表中。

停止接收主题数据或更改转换逻辑，请 detach 物化视图：

  DETACH TABLE consumer;
  ATTACH TABLE consumer;
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如果使用 ALTER 更改目标表，为了避免目标表与视图中的数据之间存在差异，推荐停止物化视图。

配置

与 GraphiteMergeTree 类似，Kafka 引擎支持使用ClickHouse配置文件进行扩展配置。可以使用两个配置键：全局 (kafka) 和 主题级别 (kafka_*)。首先应用全局配置，然后应用主题级配置（如果存在）。

  
  <kafka>
    <debug>cgrpdebug>
    <auto_offset_reset>smallestauto_offset_reset>
  kafka>

  
  <kafka_logs>
    <retry_backoff_ms>250retry_backoff_ms>
    <fetch_min_bytes>100000fetch_min_bytes>
  kafka_logs>
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有关详细配置选项列表，请参阅 librdkafka配置参考。在 ClickHouse 配置中使用下划线 (_) ，并不是使用点 (.)。例如，check.crcs=true 将是 true。

Kerberos 支持

对于使用了kerberos的kafka, 将security_protocol 设置为sasl_plaintext就够了，如果kerberos的ticket是由操作系统获取和缓存的。
clickhouse也支持自己使用keyfile的方式来维护kerbros的凭证。配置sasl_kerberos_service_name、sasl_kerberos_keytab、sasl_kerberos_principal三个子元素就可以。

示例：

  
  <kafka>
    <security_protocol>SASL_PLAINTEXTsecurity_protocol>
    <sasl_kerberos_keytab>/home/kafkauser/kafkauser.keytabsasl_kerberos_keytab>
    <sasl_kerberos_principal>kafkauser/kafkahost@EXAMPLE.COMsasl_kerberos_principal>
  kafka>
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虚拟列

• _topic – Kafka 主题。
• _key – 信息的键。
• _offset – 消息的偏移量。
• _timestamp – 消息的时间戳。
• _timestamp_ms – 消息的时间戳(毫秒)。
• _partition – Kafka 主题的分区。

参考文档

• ClickHouse Kafka Engine: https://clickhouse.tech/docs/en/engines/table-engines/integrations/kafka/
• ClickHouse + Kafka — How to Build Real-Time Data Pipelines: https://medium.com/@coderunner/debugging-with-git-7afbcd3b9f1e