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大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL

时间:2024-09-24 16:54:22浏览次数:8  
标签:HDFS 01 140 数据源 kafka 2024 id ClickHouse


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章节内容

上节我们完成了如下的内容:

  • MergeTree 实测案例
  • ReplacingMergeTree
  • SummingMergeTree

大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL_大数据

CollapsingMergeTree

简介

以增代删。
Yandex官方给出的介绍是CollapsingMergeTree会异步的删除(折叠)除了特定列的 Sign 有 1 和 -1 的值以外,其余所有字段的值都相等的成对的行。没有成对的行会被保留,该引擎可以显著的降低存储量并提高SELECT查询效率。
CollapsingMergeTree引擎有个状态列Sign,这个值为1为“状态”行,-1为“取消”行,对于数据只关心状态列为状态的数据,不关心状态列为取消的数据。

案例

创建新表

CREATE TABLE cmt_tab (
  id UInt32,
  sign Int8,
  date Date,
  name String,
  point String
) 
ENGINE = CollapsingMergeTree(sign)
PARTITION BY toYYYYMM(date)
ORDER BY (name, id)
SAMPLE BY id;

执行结果如下图:

大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL_java_02

插入数据

INSERT INTO cmt_tab (id, sign, date, name, point) VALUES
(1, 1, '2024-01-01', 'Alice', '10'),
(2, 1, '2024-01-01', 'Bob', '15'),
(3, 1, '2024-01-02', 'Charlie', '20'),
(4, 1, '2024-01-02', 'David', '25'),
(5, 1, '2024-01-03', 'Eve', '30');

-- Mark Alice's row as deleted
-- Mark Bob's row as deleted
INSERT INTO cmt_tab (id, sign, date, name, point) VALUES
(1, -1, '2024-01-01', 'Alice', '10'),
(2, -1, '2024-01-01', 'Bob', '15');

-- Insert Alice's updated row
-- Insert Bob's updated row
INSERT INTO cmt_tab (id, sign, date, name, point) VALUES
(1, 1, '2024-01-01', 'Alice', '12'),
(2, 1, '2024-01-01', 'Bob', '18');

运行结果如下所示:

大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL_mysql_03

optimize

OPTIMIZE TABLE cmt_tab;
SELECT
  *
FROM
  cmt_tab;

执行结果如下图所示:

大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL_mysql_04

使用场景

大数据中对于数据更新很难做到,比如统计一个网站或TV的用户数,更多场景都是选择用记录每个点的数据,再对数据进行聚合查询。而ClickHouse通过CollapsingMergeTree就可以实现,使得CollapsingMergeTreeTree大部分用于OLAP场景。

VersionedCollapsingMergeTree

这个引擎和CollapsingMergeTree差不多,只是对CollapsingMergeTree引擎加了一个版本,比如可以适用于非实时的在线统计,统计每个节点用户在线的业务。

其他数据源

端口冲突

我们的ClickHouse和Hadoop的9000端口冲突了,看大家是更改ClickHouse的端口,还是Hadoop的端口。
我这里选择修改ClickHouse的端口,从9000到9001。
不过如果你不做HDFS的相关实验,这块冲突不管直接跳过就好。

我这里选择修改 ClickHouse,我已经集群都修改完毕了,所以我连接方式修改为:

clickhouse-client -m --host h121.wzk.icu --port 9001 --user default --password [email protected]

HDFS

该引擎提供了集成了Apache Hadoop生态系统通过允许管理数据HDFS通过ClickHouse,这个引擎是相似的到文件和URL引擎,但提供Hadoop特定的功能。

用途介绍

ENGINE = HDFS(URI, format)
该URI参数是HDFS中整个文件的URI,该format参数指定一种可用的文件格式。执行SELECT查询时,格式必须支持输入。

示例1

添加新表

设置 HDFS_ENGINE_TABLE 表:

CREATE TABLE hdfs_engine_table(
  name String,
  value UInt32
) ENGINE = HDFS('hdfs://h121.wzk.icu:9000/clickhouse', 'TSV');

运行之后的截图为:

大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL_mysql_05

插入数据

INSERT INTO hdfs_engine_table VALUES('one', 1), ('two', 2), ('three', 3);

运行之后截图为:

大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL_java_06

查询数据

SELECT
  *
FROM
  hdfs_engine_table;

运行之后的截图为:

大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL_mysql_07

HDFS 数据查看

大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL_hdfs_08

实施细节

  • 读取和写入可以并行
  • 不支持:ALTER、SELECT SAMPLE、索引、复制

MySQL

介绍

MySQL 引擎可以对存储在远程MySQL服务器上的数据执行SELECT查询。

调用参数

  • host:port MySQL服务器地址
  • database 数据库名称
  • table 表名称
  • user 数据库用户
  • password 用户密码
  • replace_query 将INSERT INTO查询是否替换为REPLACE_INFO的标志,如果REPLACE_QUERY=1则替换查询
  • on_duplicate_clause 将ON DUPLCATE KEY UPDATE 表达式添加到INSERT查询语句中。

示例

创建新表

CREATE TABLE mysql_table2 (
  `id` UInt32,
  `name` String,
  `age` UInt32
) ENGINE = MySQL('h122.wzk.icu:3306', 'clickhouse', 'mysql_table2', 'hive', '[email protected]')

执行结果如下图所示:

大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL_java_09

数据库配置

在数据库中,我们要建立好对应的数据库和表:

大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL_clickhouse_10

插入数据

INSERT INTO mysql_table2 VALUES(1, 'wzk', 18);
INSERT INTO mysql_table2 VALUES(2, 'icu', 18);

查询数据

SELECT
  *
FROM
  mysql_table2;

运行之后截图:

大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL_大数据_11

Kafka

Apache Kafka 是一个分布式流处理平台,广泛用于构建实时数据管道和流应用。它能够高效地处理大量的实时数据流,常用于日志收集、事件监控、实时分析等场景。ClickHouse 提供了专门的 Kafka 引擎,使其能够直接从 Kafka 中读取数据,实现实时数据流的处理与分析。

创建新表

CREATE TABLE kafka_events
(
    `timestamp` DateTime,
    `event_type` String,
    `user_id` UInt64,
    `event_data` String
)
ENGINE = Kafka
SETTINGS
    kafka_broker_list = 'broker1:9092,broker2:9092',
    kafka_topic_list = 'events_topic',
    kafka_group_name = 'clickhouse_group',
    kafka_format = 'JSONEachRow',
    kafka_num_consumers = 1;

创建目标表并设置 Materialized View
为了将 Kafka 中的数据持久化到 ClickHouse 的表中,通常会创建一个目标表,并通过 Materialized View 实现自动插入。

CREATE TABLE events (
    `timestamp` DateTime,
    `event_type` String,
    `user_id` UInt64,
    `event_data` String
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY timestamp;

CREATE MATERIALIZED VIEW kafka_to_events
TO events
AS SELECT * FROM kafka_events;

插入数据

INSERT INTO events SELECT * FROM kafka_events;

应用场景

  • 实时日志分析:通过 Kafka 收集应用日志,ClickHouse 实时消费并分析日志数据,支持快速故障排查和性能监控。
  • 事件驱动的业务分析:实时跟踪用户行为事件,进行实时的用户行为分析和推荐系统。
  • 实时监控与报警:将监控数据流入 Kafka,ClickHouse 处理并生成实时报警指标。


标签:HDFS,01,140,数据源,kafka,2024,id,ClickHouse
From: https://blog.51cto.com/wuzikang/12100910

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