ClickHouse/docs/ru/table_engines/kafka.md

# Kafka

Движок работает с [Apache Kafka](http://kafka.apache.org/). 

Kafka позволяет:

- Публиковать/подписываться на потоки данных.
- Организовать отказо-устойчивое хранилище.
- Обрабатывать потоки по мере их появления.

```
Kafka(broker_list, topic_list, group_name, format[, schema])
```

Параметры:
- `broker_list` - Перечень брокеров, разделенный запятыми (`localhost:9092`).
- `topic_list` - Перечень необходимых топиков Kafka (`my_topic`).
- `group_name` - Группа потребителя Kafka (`group1`). Отступы для чтения отслеживаются для каждой группы отдельно. Если необходимо, чтобы сообщения не повторялись на кластере, используйте везде одно имя группы.
- `format` - Формат сообщений. Имеет те же обозначения, что выдает SQL-выражение `FORMAT`, например, `JSONEachRow`.
- `schema` - Опциональный параметр, необходимый, если используется формат, требующий определения схемы. Например, [Cap'n Proto](https://capnproto.org/) требует путь к файлу со схемой и название корневого объекта `schema.capnp:Message`.

Пример:

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

  SELECT * FROM queue LIMIT 5;
```

Полученные сообщения отслеживаются автоматически, поэтому из одной группы каждое сообщение считывается только один раз. Если необходимо получить данные дважды, то создайте копию таблицы с другим именем группы.

Группы пластичны и синхронизированы на кластере. Например, если есть 10 топиков и 5 копий таблицы в кластере, то в каждую копию попадет по 2 топика. Если количество копий изменится, то распределение топиков по копиям изменится автоматически. Подробно читайте об этом на [http://kafka.apache.org/intro](http://kafka.apache.org/intro).

Чтение сообщения с помощью `SELECT` не слишком полезно (разве что для отладки), поскольку каждое сообщения может быть прочитано только один раз. Практичнее создавать потоки реального времени с помощью материализованных преставлений. Для этого:

1. Создайте потребителя Kafka с помощью движка и рассматривайте его как поток данных.
2. Создайте таблицу с необходимой структурой.
3. Создайте материализованное представление, которое преобразует данные от движка и помещает их в ранее созданную таблицу.

Когда к движку присоединяется материализованное представление (`MATERIALIZED VIEW`), оно начинает в фоновом режиме собирать данные. Это позволяет непрерывно получать сообщения от Kafka и преобразовывать их в необходимый формат с помощью `SELECT`.

Пример:

```sql
  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;
```

Для улучшения производительности полученные сообщения группируются в блоки размера [max_insert_block_size](../operations/settings/settings.md#settings-settings-max_insert_block_size). Если блок не удалось сформировать за [stream_flush_interval_ms](../operations/settings/settings.md#settings-settings_stream_flush_interval_ms) миллисекунд, то данные будут сброшены в таблицу независимо от полноты блока.

Чтобы остановить получение данных топика или изменить логику преобразования, отсоедините материализованное представление:

```
DETACH TABLE consumer;
ATTACH MATERIALIZED VIEW consumer;
```

Если необходимо изменить целевую таблицу с помощью `ALTER`, то материализованное представление рекомендуется отключить, чтобы избежать несостыковки между целевой таблицей и данными от представления.