ClickHouse/docs/ja/engines/table-engines/integrations/kafka.md
Ivan Blinkov cd14f9ebcb
SQL reference refactoring (#10857)
* split up select.md

* array-join.md basic refactoring

* distinct.md basic refactoring

* format.md basic refactoring

* from.md basic refactoring

* group-by.md basic refactoring

* having.md basic refactoring

* additional index.md refactoring

* into-outfile.md basic refactoring

* join.md basic refactoring

* limit.md basic refactoring

* limit-by.md basic refactoring

* order-by.md basic refactoring

* prewhere.md basic refactoring

* adjust operators/index.md links

* adjust sample.md links

* adjust more links

* adjust operatots links

* fix some links

* adjust aggregate function article titles

* basic refactor of remaining select clauses

* absolute paths in make_links.sh

* run make_links.sh

* remove old select.md locations

* translate docs/es

* translate docs/fr

* translate docs/fa

* remove old operators.md location

* change operators.md links

* adjust links in docs/es

* adjust links in docs/es

* minor texts adjustments

* wip

* update machine translations to use new links

* fix changelog

* es build fixes

* get rid of some select.md links

* temporary adjust ru links

* temporary adjust more ru links

* improve curly brace handling

* adjust ru as well

* fa build fix

* ru link fixes

* zh link fixes

* temporary disable part of anchor checks
2020-05-15 07:34:54 +03:00

181 lines
8.6 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 32
toc_title: "\u30AB\u30D5\u30AB"
---
# カフカ {#kafka}
このエンジンは [アパッチ-カフカ](http://kafka.apache.org/).
カフカはあなたをできます:
- データフローを公開または購読する。
- 整理-フォールトトレラント保管します。
- ストリームが使用可能になったら処理します。
## テーブルの作成 {#table_engine-kafka-creating-a-table}
``` sql
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
...
) ENGINE = Kafka()
SETTINGS
kafka_broker_list = 'host:port',
kafka_topic_list = 'topic1,topic2,...',
kafka_group_name = 'group_name',
kafka_format = 'data_format'[,]
[kafka_row_delimiter = 'delimiter_symbol',]
[kafka_schema = '',]
[kafka_num_consumers = N,]
[kafka_max_block_size = 0,]
[kafka_skip_broken_messages = N,]
[kafka_commit_every_batch = 0]
```
必須パラメータ:
- `kafka_broker_list` A comma-separated list of brokers (for example, `localhost:9092`).
- `kafka_topic_list` A list of Kafka topics.
- `kafka_group_name` A group of Kafka consumers. Reading margins are tracked for each group separately. If you don't want messages to be duplicated in the cluster, use the same group name everywhere.
- `kafka_format` Message format. Uses the same notation as the SQL `FORMAT` 機能、のような `JSONEachRow`. 詳細については、を参照してください [形式](../../../interfaces/formats.md) セクション
任意変数:
- `kafka_row_delimiter` Delimiter character, which ends the message.
- `kafka_schema` Parameter that must be used if the format requires a schema definition. For example, [Cap'N Proto](https://capnproto.org/) スキーマファイルへのパスとルートの名前が必要です `schema.capnp:Message` オブジェクト
- `kafka_num_consumers` The number of consumers per table. Default: `1`. 指定しこれからも、多くの消費者の場合、スループットの消費が不足しています。 の総数消費者を超えることはできませんパーティションの数の問題から一つだけの消費者割り当てることができた。
- `kafka_max_block_size` -ポーリングの最大バッチサイズ(メッセージ)(デフォルト: `max_block_size`).
- `kafka_skip_broken_messages` Kafka message parser tolerance to schema-incompatible messages per block. Default: `0`. もし `kafka_skip_broken_messages = N` その後、エンジンがスキップ *N* 解析できないKafkaメッセージ(メッセージはデータの行に等しい)。
- `kafka_commit_every_batch` コミット毎に消費され、取り扱うバッチの代わりに単一のコミットし、全体をブロック(デフォルト: `0`).
例:
``` sql
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;
```
<details markdown="1">
<summary>推奨されていません法テーブルを作成する</summary>
!!! attention "注意"
用途では使用しないでください方法で新規プロジェクト. 可能であれば、古いプロジェクトを上記の方法に切り替えます。
``` sql
Kafka(kafka_broker_list, kafka_topic_list, kafka_group_name, kafka_format
[, kafka_row_delimiter, kafka_schema, kafka_num_consumers, kafka_skip_broken_messages])
```
</details>
## 説明 {#description}
届いたメッセージは自動的に追跡で、それぞれのメッセージグループでは数えます。 データを二度取得したい場合は、別のグループ名を持つテーブルのコピーを作成します。
グループは柔軟で、クラスター上で同期されます。 例えば10テーマの5冊のテーブルにクラスターでは、そのコピーを取得し2ます。 コピー数が変更されると、トピックは自動的にコピー間で再配布されます。 もっと読むことでhttp://kafka.apache.org/intro.
`SELECT` は特に役立つメッセージを読む(以外のデバッグ)では、それぞれのメッセージでしか読み込むことができます。 ではより実践的な創出の実時間スレッドを実現します。 これを行うには:
1. エンジンを使用してKafkaコンシューマーを作成し、データストリームとみなします。
2. 目的の構造を持つテーブルを作成します。
3. エンジンからデータを変換し、以前に作成したテーブルに格納するマテリアライズドビューを作成します。
ときに `MATERIALIZED VIEW` 入、エンジンでデータを収集しみいただけます。 これにより、kafkaからのメッセージを継続的に受信し、必要な形式に変換することができます `SELECT`.
一つのカフカテーブルは、あなたが好きなだけ多くのマテリアライズドビューを持つことができ、彼らは直接カフカテーブルからデータを読み取るのではな
例:
``` 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;
```
パフォーマンスを向上させるために、受信したメッセージは [max\_insert\_block\_size](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#settings-max_insert_block_size). ブロックが内に形成されていない場合 [stream\_flush\_interval\_ms](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md) ミリ秒、データは関係なく、ブロックの完全性のテーブルにフラッシュされます。
リクエストを受けた話題のデータは変更に変換ロジック、切り離しを実現ビュー:
``` sql
DETACH TABLE consumer;
ATTACH TABLE consumer;
```
を使用してターゲットテーブルを変更する場合 `ALTER` マテリアルビューを無効にすると、ターゲットテーブルとビューのデータとの間の不一致を回避できます。
## 設定 {#configuration}
GraphiteMergeTreeと同様に、KafkaエンジンはClickHouse設定ファイルを使用した拡張構成をサポートします。 使用できる設定キーは次の二つです。 (`kafka`)とトピックレベル (`kafka_*`). 最初にグローバル構成が適用され、次にトピックレベルの構成が適用されます(存在する場合)。
``` xml
<!-- Global configuration options for all tables of Kafka engine type -->
<kafka>
<debug>cgrp</debug>
<auto_offset_reset>smallest</auto_offset_reset>
</kafka>
<!-- Configuration specific for topic "logs" -->
<kafka_logs>
<retry_backoff_ms>250</retry_backoff_ms>
<fetch_min_bytes>100000</fetch_min_bytes>
</kafka_logs>
```
可能な構成オプションのリストについては、 [librdkafka設定リファレンス](https://github.com/edenhill/librdkafka/blob/master/CONFIGURATION.md). アンダースコアを使用する (`_`ClickHouse設定のドットの代わりに。 例えば, `check.crcs=true` になります `<check_crcs>true</check_crcs>`.
## 仮想列 {#virtual-columns}
- `_topic` — Kafka topic.
- `_key` — Key of the message.
- `_offset` — Offset of the message.
- `_timestamp` — Timestamp of the message.
- `_partition` — Partition of Kafka topic.
**も参照。**
- [仮想列](../index.md#table_engines-virtual_columns)
[元の記事](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/kafka/) <!--hide-->