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machine_translated: true
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machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
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toc_priority: 32
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toc_title: "\u30AB\u30D5\u30AB"
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# カフカ {#kafka}
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このエンジンは [アパッチ-カフカ](http://kafka.apache.org/).
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カフカはあなたをできます:
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- データフローを公開または購読する。
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- 整理-フォールトトレラント保管します。
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- ストリームが使用可能になったら処理します。
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## テーブルの作成 {#table_engine-kafka-creating-a-table}
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``` sql
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CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
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(
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name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
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name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
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...
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) ENGINE = Kafka()
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SETTINGS
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kafka_broker_list = 'host:port',
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kafka_topic_list = 'topic1,topic2,...',
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kafka_group_name = 'group_name',
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kafka_format = 'data_format'[,]
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[kafka_row_delimiter = 'delimiter_symbol',]
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[kafka_schema = '',]
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[kafka_num_consumers = N,]
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[kafka_max_block_size = 0,]
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[kafka_skip_broken_messages = N,]
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[kafka_commit_every_batch = 0]
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```
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必須パラメータ:
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- `kafka_broker_list` – A comma-separated list of brokers (for example, `localhost:9092`).
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- `kafka_topic_list` – A list of Kafka topics.
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- `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.
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- `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
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任意変数:
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- `kafka_row_delimiter` – Delimiter character, which ends the message.
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- `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
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- `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。
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- `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`).
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- `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)。
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- `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`).
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例:
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``` sql
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CREATE TABLE queue (
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timestamp UInt64,
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level String,
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message String
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) ENGINE = Kafka('localhost:9092', 'topic', 'group1', 'JSONEachRow');
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SELECT * FROM queue LIMIT 5;
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CREATE TABLE queue2 (
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timestamp UInt64,
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level String,
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message String
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) ENGINE = Kafka SETTINGS kafka_broker_list = 'localhost:9092',
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kafka_topic_list = 'topic',
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kafka_group_name = 'group1',
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kafka_format = 'JSONEachRow',
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kafka_num_consumers = 4;
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CREATE TABLE queue2 (
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timestamp UInt64,
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level String,
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message String
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) ENGINE = Kafka('localhost:9092', 'topic', 'group1')
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||
SETTINGS kafka_format = 'JSONEachRow',
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||
kafka_num_consumers = 4;
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```
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<details markdown="1">
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<summary>推奨されていません法テーブルを作成する</summary>
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!!! attention "注意"
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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。
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``` sql
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Kafka(kafka_broker_list, kafka_topic_list, kafka_group_name, kafka_format
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[, kafka_row_delimiter, kafka_schema, kafka_num_consumers, kafka_skip_broken_messages])
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```
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</details>
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## 説明 {#description}
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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。
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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.
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`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:
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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。
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2. 目的の構造を持つテーブルを作成します。
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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。
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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`.
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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
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例:
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``` sql
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CREATE TABLE queue (
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timestamp UInt64,
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level String,
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message String
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) ENGINE = Kafka('localhost:9092', 'topic', 'group1', 'JSONEachRow');
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CREATE TABLE daily (
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day Date,
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level String,
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total UInt64
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) ENGINE = SummingMergeTree(day, (day, level), 8192);
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CREATE MATERIALIZED VIEW consumer TO daily
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AS SELECT toDate(toDateTime(timestamp)) AS day, level, count() as total
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FROM queue GROUP BY day, level;
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SELECT level, sum(total) FROM daily GROUP BY level;
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```
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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。
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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:
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``` sql
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DETACH TABLE consumer;
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ATTACH TABLE consumer;
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```
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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。
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## 設定 {#configuration}
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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)。
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``` xml
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<!-- Global configuration options for all tables of Kafka engine type -->
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<kafka>
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<debug>cgrp</debug>
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<auto_offset_reset>smallest</auto_offset_reset>
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</kafka>
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<!-- Configuration specific for topic "logs" -->
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<kafka_logs>
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<retry_backoff_ms>250</retry_backoff_ms>
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<fetch_min_bytes>100000</fetch_min_bytes>
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</kafka_logs>
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```
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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>`.
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## 仮想列 {#virtual-columns}
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- `_topic` — Kafka topic.
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- `_key` — Key of the message.
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- `_offset` — Offset of the message.
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- `_timestamp` — Timestamp of the message.
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- `_partition` — Partition of Kafka topic.
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**も参照。**
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- [仮想列](../index.md#table_engines-virtual_columns)
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[元の記事](https://clickhouse.com/docs/en/operations/table_engines/kafka/) <!--hide-->
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