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true	3e185d24c9	32	Kafka

Kafka

Este motor funciona con Acerca de nosotros.

Kafka te permite:

• Publicar o suscribirse a flujos de datos.
• Organice el almacenamiento tolerante a fallos.
• Secuencias de proceso a medida que estén disponibles.

Creación De Una Tabla

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_skip_broken_messages = N]

Parámetros requeridos:

• 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 función, tal como JSONEachRow. Para obtener más información, consulte Formato apartado.

Parámetros opcionales:

• 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 requiere la ruta de acceso al archivo de esquema y el nombre de la raíz schema.capnp:Message objeto.
• kafka_num_consumers – The number of consumers per table. Default: 1. Especifique más consumidores si el rendimiento de un consumidor es insuficiente. El número total de consumidores no debe exceder el número de particiones en el tema, ya que solo se puede asignar un consumidor por partición.
• kafka_skip_broken_messages – Kafka message parser tolerance to schema-incompatible messages per block. Default: 0. Si kafka_skip_broken_messages = N entonces el motor salta N Mensajes de Kafka que no se pueden analizar (un mensaje es igual a una fila de datos).

Ejemplos:

  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;

Método obsoleto para crear una tabla

!!! attention "Atención" No utilice este método en nuevos proyectos. Si es posible, cambie los proyectos antiguos al método descrito anteriormente.

Kafka(kafka_broker_list, kafka_topic_list, kafka_group_name, kafka_format
      [, kafka_row_delimiter, kafka_schema, kafka_num_consumers, kafka_skip_broken_messages])

Descripci

Los mensajes entregados se realizan un seguimiento automático, por lo que cada mensaje de un grupo solo se cuenta una vez. Si desea obtener los datos dos veces, cree una copia de la tabla con otro nombre de grupo.

Los grupos son flexibles y se sincronizan en el clúster. Por ejemplo, si tiene 10 temas y 5 copias de una tabla en un clúster, cada copia obtiene 2 temas. Si el número de copias cambia, los temas se redistribuyen automáticamente entre las copias. Lea más sobre esto en http://kafka.apache.org/intro .

SELECT no es particularmente útil para leer mensajes (excepto para la depuración), ya que cada mensaje se puede leer solo una vez. Es más práctico crear subprocesos en tiempo real utilizando vistas materializadas. Para hacer esto:

1. Use el motor para crear un consumidor de Kafka y considérelo como un flujo de datos.
2. Crea una tabla con la estructura deseada.
3. Cree una vista materializada que convierta los datos del motor y los coloque en una tabla creada previamente.

Cuando el MATERIALIZED VIEW se une al motor, comienza a recopilar datos en segundo plano. Esto le permite recibir continuamente mensajes de Kafka y convertirlos al formato requerido usando SELECT. Una tabla kafka puede tener tantas vistas materializadas como desee, no leen datos de la tabla kafka directamente, sino que reciben nuevos registros (en bloques), de esta manera puede escribir en varias tablas con diferentes niveles de detalle (con agrupación - agregación y sin).

Ejemplo:

  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;

Para mejorar el rendimiento, los mensajes recibidos se agrupan en bloques del tamaño de Max_insert_block_size. Si el bloque no se formó dentro de Nombre de la red inalámbrica (SSID): milisegundos, los datos se vaciarán a la tabla independientemente de la integridad del bloque.

Para detener la recepción de datos de tema o cambiar la lógica de conversión, desconecte la vista materializada:

  DETACH TABLE consumer;
  ATTACH TABLE consumer;

Si desea cambiar la tabla de destino utilizando ALTER, recomendamos deshabilitar la vista de material para evitar discrepancias entre la tabla de destino y los datos de la vista.

Configuración

Similar a GraphiteMergeTree, el motor Kafka admite una configuración extendida utilizando el archivo de configuración ClickHouse. Hay dos claves de configuración que puede usar: global (kafka) y a nivel de tema (kafka_*). La configuración global se aplica primero y, a continuación, se aplica la configuración de nivel de tema (si existe).

  <!-- 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>

Para obtener una lista de posibles opciones de configuración, consulte referencia de configuración librdkafka. Usa el guión bajo (_) en lugar de un punto en la configuración de ClickHouse. Por ejemplo, check.crcs=true será <check_crcs>true</check_crcs>.

Virtual Columnas

• _topic — Kafka topic.
• _key — Key of the message.
• _offset — Offset of the message.
• _timestamp — Timestamp of the message.
• _partition — Partition of Kafka topic.

Ver también

• Virtual columnas

Artículo Original