4 альтернативных варианта для интеграции ClickHouse с Apache Kafka

Интеграционный движок Kafka Engine для потоковой загрузки данных в ClickHouse из топиков Кафка – наиболее популярный инструмент для связи этих Big Data систем. Однако, он не единственное средство интеграции Кликхаус с Apache Kafka. Сегодня рассмотрим, как еще можно организовать потоковую передачу больших данных от самого популярного брокера сообщений в колоночную аналитическую СУБД от Яндекса.

От Kafka Streams до JDBC-драйвера: варианты интеграции ClickHouse с Кафка

Прежде всего отметим, что именно Kafka Engine является «официальным» средством интеграции ClickHouse с Apache Kafka, которое рекомендует Яндекс, изначальный разработчик колоночной аналитической СУБД. В технической документации на свой продукт компания приводит перечень библиотек для интеграции с внешними системами от сторонних разработчиков, уточняя, что не занимается их поддержкой и не гарантирует их качества. Одним из таких средств, указанных в этом разделе официальной документации, является коллекция библиотек Stream loader [1].

Она используется для загрузки данных из Kafka в произвольные хранилища: HDFS, S3, ClickHouse или Vertica, используя семантику строго однократной доставки (exactly once). С помощью Stream loader можно самостоятельно реализовать различные настраиваемые загрузчики, комбинируя готовые компоненты для форматирования и кодирования записей, хранения данных, группировки потоков и пр. [2].

Также в официальной документации перечисляется еще одно стороннее приложении для интеграции с Apache Kafka – Clickhouse_sinker. В нем не нужно писать программный код, т.к. достаточно задать все требуемые параметры в конфигурационных файлах. Clickhouse_sinker использует Go-клиент и собственный протокол TCP-клиент-сервер ClickHouse с более высокой производительностью, чем HTTP [3].

Наконец, для полного контроля над процессом потоковой заливки данных из Кафка в Кликхаус разработчик Big Data может написать собственный Java-код и использовать ClickHouse JDBC драйвер [4]. Для реализации соединения по JDBC ClickHouse использует отдельную программу clickhouse-jdbc-bridge, которая должна запускаться как системная служба (демон). Она предназначена для передачи SQL-запросов из ClickHouse во внешние СУБД [5].

В контексте создания собственных интеграционных решений также следует упомянуть Apache Kafka Streams – клиентскую библиотеку для разработки приложений и микросервисов, в которых входные и выходные данные хранятся в кластерах Кафка. Подробнее о Apache Kafka Streams мы рассказывали здесь.

Построение хранилища данных на базе Clickhouse

Код курса

CLICH

Ближайшая дата курса

9 декабря, 2024

Продолжительность

24 ак.часов

Стоимость обучения

72 000 руб.

Кейс компании Ситимобил или зачем к Кликхаус прибавили Exasol

Изначально Ситимобил, крупный отечественный сервис для заказа такси, использовал комбинацию ClickHouse с Apache Kafka и еще несколько open-sourse технологий стека Big Data (MySQL, Apache AirFlow). Но в 2019 году компания начала активную экспансию в регионы РФ, что привело к многократному росту объема данных (более 30 Тб). Чтобы обеспечить непротиворечивость информации и оперативную аналитику Big Data для своих бизнес-пользователей, компания решила построить корпоративное хранилище данных (КХД), интегрированное с BI-системами Tableau и Power BI. Примечательно, что в этом решении ClickHouse выполняет роль операционного слоя первичных данных (стейджинг), в котором хранятся данные без предварительной обработки. В него загружаются данные как от сторонних внешних систем, так и из Apache Kafka, которая используется в качестве шины данных. Основной слой КХД с обработанными данными и витринами реализован на аналитической In-Memory MPP-СУБД Exasol [6]. Благодаря массивно-параллельной архитектуре, колоночному хранению данных и резидентным вычислениям в оперативной памяти, Exasol позволяет очень быстро выполнять SQL-запросы на больших данных, в т.ч. JOIN-операции [7].

Внедрение Exasol в Ситимобил состоялось в мае 2020 года. Дальнейшее развитие этого проекта предполагает хранение части стейджингового слоя в Exasol для оперативного доступа к первичным данным. Это позволит обеспечить высокую скорость получения данных из КХД, их полноту и достоверность, а также качество ETL-процессов [6]. Подробнее про состав и назначение послойной архитектуры КХД мы рассказывали здесь.

КХД, DWH, Data WareHouse, ClickHouse, Apache Kafka, Exasol — Архитектура КХД на ClickHouse, Kafka и Exasol в Ситимобил

В следующей статье мы поговорим про основные достоинства ClickHouse и чем они обусловлены. Больше технических подробностей по интеграции Apache Kafka с другими внешними источниками для потоковой обработки больших данных вы узнаете на практических курсах по Кафка в нашем лицензированном учебном центре повышения квалификации и обучения руководителей и ИТ-специалистов (разработчиков, архитекторов, инженеров и аналитиков Big Data) в Москве:

Смотреть расписание

Записаться на курс

Я даю свое согласие на обработку персональных данных и соглашаюсь с политикой конфиденциальности.

Источники