如何巧用Flink+ClickHouse构建高性能实时数仓？

如何巧用Flink+ClickHouse构建高性能实时数仓？

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/SelectDB_Fly/article/details/137966658

Flink和ClickHouse都是用于构建实时数据仓库的优秀工具。Flink是一个用于流处理的开源框架，而ClickHouse则是一个用于实时数据仓库的高性能列存储数据库。Flink是ClickHouse的最佳搭档，为什么这么说呢？

ClickHouse的特点

ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)，它采用了列式存储、数据压缩、多核并行、向量引擎、分布式处理等技术，性能遥遥领先竞品。

在1亿条数据量级下，ClickHouse与多种常见数据处理系统的查询速度对比图（数字越小代表耗时越短，性能越好），可以看到ClickHouse的性能数据遥遥领先。

图1：ClickHouse与多种常见数据处理系统的查询速度对比

ClickHouse的局限性

尽管ClickHouse的数据分析能力非常高效，但它也有自己的局限性：

• 不适合大量单条数据的写请求，因为写入过快时后台合并不过来，会报Too many parts等错误；
• 不适合频繁的数据更新和删除操作，因为变更数据的聚合处理需要时间，短期内可能出现数据不准的现象；
• 不擅长做多张表的关联（尤其是不同数据库引擎的源表之间JOIN）；
• 生态支持弱，不适合多种不同数据源（特别是流式数据源）的接入；

Flink的优势

而这些ClickHouse不擅长做的事情，刚好是Flink最适合的领域：

• Flink流处理模型，天然适合处理大量单条的流数据，吞吐量高，延迟低；
• Flink的流-动态表映射模型（如下图，来自Flink官网文档），可以很好地应对频繁更新和删除等记录。还可以通过Mini-Batch、Window等优化手段，极大地降低下游ClickHouse的处理压力；
• Flink支持多种流和流的JOIN，还支持流和维度表的JOIN操作。借助强大的状态管理能力，可以做到精确的关联语义；
• Flink的生态支持很丰富，常见的各类系统基本都有Connector；而且通过标准化Source和Sink API，也可以轻松实现自己的Connector。

图2：Flink的流-动态表映射模型

综上所述，Flink和ClickHouse的组合可以充分发挥各自的优势，构建出高性能的实时数仓系统。