Skip to main content
版本：1.11.0

MySQL 到 ClickHouse 示例

在下面的内容中，我们将通过一个完整的示例介绍如何使用 Apache InLong 创建 MySQL -> ClickHouse 数据同步。

环境部署​

安装 InLong​

在开始之前，我们需要安装 InLong 的全部组件，这里提供两种方式：

添加 Connectors​

下载与 Flink 版本对应的 connectors，解压后将 sort-connector-jdbc-[version]-SNAPSHOT.jar 放在 /inlong-sort/connectors/ 目录下。

安装 ClickHouse​

docker run -d --rm --net=host --name clickhouse -e CLICKHOUSE_USER=admin -e CLICKHOUSE_PASSWORD=inlong -e CLICKHOUSE_DEFAULT_ACCESS_MANAGEMENT=1 clickhouse/clickhouse-server:22.8

集群初始化​

当所有容器都成功启动后，可以访问 InLong Dashboard 地址 http://localhost，并使用以下默认账号登录:

User: admin
Password: inlong

创建集群标签​

页面点击 【集群管理】→【标签管理】→【新建】

Create Cluster Tag

注意：default_cluster 是各个组件默认上报集群标签，如果使用其它名称，确认对应标签配置已修改。

注册 Pulsar 集群​

Create Pulsar

可以参考截图信息填写内部，包括集群名称、所属标签、Pulsar 集群地址等。

注册 ClickHouse 数据节点​

页面点击 【数据节点】→【新建】，新增 ClickHouse 数据节点：

Create Clickhouse Datanode

任务创建​

新建数据流组​

页面点击【数据同步】→【新建数据同步】，填写 数据流组 ID 和 SteamID：

Create Group_Stream

新建数据源​

数据来源中 点击 【新建】→【MySQL】，配置数据源名称、地址、用户密码以及库表（test.source_table）信息等。

Create Source

注：请预先创建 test.source_table 库表，schema 为： CREATE TABLE test.source_table ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50) );

新建数据目标​

数据目标中 点击 【新建】→【ClickHouse】，配置名称、库表、已创建的 ck 数据节点。数据同步不支持自动创建数据目标表，所以需要手动创建。

Create Sink

配置字段信息​

分别在 【源字段】 和 【目标字段】中配置 Schema 映射信息，完成后点击 【提交审批】

Create Fields

审批数据流​

页面点击【审批管理】->【我的审批】->【详情】->【通过】

Approve

返回 【数据同步】页面，等待任务配置成功

测试数据​

发送数据​

#!/bin/bash

# MySQL数据库连接信息
DB_HOST="mysql"
DB_USER="root"
DB_PASS="inlong"
DB_NAME="test"
DB_TABLE="source_table"

# 循环插入数据
for ((i=1; i<=1000; i++))
do
# 生成要插入的数据
id=$i
name="name_$i"

    # 构建插入语句
    query="INSERT INTO $DB_TABLE (id, name) VALUES ($id, '$name');"

    # 执行插入语句
    mysql -h $DB_HOST -u $DB_USER -p$DB_PASS $DB_NAME -e "$query"
done

累计插入 1000 条数据：

Source_data

数据验证​

然后进入 ClickHouse 容器，查看库表数据：

Source_data

也可以在页面查看审计数据：

Source_data

常见问题​

ClickHouse 写入数据失败，可以在 Flink 页面查看报错，并检查所使用的用户的权限以及表引擎