flink sql clinkhouse

### 使用 Flink SQL 连接 ClickHouse

#### 创建表连接

在 Flink SQL 中，可以定义一个表连接到 ClickHouse 数据库。例如，创建一个 sink 表连接到 ClickHouse 的方式如下：

CREATE TABLE clickhouse_table (
    id BIGINT,
    name STRING,
    age INT
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'url' = 'jdbc:clickhouse://<host>:8123/<database>',
    'table-name' = '<table_name>',
    'username' = '<user>',
    'password' = '<password>'
);

此代码片段展示了如何配置 JDBC connector 来指定 URL、数据库名称以及认证信息[^1]。

对于更具体的案例，比如将 Kafka 数据通过 Flink SQL 写入 ClickHouse，整个流程涉及多个方面的工作，包括但不限于需求分析、功能实现和准备阶段中的 Kafka 和 ClickHouse 设置等操作[^2]。

如果遇到集成过程中报错的情况，则建议尝试先不直接利用 Flink SQL Connector 集成的方式，而是考虑把 Table 转换成 DataStream 后再调用 `addSink` 方法来完成数据向 ClickHouse 的写入过程[^3]。

// 假设 table 是已经注册好的 Table API 对象
TableResult result = table.execute().getJobClient()
                          .orElseThrow(() -> new RuntimeException("Failed to obtain JobClient"))
                          .getAccumulators();
DataStream<Tuple2<Boolean, Row>> stream = table.toAppendStream(Row.class);

stream.addSink(new JdbcSink<>((statement, row) -> {
        statement.setLong(1, (long)row.getField(0));
        statement.setString(2, (String)row.getField(1));
        statement.setInt(3, (int)row.getField(2));
}, "INSERT INTO clickhouse_table(id,name,age) VALUES(?,?,?)"));

上述 Java 代码提供了一种替代方案，在无法顺利建立 Flink SQL 到 ClickHouse 的直连时可作为备选路径之一。