用 RisingWave 和 ClickHouse 实现实时数据扩充与分析

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这是一个创建于 363 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

本文将介绍一个可以无缝进行实时数据导入、转换、分析的强大组合：RisingWave 和 ClickHouse 。ClickHouse 是一款高性能列式数据库管理系统 (DBMS)，用于联机分析 (OLAP)，可以处理大量数据和复杂分析查询。

随着各种事件型数据事件生成的数据呈现出指数级增长，实时分析越来越重要。然而，实时分析究竟是什么？它仅仅是更快的数据分析吗？那快速的历史数据分析是否可以视为实时分析？

实时分析的关键点并不在于分析数据的速度，而在于快速分析的是新鲜且格式良好的数据。也就是说，在进行分析之前，数据就需要实时导入和转换。

对于实时数据导入、转换与分析，有一个值得一试的强大组合： RisingWave 和 ClickHouse。RisingWave 是专为流处理设计的数据库。它与 PostgreSQL 兼容，支持导入实时数据流，可以执行多样化转换，并能够立即查询结果。ClickHouse® 是一款高性能列式数据库管理系统 (DBMS)，用于联机分析 (OLAP)，可以处理大量数据和复杂分析查询。

在将数据导入 ClickHouse 之前，您可以通过 RisingWave 的实时数据转换功能，对数据进行预处理与扩充，从而确保导入的数据能满足精确分析的需求。

用例展示：为购物车事件扩充产品信息

在本文中，我们将以在线零售为例，展示如何构建一个实时导入、转换和分析数据的系统。

我们有一条数据流，用于记录客户将商品添加到购物车时触发的事件 (Event)。

以下是一个典型的购物车事件：

(customerId, eventTime, itemId)
--------------------------------
("1234","2023-02-01 10:01:00","P001")
("1234","2023-02-01 10:05:00","P002")

由于这条数据流中没有具体产品信息，仅根据它进行分析是很困难的。要使其有用，有多种办法。我们可以将其与订单流 join ，用于分析已添加到购物车但尚未付款的商品，或者将其与产品目录表 join ，从而形成一个扩充的数据流。

在接下来的演示中，我们就把它与产品目录表进行 join ，并将扩充后的数据流输出到 ClickHouse 做进一步分析。

我们先假设产品目录表如下：

itemId, name, price, category
-------------------------------------
 ("P001","Red T-Shirt",9.99,"Apparel"),
  ("P002","Blue Jeans",39.95,"Apparel")

架构概览

我们先使用 RisingWave 进行实时数据导入和扩充，然后将扩充后的数据输出到 ClickHouse ，后者将进一步分析数据。下图展示了该用例的架构： Untitled

准备工作

安装 psql。如需了解如何只安装 psql，不安装其他 PostgreSQL 组件，请参阅《在不安装 PostgreSQL 的情况下安装 psql 》。
启动并运行 Kafka Producer 。我们使用 KRaft 来启动 Kafka ，具体方式请参阅《APACHE KAFKA 快速入门》。

安装并连接 RisingWave 。

# 安装 RisingWave
brew tap risingwavelabs/risingwave
brew install risingwave
# 启动 RisingWave
risingwave playground

# 在一个新的终端窗口连接 RisingWave
psql -h localhost -p 4566 -d dev -U root

安装并连接 ClickHouse

# 下载 ClickHouse 的二进制文件
curl <https://clickhouse.com/> | sh
# 启动服务
./clickhouse server
# 在一个新的终端窗口启动客户端
./clickhouse client

向 Kafka 写入事件

现在，让我们创建一个 topic ，并插入一些事件：

# 创建一个 topic
bin/kafka-topics.sh --create --topic cart-events --bootstrap-server localhost:9092
# 写入三条事件
bin/kafka-console-producer.sh --topic cart-events --bootstrap-server localhost:9092

{"cust_id": "1234", "event_time": "2023-02-01 10:01:00", "item_id": "P001"}
{"cust_id": "1232","event_time": "2023-02-01 10:05:00", "item_id": "P002"}
{"cust_id": "1235","event_time": "2023-02-01 10:10:00","item_id": "P003"}

# 请不要关闭 producer ，稍后我们还要写入更多事件

向 RisingWave 导入数据

现在，我们在 RisingWave 中创建一个表来导入这些事件。在 RisingWave 中，您可以创建源 (Source) 或表 (Table) 来导入事件。这两者的不同之处在于，如果使用表，导入的事件将储存在 RisingWave 。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS cart_event (
cust_id VARCHAR,
event_time TIMESTAMP,
item_id VARCHAR
)
WITH (
   connector='kafka',
   topic='cart-events',
   properties.bootstrap.server='localhost:9092',
   scan.startup.mode='earliest',
) FORMAT PLAIN ENCODE JSON;

然后在 RisingWave 中创建一个本地表，用来存储产品目录，并往表里插入一些数据，这样，我们就可以用产品目录信息来扩充购物车事件。

CREATE TABLE product_catalog (
item_id varchar,
name varchar,
price double precision,
category varchar
);

INSERT INTO product_catalog (item_id, name, price, category)
VALUES 
  ('P001','Red T-Shirt',9.99,'Apparel'),
  ('P002','Blue Jeans',39.95,'Apparel'),
  ('P003','Smart Watch',199.99,'Electronics'),
  ('P004','Yoga Mat',29.95,'Fitness'), 
  ('P005','Wireless Headphones',99.99,'Electronics'),
  ('P006','Coffee Mug',5.99,'Kitchen');

将数据流与表 join

现在，我们将 cart_event 流与 product_catalog 表 join 起来，形成一条扩充后的数据流。接下来，如果我们还想进行其他一些转换操作，可以使用物化视图 (Materialized View) 来执行这个“流-表”join 。如果我们只想使用产品目录来扩充这个数据流，那可以只简单地创建一个 sink 来执行连接。在这个用例中，我们将使用物化视图。

RisingWave 的流式物化视图创新性地通过增量更新实时反映结果。

CREATE MATERIALIZED VIEW data_enrichment AS SELECT 
  c.cust_id,
  c.event_time,
  p.name,
  p.price,
  p.category
FROM
  cart_event c
JOIN
  product_catalog p 
ON 
  c.item_id = p.item_id;

通过这个“流-表”join ，每当原始事件进入 RisingWave ，就会产生一个扩充事件。

将扩充后的数据流传输到 ClickHouse

接下来，我们可以将扩充后的数据流传输到 ClickHouse ，以做进一步分析。为了实现这一点，我们需要在 ClickHouse 中创建一个表，这个表要与 RisingWave 中的表具有相同的 schema 。我们希望将数据从物化视图 data_enrichment 中传输出来，所以要创建一个与 data_enrichment 具有相同 schema 的表。

---在 ClickHouse 中运行以下代码
CREATE TABLE enriched_cart_events
(
cust_id String,
event_time DateTime64,
name String,
price Float64,
category String
)
ENGINE = ReplacingMergeTree()
ORDER BY (cust_id, event_time);

当传输目标就位后，我们可以创建一个 sink ，并开始将数据从 RisingWave 传输到 ClickHouse 。

---在 RisingWave 中运行以下代码
CREATE SINK sink_to_clickhouse
FROM
    data_enrichment WITH (
    connector = 'clickhouse',
		type='append-only',
		force_append_only='true',
    clickhouse.url = '<http://0.0.0.0:8123>',
    clickhouse.user = 'default',
    clickhouse.password = '',
    clickhouse.database = 'default',
    clickhouse.table='enriched_cart_events',
);

现在，查询 ClickHouse 的表，看看数据是否已传输。

SELECT * from enriched_cart_events;

------ 结果
┌─cust_id┬──────event_time───┬─name────┬─price─┬category─┐
│ 1234    │ 2023-02-01 18:01:00.000 │ Red T-Shirt │  9.99 │ Apparel     │
│ 1232    │ 2023-02-01 18:05:00.000 │ Blue Jeans  │ 39.95 │ Apparel     │
│ 1235    │ 2023-02-01 18:10:00.000 │ Smart Watch │ 199.99│ Electronics 
└─────────┴─────────────────────────┴───────┘

可以看到，三条事件都已经被扩充，可以用于 ClickHouse 的分析。

接下来，我们来模拟一条数据流，一次写入一个事件，并立即在 ClickHouse 中查询表。

--- 每次写入一个事件
{"cust_id": "1236","event_time": "2023-02-01 10:15:00","item_id": "P001"}
{"cust_id": "1237","event_time": "2023-02-01 10:20:00","item_id": "P004"}
{"cust_id": "1238", "event_time": "2023-02-01 10:25:00", "item_id": "P002"}
{"cust_id": "1239", "event_time": "2023-02-01 10:30:00", "item_id": "P005"}
{"cust_id": "1240", "event_time": "2023-02-01 10:35:00", "item_id": "P003"}
{"cust_id": "1241", "event_time": "2023-02-01 10:40:00", "item_id": "P006"}
{"cust_id": "1242", "event_time": "2023-02-01 10:45:00", "item_id": "P007"}

每当我们将一条事件写入 Kafka ，扩充后的数据就会立即出现在 ClickHouse 的表中，每次查询表时，您都将看到新增了一行数据。

当将所有上述信息 (Message) 写入 Kafka 后，您应该会看到类似如下内容。

SELECT * FROM enriched_cart_events;

------ RESULTS

┌custid┬─────eventtime──┬─name───────┬─price─┬─category─┐
│ 1232 │ 23-02-01 18:05:00.00│ Blue Jeans      │  39.95 │ Apparel     │
│ 1234 │ 23-02-01 18:01:00.00│ Red T-Shirt     │   9.99 │ Apparel     │
│ 1235 │ 23-02-01 18:10:00.00│ Smart Watch     │ 199.99 │ Electronics │
│ 1236 │ 23-02-01 18:15:00.00│ Red T-Shirt     │   9.99 │ Apparel     │
│ 1237 │ 23-02-01 18:20:00.00│ Yoga Mat        │  29.95 │ Fitness     │
│ 1238 │ 23-02-01 18:25:00.00│ Blue Jeans      │  39.95 │ Apparel     │
│ 1239 │ 23-02-01 18:30:00.00│ Wireless Phones │  99.99 │ Electronics │
│ 1240 │ 23-02-01 18:35:00.00│ Smart Watch     │ 199.99 │ Electronics │
│ 1241 │ 23-02-01 18:40:00.00│ Coffee Mug      │   5.99 │ Kitchen     │
└───┴─────────────┴──────────┴─────┴───────┘

总结

在本文中，为简单起见，我们以一个流-表 join 为例，演示如何扩充数据。而在实际场景中，在数据传输到 ClickHouse 前，我们可以进行多流 join ，并对流中的数据进行过滤和聚合。通过 RisingWave 的实时数据导入和转换能力，您可以确保 ClickHouse 接收到的是可立即用于深入分析的高质量数据。这两者是一个完美组合。

关于 RisingWave

RisingWave 是一款基于 Apache 2.0 协议开源的分布式流数据库，致力于降低流计算使用门槛。RisingWave 采用存算分离架构，实现了高效的复杂查询、瞬时动态扩缩容以及快速故障恢复，帮助用户轻松快速搭建稳定高效的流计算系统。使用 RisingWave 处理流数据的方式类似使用 PostgreSQL ，通过创建实时物化视图，让用户能够轻松编写流计算逻辑，并通过访问物化视图来进行即时、一致的查询流计算结果。了解更多：

官网：risingwave.com

文档：risingwave.dev

GitHub：risingwave.com/github

Slack：risingwave.com/slack

使用教程： https://www.risingwavetutorial.com/

微信公众号：RisingWave 中文开源社区

社区用户交流群：risingwave_assistant

3 条回复 • 2023-12-02 10:32:06 +08:00