ClickHouse如何整合数据源：MySQL、HDFS...

一、ClickHouse数据源

ClickHouse 作为一个强大的列式数据库管理系统，支持多种数据源，使得用户能够方便地将数据导入 ClickHouse 进行存储和分析。以下是常见的 ClickHouse 数据源：

外部数据源

HDFS：
支持从 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 读取数据，适合大数据处理场景。
File：
支持从本地文件系统中读取数据，常见的格式包括 CSV、TSV、JSON、Parquet 和 ORC 等。
URL：
允许从 HTTP/HTTPS URL 读取数据，可以用于从 Web 服务或远程文件读取数据。
Kafka：
支持从 Apache Kafka 消息队列读取数据，适用于实时数据流处理和分析。
RabbitMQ：
支持从 RabbitMQ 消息队列读取数据，类似于 Kafka 的数据流处理。

数据库

MySQL：
支持通过 MySQL 表引擎从 MySQL 数据库读取数据，可以实现 ClickHouse 和 MySQL 之间的数据集成。
PostgreSQL：
通过 PostgreSQL 表引擎，可以从 PostgreSQL 数据库中读取数据，实现跨数据库查询。

流式数据

Stream：
支持通过流式数据源进行实时数据处理，适合需要低延迟的数据分析和监控。
Materialized Views：
可以基于流式数据源创建物化视图，实现实时数据聚合和预计算。

二、ClickHouse读取MySQL

创建ClickHouse数据库

首先，我们需要在ClickHouse中创建一个数据库，用于存放从MySQL导入的数据。可以使用以下命令创建数据库：

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS clickhouse_schedule;

这个命令会检查clickhouse_db数据库是否存在，如果不存在，则创建它。

在ClickHouse中创建MySQL表的映射

接下来，我们需要在ClickHouse中创建一个MySQL表的映射。这可以通过使用ClickHouse的MySQL数据库引擎来实现。以下是创建映射的示例命令：

use clickhouse_schedule;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS  clickhouse_schedule.qrtz_job_details
 (
  `SCHED_NAME` varchar(120) NOT NULL,
  `JOB_NAME` varchar(200) NOT NULL,
  `JOB_GROUP` varchar(200) NOT NULL,
  `DESCRIPTION` varchar(250) DEFAULT NULL,
  `JOB_CLASS_NAME` varchar(250) NOT NULL,
  `IS_DURABLE` varchar(1) NOT NULL,
  `IS_NONCONCURRENT` varchar(1) NOT NULL,
  `IS_UPDATE_DATA` varchar(1) NOT NULL,
  `REQUESTS_RECOVERY` varchar(1) NOT NULL,
  `JOB_DATA` blob
)
ENGINE = MySQL('ip:port', '{数据库名称}', '{表名称}', '{username}', '{password}')
AS SELECT * FROM qrtz_job_details;

在这个命令中，我们指定了MySQL服务器的地址、数据库名、表名以及访问MySQL所需的用户名和密码。clickhouse_schedule是在ClickHouse中创建的表，它将映射到MySQL中名为qrtz_job_details的表。

查询数据

导入数据后，我们可以像查询普通ClickHouse表一样查询映射表：

SELECT * FROM clickhouse_schedule.qrtz_job_details;

这个命令会返回clickhouse_table中所有记录。

三、ClickHouse读取HDFS

使用CREATE TABLE语句和HDFS引擎来创建表。以下是一个示例命令，它创建了一个表，该表从HDFS上的TSV格式文件中读取数据：

CREATE TABLE hdfs_table
(
    column1_name column1_type,
    column2_name column2_type,
    ...
)
ENGINE = HDFS('hdfs://hdfs_host:port/path_to_file', 'TSV')