前提条件

1. 创建了目标云数据库ClickHouse实例。详细的操作步骤，请参考快速入门-​>创建实例。
2. 创建了用于目标云数据库ClickHouse集群的数据库账号和密码。详细的操作步骤，请参考快速入门-​>创建账号。
3. 确保创建的云数据库ClickHouse实例可以访问需要迁移的Kafka实例。

语法描述

建表语句如下：

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [ALIAS expr1],
    name2 [type2] [ALIAS expr2],
    ...
) ENGINE = Kafka()
SETTINGS
    kafka_broker_list = 'host:port',
    kafka_topic_list = 'topic1,topic2,...',
    kafka_group_name = 'group_name',
    kafka_format = 'data_format'[,]
    [kafka_row_delimiter = 'delimiter_symbol',]
    [kafka_schema = '',]
    [kafka_num_consumers = N,]
    [kafka_max_block_size = 0,]
    [kafka_skip_broken_messages = N,]
    [kafka_commit_every_batch = 0,]
    [kafka_client_id = '',]
    [kafka_poll_timeout_ms = 0,]
    [kafka_poll_max_batch_size = 0,]
    [kafka_flush_interval_ms = 0,]
    [kafka_thread_per_consumer = 0,]
    [kafka_handle_error_mode = 'default',]
    [kafka_commit_on_select = false,]
    [kafka_max_rows_per_message = 1];

上述是云数据库ClickHouse中创建Kafka引擎表的语法和选项。让我逐一解释每个部分的含义：

• CREATE TABLE : 创建表的语句。
• [IF NOT EXISTS] : 可选项，表示如果表不存在则创建。
• [db.]table_name : 表的名称，可以包含可选的数据库前缀。
• [ON CLUSTER cluster] : 可选项，指定表所在的集群。
• (name1 [type1] [ALIAS expr1], name2 [type2] [ALIAS expr2], ...) : 定义表的列和数据类型，可以为每个列指定别名。
• ENGINE = Kafka() : 指定表的存储引擎为Kafka引擎。
• SETTINGS : 设置选项的开始标记。
• kafka_broker_list : Kafka代理服务器的主机和端口，用于连接到Kafka集群。
• kafka_topic_list : 要消费的Kafka主题列表，可以包含多个主题。
• kafka_group_name : Kafka消费者组的名称，用于协调消息的消费。
• kafka_format : 数据的格式，例如JSON、CSV等。
• kafka_row_delimiter : 可选项，指定行分隔符，用于解析文本数据。
• kafka_schema : 可选项，指定Kafka消息中的模式信息。
• kafka_num_consumers : 可选项，指定消费者线程的数量。
• kafka_max_block_size : 可选项，指定每个消费者线程的最大块大小。
• kafka_skip_broken_messages : 可选项，指定是否跳过损坏的消息。
• kafka_commit_every_batch : 可选项，指定每个批次是否提交偏移量。
• kafka_client_id : 可选项，指定Kafka消费者的客户端ID。
• kafka_poll_timeout_ms : 可选项，指定从Kafka拉取消息时的超时时间。
• kafka_poll_max_batch_size : 可选项，指定从Kafka拉取消息时的最大批次大小。
• kafka_flush_interval_ms : 可选项，指定在写入表之前的消息刷新间隔。
• kafka_thread_per_consumer : 可选项，指定每个消费者是否使用单独的线程。
• kafka_handle_error_mode : 可选项，指定处理错误消息的模式。
• kafka_commit_on_select : 可选项，指定在执行SELECT查询时是否提交偏移量。
• kafka_max_rows_per_message : 可选项，指定每条Kafka消息包含的最大行数。

这些选项允许你根据实际的Kafka集成需求来配置Kafka引擎表。根据你的具体情况，填写相应的值以满足你的数据迁移或同步需求。

以上仅是对每个选项的概述，实际使用时应根据具体情况和需求进行适当的配置。

建表示例如下：

  CREATE TABLE queue (
    timestamp UInt64,
    level String,
    message String
  ) ENGINE = Kafka('localhost:9092', 'topic', 'group1', 'JSONEachRow');

  SELECT * FROM queue LIMIT 5;

  CREATE TABLE queue2 (
    timestamp UInt64,
    level String,
    message String
  ) ENGINE = Kafka SETTINGS kafka_broker_list = 'localhost:9092',
                            kafka_topic_list = 'topic',
                            kafka_group_name = 'group1',
                            kafka_format = 'JSONEachRow',
                            kafka_num_consumers = 4;

  CREATE TABLE queue3 (
    timestamp UInt64,
    level String,
    message String
  ) ENGINE = Kafka('localhost:9092', 'topic', 'group1')
              SETTINGS kafka_format = 'JSONEachRow',
                       kafka_num_consumers = 4;

详细示例

通过云数据库ClickHouse的Kafka函数可以实现数据从Kafka到云数据库ClickHouse的迁移。下面是一个示例，展示了如何使用Kafka函数进行数据迁移：

1. 首先，创建Kafka消费表：

CREATE TABLE queue (
    timestamp UInt64,
    level String,
    message String
  ) ENGINE = Kafka('localhost:9092', 'topic', 'group1', 'JSONEachRow');

2. 然后，创建云数据库ClickHouse表以存储从Kafka迁移的数据：

CREATE TABLE daily (
    day Date,
    level String,
    total UInt64
  ) ENGINE = SummingMergeTree(day, (day, level), 8192);

3. 接下来，创建一个物化视图，将引擎中的数据转换并放入先前创建的表中：

 CREATE MATERIALIZED VIEW consumer TO daily
    AS SELECT toDate(toDateTime(timestamp)) AS day, level, count() as total
    FROM queue GROUP BY day, level;

当物化视图连接到引擎时，它会在后台开始收集数据。这样，您就可以持续从 Kafka 接收消息并使用 SELECT 将其转换为所需的格式。一个 Kafka 表可以有任意多个物化视图，它们不直接从 Kafka 表中读取数据，而是接收新的记录（以块的形式），这样您就可以将数据写入具有不同详细级别的多个表中（带有分组 - 聚合和不带分组）。

4. 最后，查询数据以确认迁移完成：

SELECT level, sum(total) FROM daily GROUP BY level;