ClickHouse API 使用

08-Java 操作 CK之JDBC Client 概述

目标

ClickHouse提供JDBC方式访问数据库，进行DDL和DML操作。

路径

1. ClickHouse 提供访问方式
2. ClickHouse JDBC Client 说明

实施

ClickHouse 客户端提供多种方式：https://clickhouse.tech/docs/zh/interfaces/，其中JDBC 驱动使用较多：https://clickhouse.tech/docs/zh/interfaces/jdbc/。

JDBC驱动：https://clickhouse.tech/docs/zh/interfaces/jdbc/

• 1）、官方驱动：建议使用

  • https://github.com/ClickHouse/clickhouse-jdbc

  • 添加依赖：

  <dependency>
       <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId>
       <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId>
       <version>0.2.6</version>
   </dependency>
  

  • JDBC 驱动连接地址和驱动类
    • JDBC Driver Class: ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver
    • URL syntax: jdbc:clickhouse://<host>:<port>[/<database>]
  • 获取连接Connection，获取Statement对象，进行查询和执行更新操作

  ClickHouseJDBC Client API步骤与MySQL JDBC 基本一致，都实现Java JDBC API接口。

• 2）、第三方，都是基于官方提供驱动进行优化修改的
• ClickHouse-Native-JDBC
• clickhouse4j

小结

ClickHouse提供JDBC Client方式进行访问，有官方的和第三方的，方便对数据库进行DDL和DML操作。

09-Java 操作 CK之工程环境准备

目标

创建Maven Project工程，添加ClickHouse JDBC依赖。

路径

1. 创建Maven Project，基本配置
2. 添加POM依赖
3. 扩展：数据库面试题

实施

​ 在前面创建好的Maven Projet工程中，创建Maven Module模块，添加依赖：

创建相关包，再添加MAVEn依赖

    <!-- 指定仓库位置，依次为aliyun、cloudera和jboss仓库 -->
    <repositories>
        <repository>
            <id>aliyun</id>
            <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
        </repository>
        <repository>
            <id>cloudera</id>
            <url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url>
        </repository>
        <repository>
            <id>jboss</id>
            <url>http://repository.jboss.com/nexus/content/groups/public</url>
        </repository>
    </repositories>

    <!-- 版本属性 -->
    <properties>
        <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
        <clickhouse>0.2.4</clickhouse>
    </properties>

    <dependencies>
        <!-- Clickhouse -->
        <dependency>
            <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId>
            <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId>
            <version>${clickhouse}</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.1</version>
                <configuration>
                    <source>1.8</source>
                    <target>1.8</target>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

导入依赖以后，查看clickhouse-jdbc相关jar包结构如下：

面试题：

• 1）、手写MySQL JDBC 插入数据，整合Spark进行操作
  • 将DataFrame数据保存到MySQL表中，考虑数据可以被更新
  • MySQL表中，如果主键存在更新数据，如果不存在就是插入数据
  • 使用Scala语言
• 2）、手写MySQL JDBC方式查询数据
  • 使用Java语言

小结

使用ClickHouse JDBC Client 操作CK表（DDL操作和DML操作），首先创建Maven Project，添加相关依赖。

10-Java 操作 CK之查询代码案例

目标

基于ClickHouse JDBC Client API实现，从CK表中查询数据。

路径

1. clickhouse-client 连接，确定查询数据SQL需求
2. 创建Java类，编写查询代码并运行

实施

使用CK命令行客户端：clickhouse-client，连接CK服务，从ClickHouse表中读取数据，执行SQL语句：select count(1) from default.ontime ;

使用Java语言，创建类：ClickHouseJDBCDemo，编写JDBC代码，查询数据，演示代码如下：

package cn.itcast.clickhouse;

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;

/**
 * 编写JDBC代码，从ClickHouse表查询分析数据
	 * step1. 加载驱动类
	 * step2. 获取连接Connection
	 * step3. 创建PreparedStatement对象
	 * step4. 查询数据
	 * step5. 获取数据
	 * step6. 关闭连接
 */
public class ClickHouseJDBCDemo {

	public static void main(String[] args) throws Exception{
		// 定义变量
		Connection conn = null ;
		PreparedStatement pstmt = null ;
		ResultSet result = null ;

		try {
			//step1. 加载驱动类
			Class.forName("ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver");

			//step2. 获取连接Connection
			conn = DriverManager.getConnection(
				"jdbc:clickhouse://node2.itcast.cn:8123", "root", "123456"
			) ;

			//step3. 创建PreparedStatement对象
			pstmt = conn.prepareStatement("select count(1) from default.ontime");

			//step4. 查询数据
			result = pstmt.executeQuery();

			//step5. 获取数据
			while (result.next()){
				System.out.println(result.getLong(1));
			}
		}catch (Exception e){
			e.printStackTrace();
		}finally {
			//step6. 关闭连接
			if(null != result) result.close();
			if(null != pstmt) pstmt.close();
			if(null != conn) conn.close();
		}
	}

}

小结

​ 使用ClickHouseJDBC Client API查询CK表的数据，代码几乎与MySQL JDBC API使用一样的，仅仅Driver类名称和URL不同而已。

11-Spark 操作 CK之工程环境准备

目标

明确案例业务需求，创建Maven Module模块，添加CK JDBC和SparkSQL 依赖。

路径

1. Spark操作CK需求说明
2. 创建Maven Module，添加相关依赖
3. 测试创建Maven Module模块

实施

​ 当使用Spark操作Clickhouse数据库时，本质上还是调用ClickHouse JDBC Client API，只不过讲数据封装到DataFrame中，依据DataFrame在CK中创建表、删除表、插入数据、更新数据和删除数据。

任务说明：编写Spark程序，构建数据集DataFrame，调用ClickHouse JDBC API，进行DML操作和DDL操作

创建Maven Module模块，添加依赖

    <repositories>
        <repository>
            <id>mvnrepository</id>
            <url>https://mvnrepository.com/</url>
            <layout>default</layout>
        </repository>
        <repository>
            <id>cloudera</id>
            <url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url>
        </repository>
        <repository>
            <id>elastic.co</id>
            <url>https://artifacts.elastic.co/maven</url>
        </repository>
    </repositories>

    <properties>
        <!--- Scala -->
        <scala.version>2.11.12</scala.version>
        <scala.binary.version>2.11</scala.binary.version>
        <!-- Spark -->
        <spark.version>2.4.0-cdh6.2.1</spark.version>
        <!-- Hadoop -->
        <hadoop.version>3.0.0-cdh6.2.1</hadoop.version>
        <!-- ClickHouse -->
        <clickhouse.version>0.2.4</clickhouse.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <!-- 依赖Scala语言 -->
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>${scala.version}</version>
        </dependency>
        <!-- Spark Core 依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
        <!-- Spark -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
        <!-- Hadoop Client 依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
        <!-- Clickhouse -->
        <dependency>
            <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId>
            <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId>
            <version>${clickhouse.version}</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
                    <artifactId>jackson-databind</artifactId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
                    <artifactId>jackson-core</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <outputDirectory>target/classes</outputDirectory>
        <testOutputDirectory>target/test-classes</testOutputDirectory>
        <resources>
            <resource>
                <directory>${project.basedir}/src/main/resources</directory>
            </resource>
        </resources>
        <!-- Maven 编译的插件 -->
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.0</version>
                <configuration>
                    <source>1.8</source>
                    <target>1.8</target>
                    <encoding>UTF-8</encoding>
                </configuration>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
                <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
                <version>3.2.0</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <goals>
                            <goal>compile</goal>
                            <goal>testCompile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

日志属性文件：log4j.properties

log4j.rootLogger=${root.logger}
root.logger=WARN,console
log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.console.target=System.err
log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{yy/MM/dd HH:mm:ss} %p %c{2}: %m%n
shell.log.level=WARN
log4j.logger.org.spark-project.jetty=WARN
log4j.logger.org.spark-project.jetty.util.component.AbstractLifeCycle=ERROR
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkIMain$exprTyper=INFO
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkILoop$SparkILoopInterpreter=INFO
log4j.logger.org.apache.parquet=ERROR
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler=FATAL
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.ql.exec.FunctionRegistry=ERROR
log4j.logger.org.apache.spark.repl.Main=${shell.log.level}
log4j.logger.org.apache.spark.api.python.PythonGatewayServer=${shell.log.level}

小结

​ 至此Spark 操作CK工程构建完成，按照分析业务需求，创建2个对象：ClickHouseSparkDemo和ClickHouseUtils，具体实现对CK的DDL和DML操作。

12-Spark 操作 CK之编写代码框架

目标

编写Scala对象，读取JSON格式交易订单数据，完成DDL和DML操作框架编写

路径

1. 创建对象object，定义业务逻辑步骤
2. 编写代码，加载JSON数据
3. DDL和DML步骤编写

实施

​ 创建Spark程序，模拟产生业务数据（比如交易订单数据），依据DataFrame数据操作ClickHouse数据库：DDL和DML操作。

package cn.itcast.clickhouse

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

/**
 * SparkSQL加载JSON格式文件数据，依据Schema信息在ClickHouse中创建表，并进行数据CUD操作
 */
object ClickHouseSparkDemo {
	
	def main(args: Array[String]): Unit = {
		// 1. 构建SparkSession实例对象
		val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
    		.appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
    		.master("local[2]")
    		.config("spark.sql.shuffle.partitions", "2")
    		.getOrCreate()
		import spark.implicits._
		import org.apache.spark.sql.functions._
		
		// 2. 加载JSON数据：交易订单数据
		val ordersDF: DataFrame = spark.read.json("datas/order.json")
		/*
			root
			 |-- areaName: string (nullable = true)
			 |-- category: string (nullable = true)
			 |-- id: long (nullable = true)
			 |-- money: string (nullable = true)
			 |-- timestamp: string (nullable = true)
		 */
		//ordersDF.printSchema()
		/*
			+--------+--------+---+-----+--------------------+
			|areaName|category|id |money|timestamp           |
			+--------+--------+---+-----+--------------------+
			|北京    |平板电脑|1  |1450 |2019-05-08T01:03.00Z|
			|北京    |手机    |2  |1450 |2019-05-08T01:01.00Z|
			|北京    |手机    |3  |8412 |2019-05-08T01:03.00Z|
			|上海    |电脑    |4  |1513 |2019-05-08T05:01.00Z|
			+--------+--------+---+-----+--------------------+
		 */
		// ordersDF.show(10, truncate = false)
		
		// 3. 依据DataFrame数据集，在ClickHouse数据库中创建表和删除表
		
		
		// 4. 保存DataFrame数据集到ClickHouse表中
		
		
		
		// 5. 更新数据到ClickHouse表中
		val updateDF: DataFrame = Seq(
			(3, 9999, "2020-12-08T01:03.00Z"),
			(4, 9999, "2020-12-08T01:03.00Z")
		).toDF("id", "money", "timestamp")
		
		
		// 6. 删除ClickHouse表中数据
		val deleteDF: DataFrame = Seq( Tuple1(1), Tuple1(2), Tuple1(3)).toDF("id")
		
		// 应用结束，关闭资源
		spark.stop()
	}
	
}

13-Spark 操作 CK之工具类【基本方法】

目标

创建工具类对象，编写DML操作方法声明和执行DDL语句公共方法及获取Connection连接方法

路径

1. 创建对象
2. 获取ClickHouse数据连接Connection，编写方法
3. 编写对CK表进行CUD操作方法
4. 编写公共方法，实现只写DDL语句，创建表和删除表

实施

创建对象：ClickHouseUtils，后续在其中实现创建表、删除表、插入数据、更新数据集删除数据代码。

​ 无论进行DDL操作还是进行DML操作，都需要进行获取ClickHouse数据库连接，所以定义一个方法，专门获取连接Connection对象。

package cn.itcast.clickhouse

import org.apache.spark.sql.DataFrame

/**
 * ClickHouse 工具类，创建表、删除表及对表数据进行CUD操作
 */
object ClickHouseUtils extends Serializable {
	

	/**
	 * 创建ClickHouse的连接实例，返回连接对象，通过连接池获取连接对象
	 *
	 * @param host ClickHouse 服务主机地址
	 * @param port ClickHouse 服务端口号
	 * @param username 用户名称，默认用户：default
	 * @param password 密码，默认为空
	 * @return Connection 对象
	 */
	def createConnection(host: String, port: String,
	                     username: String, password: String): ClickHouseConnection = {
        // 加载驱动类
		Class.forName("ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver")
		// TODO: 使用ClickHouse中提供ClickHouseDataSource获取连接对象
		val datasource: ClickHouseDataSource = new ClickHouseDataSource(s"jdbc:clickhouse://${host}:${port}")
		// 获取连接对象
		val connection: ClickHouseConnection = datasource.getConnection(username, password)
		// 返回对象
		connection
	}
    
}    

ClickHouse 工具类，创建表、删除表及对表数据进行CUD操作

	/**
	 * 插入数据：DataFrame到ClickHouse表
	 */
	def insertData(dataframe: DataFrame,
	               dbName: String, tableName: String): Unit = {
		
	}
	
	/**
	 * 更新数据：依据主键，更新DataFrame数据到ClickHouse表
	 */
	def updateData(dataframe: DataFrame, dbName: String,
	               tableName: String, primaryField: String = "id"): Unit = {
		
	}
	
	/**
	 * 删除数据：依据主键，将ClickHouse表中数据删除
	 */
	def deleteData(dataframe: DataFrame, dbName: String,
	               tableName: String, primaryField: String = "id"): Unit = {
		
	}

​ 需要依据DataFrame中Schema信息，要在ClickHouse中创建表和删除表操作，进行DDL操作时，就是执行DDL 语句即可，此时可以编写方法，专门执行DDL 语句即可。

	/**
	 * 传递Connection对象和SQL语句对ClickHouse发送请求，执行更新操作
	 *
	 * @param sql 执行SQL语句或者DDL语句
	 */
	def executeUpdate(sql: String): Unit = {
		// 声明变量
		var conn: ClickHouseConnection = null
		var pstmt: ClickHouseStatement = null
		try{
			// a. 获取ClickHouse连接对象
			conn = ClickHouseUtils.createConnection("node2.itcast.cn", "8123", "root", "123456")
			// b. 获取PreparedStatement实例对象
			pstmt = conn.createStatement()
			// c. 执行更新操作
			pstmt.executeUpdate(sql)
		}catch {
			case e: Exception => e.printStackTrace()
		}finally {
			// 关闭连接
			if (null != pstmt) pstmt.close()
			if (null != conn) conn.close()
		}
	}

工具类中ClickHouseUtils中，进行基本功能封装方法，完整代码如下所示：

package cn.itcast.clickhouse.spark

import org.apache.spark.sql.DataFrame
import ru.yandex.clickhouse.{ClickHouseConnection, ClickHouseDataSource, ClickHouseStatement}

/**
 * 工具类，对ClickHouse数据库进行DDL（创建表和删除表）和DML（CUD）操作方法封装。
 */
object ClickHouseUtils extends Serializable {
	
	/**
	 * 创建ClickHouse的连接实例，返回连接对象，通过连接池获取连接对象
	 *
	 * @param host ClickHouse 服务主机地址
	 * @param port ClickHouse 服务端口号
	 * @param username 用户名称，默认用户：default
	 * @param password 密码，默认为空
	 * @return Connection 对象
	 */
	def createConnection(host: String, port: String,
	                     username: String, password: String): ClickHouseConnection = {
		// 加载驱动类
		Class.forName("ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver")
		// TODO: 使用ClickHouse中提供ClickHouseDataSource获取连接对象
		val datasource: ClickHouseDataSource = new ClickHouseDataSource(s"jdbc:clickhouse://${host}:${port}")
		// 获取连接对象
		val connection: ClickHouseConnection = datasource.getConnection(username, password)
		// 返回对象
		connection
	}
	
	/* ================  TODO： DML操作，封装方法 =============================== */
	/**
	 * 插入数据：DataFrame到ClickHouse表
	 */
	def insertData(dataframe: DataFrame, dbName: String, tableName: String): Unit = {
	
	}
	
	/**
	 * 更新数据：依据主键，更新DataFrame数据到ClickHouse表
	 */
	def updateData(dataframe: DataFrame, dbName: String, tableName: String, primaryField: String = "id"): Unit = {
	
	}
	
	/**
	 * 删除数据：依据主键，将ClickHouse表中数据删除
	 */
	def deleteData(dataframe: DataFrame, dbName: String, tableName: String, primaryField: String = "id"): Unit = {
	
	}
	
	/* ================  TODO： DDL操作，封装方法 =============================== */
	// 在数据库ClickHouse或者MySQL中，创建表和删除表，执行DDL语句即可（CREATE 语句和DROP 语句）
	/**
	 * 传递Connection对象和SQL语句对ClickHouse发送请求，执行更新操作
	 *
	 * @param sql 执行SQL语句或者DDL语句
	 */
	def executeUpdate(sql: String): Unit = {
		// 声明变量
		var conn: ClickHouseConnection = null
		var pstmt: ClickHouseStatement = null
		try{
			// a. 获取ClickHouse连接对象
			conn = ClickHouseUtils.createConnection("node2.itcast.cn", "8123", "root", "123456")
			// b. 获取PreparedStatement实例对象
			pstmt = conn.createStatement()
			// c. 执行更新操作：可以是DDL语句
			pstmt.executeUpdate(sql)
		}catch {
			case e: Exception => e.printStackTrace()
		}finally {
			// 关闭连接
			if (null != pstmt) pstmt.close()
			if (null != conn) conn.close()
		}
	}
	
	
}

小结

基于DataFrame数据集，操作CK数据库时，进行DDL和DML操作，封装到不同方法中，后期只要实现即可。

14-Spark 操作 CK之工具类【创建表】

目标

依据DataFrame中Schema信息，构建创建表DDL语句，并在ClickHouse数据库创建表。

路径

1. 创建表DDL语句
2. 依据Schema构建DDL语句思路
3. 编程实现构建DDL语句

实施

需要构建创建表DDL语句，依据DataFrame中Schema信息，如下为创建表语句模板：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.tbl_order (
areaName String,
category String,
id Int64,
money String,
timestamp String,
sign Int8,
version Int8
)
ENGINE=VersionedCollapsingMergeTree(sign, version)
ORDER BY id ;

分析思路：创建ClickHouse表的关键就是构建创建表的DDL语句

核心点：依据DataFrame中Schema信息（字段名称和字段类型）转换为ClickHouse中列名称和列类型，拼凑字符串即可。

编程实现语句构建，代码如下：

	/**
	 * 依据DataFrame数据集中约束Schema信息，构建ClickHouse表创建DDL语句
	 *
	 * @param dbName 数据库的名称
	 * @param tableName 表的名称
	 * @param schema DataFrame数据集约束Schema
	 * @param primaryKeyField ClickHouse表主键字段名称
	 * @return ClickHouse表创建DDL语句
	 */
	def createTableDdl(dbName: String, tableName: String,
	                   schema: StructType, primaryKeyField: String = "id"): String = {
		/*
		areaName String,
		category String,
		id Int64,
		money String,
		timestamp String,
		 */
		val fieldStr: String = schema.fields.map{field =>
			// 获取字段名称
			val fieldName: String = field.name
			// 获取字段类型
			val fieldType: String = field.dataType match {
				case StringType => "String"
				case IntegerType => "Int32"
				case FloatType => "Float32"
				case LongType => "Int64"
				case BooleanType => "UInt8"
				case DoubleType => "Float64"
				case DateType => "Date"
				case TimestampType => "DateTime"
				case x => throw new Exception(s"Unsupported type: ${x.toString}")
			}
			// 组合字符串
			s"${fieldName} ${fieldType}"
		}.mkString(",n")
	
		// 构建创建表DDL语句
		val createDdl: String = s"""
		  |CREATE TABLE IF NOT EXISTS ${dbName}.${tableName} (
		  |${fieldStr},
		  |sign Int8,
		  |version UInt64
		  |)
		  |ENGINE=VersionedCollapsingMergeTree(sign, version)
		  |ORDER BY ${primaryKeyField}
		  |""".stripMargin
		
		// 返回DDL语句
		createDdl
	}

小结

依据Schema信息，构建Create Table创建表的DDL语句，核心在于获取字段名称和类型，拼凑字符串即可。

15-Spark 操作 CK之工具类【删除表】

目标

依据表名称构建删除表DDL语句，执行删除ClickHouse中表。

路径

1. 删除表的DDL语句
2. 依据表名称构建DDL语句，封装到方法中
3. 代码测试，删除表是否成功

实施

当删除ClickHouse中表时，只要执行如下DDL语句即可：

DROP TABLE IF EXISTS test.tbl_orders ;

在工具类中，编写一个方法，构建删除表的DDL语句，代码如下：

	/**
	 * 依据数据库名称和表名称，构建ClickHouse中删除表DDL语句
	 *
	 * @param dbName 数据库名称
	 * @param tableName 表名称
	 * @return 删除表的DDL语句
	 */
	def dropTableDdl(dbName: String, tableName: String): String = {
		s"DROP TABLE IF EXISTS ${dbName}.${tableName}"
	}

小结

无论创建表还是删除表，核心在于首先构建出DDL语句，再executeUpdate执行即可。

16-Spark 操作 CK之工具类【插入SQL】

目标

依据DataFrame中每行数据Row构建插入INSERT语句

路径

1. 插入数据INSERT语句
2. Row数据构建INSERT语句思路
3. 编程实现INSERT语句构建

实施

​ 实现将DataFrame数据集中数据保存到ClickHouse表中，其中需要将DataFrame中每条数据Row，构建一条插入INSERT语句：

INSERT INTO test.tbl_order (areaName, category, id, money, timestamp, sign, version) VALUES ('北京', '平板电脑', 1, '1450', '2019-05-08T01:03.00', 1, 1);

实现代码，据图如下所示：

	/**
	 * 构建数据插入ClickHouse中SQL语句
	 *
	 * @param dbName 数据库名称
	 * @param tableName 表的名称
	 * @param columns 列名称
	 * @return INSERT 插入语句
	 */
	def createInsertSQL(dbName: String, tableName: String, columns: Array[String] ): String = {
		// 所有列名称字符串 -> areaName, category, id, money, timestamp
		val fieldsStr: String = columns.mkString(", ")
		// 所有列对应值的占位符 -> ?, ?, ?, ?, ?
		val valuesStr: String = columns.map(_ => "?").mkString(", ")
		// 插入INSERT SQL语句
		s"""
		   |INSERT INTO ${dbName}.${tableName} (${fieldsStr}, sign, version) VALUES (${valuesStr}, 1, 1);
		   |""".stripMargin
	}

小结

​ 当构建插入数据语句时，核心点在于获取所有列名称，INSERT语句中使用占位符【?】代替具体的值，后期再进行设置，目的防止SQL注入。

17-Spark 操作 CK之工具类【插入数据】

目标

编程实现方法：insertData，将DataFrame数据插入至ClickHouse表。

路径

1. DataFrame数据集针对分区进行插入
2. 优化代码，每分区数据批量插入
3. 运行程序测试，clickhouse-client查看表数据

实施

​ 将DataFrame数据转换为INSERT语句，并且对INSERT语句中占位符进行赋值操作，尤其注意，针对DataFrame每个分区数据进行操作，最后批量插入到表中。

	/**
	 * 插入数据：DataFrame到ClickHouse表
	 */
	def insertData(dataframe: DataFrame, dbName: String, tableName: String): Unit = {
		// 获取DataFrame中Schema信息
		val schema: StructType = dataframe.schema
		// 获取DataFrame中所有列名称
		val columns: Array[String] = dataframe.columns
		
		// 构建INSERT语句
		val insertSql: String = createInsertSQL(dbName, tableName, columns)
		// TODO：针对每个分区数据进行操作，每个分区的数据进行批量插入
		dataframe.foreachPartition{iter =>
			// 声明变量
			var conn: ClickHouseConnection = null
			var pstmt: PreparedStatement = null
			try{
				// a. 获取ClickHouse连接对象
				conn = ClickHouseUtils.createConnection("node2.itcast.cn", "8123", "root", "123456")
				// b. 构建PreparedStatement对象
				pstmt = conn.prepareStatement(insertSql)
				// TODO: c. 遍历每个分区中数据，将每条数据Row值进行设置
				var counter: Int = 0
				iter.foreach{row =>
					// 从row中获取每列的值，和索引下标 -> 通过列名称 获取 Row中下标索引 , 再获取具体值
					columns.foreach{column =>
						// 通过列名称 获取 Row中下标索引
						val index: Int = schema.fieldIndex(column)
						// 依据索引下标，从Row中获取值
						val value: Any = row.get(index)
						// 进行PreparedStatement设置值
						pstmt.setObject(index + 1, value)
					}
					pstmt.setObject(columns.length + 1, 1)
					pstmt.setObject(columns.length + 2, 1)
					
					// 加入批次
					pstmt.addBatch()
					counter += 1
					// 判断counter大小，如果大于1000 ，进行一次批量插入
					if(counter >= 1000) {
						pstmt.executeBatch()
						counter = 0
					}
				}
				// d. 批量插入
				pstmt.executeBatch()
			}catch {
				case e: Exception => e.printStackTrace()
			}finally {
				// e. 关闭连接
				if(null != pstmt) pstmt.close()
				if(null != conn) conn.close()
			}
		}
	}

运行Spark程序，查看ClickHouse表中数据，如下图所示：

小结

​ 将DataFrame数据插入保存到CK表中时，首先针对分区进行操作，每个分区中数据进行批量插入，此外批量插入时需要考虑数据量，可以设置每批次最大数据量，满足即批量插入。

18-Spark 操作 CK之工具类【更新数据】

目标

将更新数据集DataFrame更新到ClickHouse表中，方法updateData编程实现。

路径

1. 使用ALTER实现更新Update语句
2. 更新数据集DataFrame构建Update语句思路
3. 数据更新方法：updateData，编程实现

实施

对ClickHouse表的数据进行更新操作，在ClickHouse数据库中，更新数据，使用ALTER语法实现。

ALTER TABLE test.tbl_order UPDATE money = '9999', timestamp = '2020-12-08T01:03.00Z' WHERE id = 3 ;

更新订单数据，如下所示：

val updateDF: DataFrame = Seq(
			(3, 9999, "2020-12-08T01:03.00Z"),
			(4, 9999, "2020-12-08T01:03.00Z")
		).toDF("id", "money", "timestamp")

将要更新的数据Row，转换为ALTER UPDATE 更新语句。

首先完成更新数据方法整体结构代码，如下所示：

	/**
	 * 将DataFrame数据集更新至ClickHouse表中，依据主键进行更新
	 *
	 * @param dbName 数据库名称
	 * @param tableName 表名称
	 * @param dataframe 数据集DataFrame，更新的数据，其中要包含主键
	 */
	def updateData(dataframe: DataFrame, dbName: String,
	               tableName: String, primaryField: String = "id"): Unit = {
		// 对DataFrame每个分区数据进行操作
		dataframe.foreachPartition{iter =>
			// 声明变量
			var conn: ClickHouseConnection = null
			var pstmt: ClickHouseStatement = null
			try{
				// a. 获取ClickHouse连接对象
				conn = ClickHouseUtils.createConnection("node2.itcast.cn", "8123", "root", "123456")
				// b. 构建PreparedStatement对象
				pstmt = conn.createStatement()
				
				// TODO: 遍历分区中每条数据Row，构建更新Update语句，进行更新操作
				iter.foreach{row =>
					// b. 依据Row对象，创建更新SQL语句
					// ALTER TABLE db_ck.tbl_orders UPDATE money = '9999', timestamp = '2020-12-08T01:03.00Z' WHERE id = 3 ;
					val updateSql: String = createUpdateSQL(dbName, tableName, row)
					// d. 执行更新操作
					pstmt.executeUpdate(updateSql)
				}
			}catch {
				case e: Exception => e.printStackTrace()
			}finally {
				// e. 关闭连接
				if(null != pstmt) pstmt.close()
				if(null != conn) conn.close()
			}
		}
	}

小结

​ 将更新数据集DataFrame中每条数据更新到CK表中时，同样调用PraparedStatement对象中executeUpdate方法，核心在于如何将每条数据Row转换为update更新语句。

19-Spark 操作 CK之工具类【更新语句】

目标

将更新数据集DataFrame中每条数据Row，转换为update语句

路径

1. Row数据构建更新Update语句思路
2. 编程实现Update语句构建
3. 运行程序测试，clickhouse-client查看表数据

实施

​ 依据Row对象（每条数据）构建UPDATE更新语句，思路如下所示：

具体代码实现，如下所示：

	/**
	 * 构建数据更新ClickHouse表中SQL语句
	 *
	 * @param dbName 数据库名称
	 * @param tableName 表名称
	 * @param row DataFrame中每行数据
	 * @param primaryKeyField 主键列
	 * @return update更新SQL语句
	 */
	def createUpdateSQL(dbName: String, tableName: String,
	                    row: Row, primaryKeyField: String = "id"): String = {
		/*
				 id     money    timestamp
			Row: 3,    9999, "2020-12-08T01:03.00Z"
						     |
			     money = '9999', timestamp = '2020-12-08T01:03.00Z'
		 */
		val updatesStr: String = row.schema.fields
    		.map(field => field.name) // 获取所有列名称
			// 过滤主键列名称
    		.filter(columnName => ! primaryKeyField.equals(columnName))
			// 依据列名称获取对应的值
    		.map{columnName =>
			    val columnValue: Any = getFieldValue(row, columnName)
			    s"${columnName} = '${columnValue}'"
		    }.mkString(", ")
		// 获取主键的值
		val primaryKeyValue: Any = getFieldValue(row, primaryKeyField)
		// 构建UPDATE更新SQL语句
		s"""
		   |ALTER TABLE ${dbName}.${tableName}
		   |    UPDATE ${updatesStr} WHERE ${primaryKeyField} = ${primaryKeyValue} ;
		   |""".stripMargin
	}

小结

在将Row数据转换为Update更新语句时，核心在于依据列名称获取对应值，拼凑字符串。

20-Spark 操作 CK之工具类【删除数据】

目标

依据主键primaryKey删除ClickHouse表中数据。

路径

1. 删除数据Delete语句
2. 实现方法：deleteData，依据主键删除数据
3. 运行程序测试，clickhouse-client查看表数据

实施

​ 在ClickHouse数据库中，如果对表中数据进行删除时，主要依据主键进行删除，依然与更新数据类似使用ALTER语法实现删除操作

ALTER TABLE test.tbl_order DELETE WHERE id = "3" ;

构建出要删除DataFrame，只包含一个字段信息，就是主键id，代码如下所示：

val deleteDF: DataFrame = Seq( Tuple1(1), Tuple1(2), Tuple1(3)).toDF("id")

实现删除数据代码，方法：deleteData，如下所示：

	/**
	 * 删除数据：依据主键，将ClickHouse表中数据删除
	 */
	def deleteData(dataframe: DataFrame, dbName: String,
	               tableName: String, primaryField: String = "id"): Unit = {
		// 对DataFrame每个分区数据进行操作
		dataframe.foreachPartition{iter =>
			// 声明变量
			var conn: ClickHouseConnection = null
			var pstmt: ClickHouseStatement = null
			try{
				// a. 获取ClickHouse连接对象
				conn = ClickHouseUtils.createConnection("node2.itcast.cn", "8123", "root", "123456")
				// b. 构建PreparedStatement对象
				pstmt = conn.createStatement()
				
				// TODO: 遍历分区中每条数据Row，构建更新Update语句，进行更新操作
				iter.foreach{row =>
					// b. 依据Row对象，创建删除SQL语句
					// ALTER TABLE db_ck.tbl_orders DELETE WHERE id = "3" ;
					val deleteSql: String = s"ALTER TABLE ${dbName}.${tableName} DELETE WHERE ${primaryField} = ${getFieldValue(row, primaryField)} ;"
					// d. 执行更新操作
					pstmt.executeUpdate(deleteSql)
				}
			}catch {
				case e: Exception => e.printStackTrace()
			}finally {
				// e. 关闭连接
				if(null != pstmt) pstmt.close()
				if(null != conn) conn.close()
			}
		}
	}

小结

删除ClickHouse表的数据时，依据主键primaryKey删除，构建Delete删除语句为核心。

最后

以上就是忧郁鸵鸟为你收集整理的ClickHouse API 使用ClickHouse API 使用的全部内容，希望文章能够帮你解决ClickHouse API 使用ClickHouse API 使用所遇到的程序开发问题。

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