🚀 Flink + ClickHouse：物联网实时数据处理的黄金搭档

🌟 背景介绍

在物联网（IoT）领域，设备数据源源不断地产生，数据量大、时效性高，如何高效处理、存储并快速查询，成了每个技术团队必须面对的问题。💡

在这片数据的海洋里，我们找到了 Flink + ClickHouse 这对黄金搭档：

• Apache Flink：流处理神器，能实时计算、处理复杂事件。
• ClickHouse：高性能列式数据库，适合高吞吐、实时查询。

Flink 负责数据流式处理，ClickHouse 负责高效存储和查询。两者结合，能让 IoT 数据处理更丝滑、更高效！🎯

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🔍 Flink & ClickHouse 各自的特点

🌊 Apache Flink：实时流处理引擎

Flink 是一款分布式流处理框架，专注于低延迟、高吞吐的流式计算。它的主要特点包括：

✅ Exactly-once 语义：保证数据不会重复处理，也不会丢失。

✅ 事件时间（Event Time）支持：可以基于事件的发生时间而不是系统时间进行计算。

✅ 强大的窗口机制：支持滚动窗口、滑动窗口、会话窗口等，适用于各种场景。

✅ 状态管理：高效的状态存储和恢复，适合处理有状态的流计算。

✅ 丰富的连接器：支持 Kafka、MySQL、ClickHouse、Elasticsearch 等多种数据源和目标。

相比于 Spark Streaming，Flink 处理真正的流数据，而 Spark Streaming 采用微批（Micro-Batch）模式，延迟较高。

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🏆 ClickHouse：高性能列式数据库

ClickHouse 是一款专为OLAP（在线分析处理）优化的列式存储数据库，具备以下优势：

✅ 列式存储：数据按列存储，查询时只读取相关列，大幅减少 IO。

✅ 极致压缩：支持多种高效压缩算法，数据占用更少存储空间。

✅ MergeTree 引擎：支持自动数据合并、分区、索引优化，提高查询效率。

✅ 高并发查询：适合大规模数据分析，查询速度远超传统关系型数据库。

✅ 分布式架构：可以横向扩展，适用于 PB 级数据存储和查询。

与 Elasticsearch 相比，ClickHouse 在结构化数据分析上更快，适用于 BI 和报表查询，而 Elasticsearch 更擅长全文搜索和非结构化数据分析。

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💡 为什么在物联网领域适用？

1. 数据量大：成千上万台设备，每秒成百上千条数据，传统架构扛不住。
2. 数据时效性要求高：设备状态、异常报警、传感器数据，必须实时处理，不能等！⏳
3. 数据查询需求复杂：既要支持实时流式计算（Flink），也要支持历史数据分析（ClickHouse）。

Flink 处理实时数据流，ClickHouse 进行 OLAP 分析，完美适配 IoT 业务需求！🎯

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⚙️ 实现细节

我们来拆解一个典型的数据处理流程：

1. 数据源（IoT 设备）👉 MQTT / Kafka 采集数据
2. Flink 处理：
   • 数据清洗（去重、格式化、异常处理）
   • 计算聚合（设备状态、流量统计、告警检测）
3. 写入 ClickHouse：
   • 采用 MergeTree 表引擎，提高查询效率
   • 利用 Materialized View 预计算，提高响应速度
4. 数据查询 & 可视化：
   • Grafana / Superset 直接查询 ClickHouse，实时展示设备状态📊

架构示意图：

   +-------------+      +----------+      +-------------+      +------------+
   |  IoT 设备   | ---> |    MQ    | ---> |   Flink     | ---> | ClickHouse |
   +-------------+      +----------+      +-------------+      +------------+

📊 实测数据：

• 50台机器人，每秒60条数据上报
• 存量数据约2GB，大约4亿条
• 每条消息0.5KB，10分钟后能追上消费速度
• ClickHouse 开启压缩后，磁盘使用比消息队列减少 3/4
• ClickHouse 结合 S3，可进一步优化存储，减少磁盘占用，降低成本 💰

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⚠️ Flink + ClickHouse 结合的注意事项

✅ 批量写入 ClickHouse：避免单条插入，使用 max_insert_block_size 调优。

✅ 数据分区策略：合理选择分区键，提高查询性能。

✅ 数据聚合：使用 ClickHouse Materialized View 预计算，提高查询效率。

✅ Flink Checkpoint：确保数据处理的可靠性，防止数据丢失。

✅ ClickHouse 连接池：优化 jdbc:clickhouse 连接池，提高吞吐量。

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✍️ 示例代码

1️⃣ Flink 消费 Kafka 并写入 ClickHouse

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

Properties props = new Properties();
props.setProperty("bootstrap.servers", "kafka-broker:9092");
props.setProperty("group.id", "flink-iot-group");

FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
        "iot_topic",
        new SimpleStringSchema(),
        props);

DataStream<String> stream = env.addSource(consumer);

DataStream<IoTData> parsedStream = stream.map(json -> parseIoTData(json));

parsedStream.addSink(new ClickHouseSink("jdbc:clickhouse://clickhouse-server:8123/iot_db"));

env.execute("IoT Flink to ClickHouse");

2️⃣ ClickHouse 表结构

CREATE TABLE iot_data (
    device_id String,
    temperature Float32,
    humidity Float32,
    timestamp DateTime
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY (device_id, timestamp);

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😆 鲁迅曾说......

"数据如流水，处理需及时。"