ClickHouse实时数仓：流批一体数据处理架构

ClickHouse实时数仓：流批一体数据处理架构

【免费下载链接】ClickHouse ClickHouse® 是一个免费的大数据分析型数据库管理系统。 项目地址: https://gitcode.***/GitHub_Trending/cli/ClickHouse

你是否还在为实时数据处理与批量数据分析难以兼顾而困扰？是否在流处理系统与批处理平台间重复构建数据链路？ClickHouse® 作为开源的大数据分析型数据库管理系统，通过流批一体架构设计，让你无需在实时性与分析深度间妥协。本文将详解ClickHouse如何实现流批统一处理，从架构设计到实操案例，帮助你构建高效数据平台。

核心架构：流批一体的技术基石

ClickHouse的流批一体能力源于其独特的技术架构，将实时写入与高效查询完美融合。核心设计体现在三个层面：

1. 列式存储与向量化执行

ClickHouse采用列式存储引擎，将同一列数据连续存储，配合向量化执行引擎（src/Processors/），大幅提升分析查询性能。对于实时流入的数据，列式存储能有效降低I/O开销，而向量化执行可同时处理批量数据块，兼顾实时性与吞吐量。

-- 创建支持实时更新的MergeTree表
CREATE TABLE user_events (
    event_time DateTime,
    user_id UInt64,
    event_type String,
    properties JSON
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY (user_id, event_time)
TTL event_time + INTERVAL 30 DAY;

2. 实时写入与异步合并

ClickHouse的写入流程采用"写入-合并"两阶段模式：数据实时写入内存分区（Part），后台异步执行Part合并（src/Storages/MergeTree/）。这种设计既保证了写入的低延迟（毫秒级响应），又通过合并优化查询性能。

MergeTree写入流程

图：MergeTree存储引擎的写入与合并流程

3. 多源数据集成能力

通过丰富的表引擎与函数库，ClickHouse可直接对接流数据与批数据来源：

• 流数据接入：Kafka2表引擎（src/Storages/Kafka2/）、NATS JetStream（25.9新特性）
• 批数据接入：S3表引擎（src/Storages/S3/）、Iceberg/DeltaLake集成（src/Storages/Iceberg/）
• 实时查询：物化视图自动同步流数据（src/Storages/MaterializedView/）

实战指南：构建流批一体数据链路

实时数据接入：从Kafka到ClickHouse

通过Kafka2表引擎实现实时数据接入，配合物化视图进行实时聚合：

-- 创建Kafka消费者表
CREATE TABLE kafka_events (
    event_time DateTime,
    user_id UInt64,
    event_type String
) ENGINE = Kafka2()
SETTINGS 
    kafka_broker_list = 'kafka:9092',
    kafka_topic_list = 'user_events',
    kafka_group_name = 'clickhouse_consumer',
    kafka_format = 'JSONEachRow';

-- 创建物化视图实时聚合
CREATE MATERIALIZED VIEW user_event_stats 
ENGINE = SummingMergeTree()
ORDER BY (user_id, toDate(event_time))
AS SELECT
    user_id,
    toDate(event_time) AS event_date,
    event_type,
    count() AS event_count
FROM kafka_events
GROUP BY user_id, event_date, event_type;

批量数据融合：Iceberg表引擎应用

ClickHouse 25.9版本强化了Iceberg集成，支持ALTER UPDATE与自定义存储配置（CHANGELOG.md），实现批数据的高效更新：

-- 创建Iceberg表
CREATE TABLE product_catalog (
    product_id UInt64,
    name String,
    price Float64,
    update_time DateTime
) ENGINE = Iceberg('s3://bucket/iceberg/product_catalog', 'default', 'product_catalog')
SETTINGS 
    iceberg_insert_max_rows_in_data_file = 1000000,
    disk = 'cold_storage';

-- 批量更新价格数据
ALTER TABLE product_catalog UPDATE price = price * 1.1 WHERE update_time < now() - INTERVAL 7 DAY;

混合查询场景：实时指标与历史分析

利用ClickHouse的多表联合查询能力，实现实时指标与历史数据的无缝分析：

-- 实时销售额与历史同期对比
SELECT
    toStartOfHour(event_time) AS hour,
    sum(if(event_time > now() - INTERVAL 24 HOUR, amount, 0)) AS realtime_sales,
    sum(if(event_time BETWEEN now() - INTERVAL 25 HOUR AND now() - INTERVAL 24 HOUR, amount, 0)) AS prev_period_sales
FROM sales_fact
WHERE event_time > now() - INTERVAL 25 HOUR
GROUP BY hour
ORDER BY hour;

性能优化：流批混合负载调优

关键配置优化

针对流批混合场景，建议调整以下参数（src/Server/config.xml）：

存储策略设计

利用ClickHouse的多磁盘策略（src/Disks/），将热数据（实时流）与冷数据（历史批）分离存储：

<!-- 配置多磁盘存储 -->
<disks>
    <hot>
        <path>/var/lib/clickhouse/hot/</path>
        <keep_free_space_bytes>10G</keep_free_space_bytes>
    </hot>
    <cold>
        <type>s3</type>
        <endpoint>https://bucket.s3.amazonaws.***/clickhouse/cold/</endpoint>
        <storage_class_name>GLACIER</storage_class_name>
    </cold>
</disks>

典型应用场景

实时监控大屏

通过物化视图预计算监控指标，结合Grafana实现秒级刷新的监控面板：

• 实时计算：物化视图（src/Storages/MaterializedView/）
• 数据导出：Prometheus格式函数（src/Functions/Prometheus/）

用户行为分析

流批结合分析用户全链路行为：

• 实时行为：Kafka2表引擎接入埋点数据
• 历史画像：S3表引擎读取批处理用户标签
• 关联分析：分布式JOIN优化（src/Interpreters/JoinQueryPlan/）

总结与展望

ClickHouse通过MergeTree家族引擎、多源数据集成与查询优化技术，构建了真正的流批一体数据处理架构。随着25.9版本对Iceberg更新支持、NATS流处理等特性的增强（CHANGELOG.md），其在实时数仓领域的优势进一步扩大。

建议通过以下资源深入学习：

• 官方文档：docs/README.md
• 性能测试：tests/performance/
• 社区案例：README.md

立即开始你的流批一体数据平台构建之旅，用ClickHouse打破实时与批量数据的边界！

【免费下载链接】ClickHouse ClickHouse® 是一个免费的大数据分析型数据库管理系统。 项目地址: https://gitcode.***/GitHub_Trending/cli/ClickHouse