Flink CDC中有人使用clickhouse sink吗？

是的，Flink CDC中有人使用ClickHouse sink。ClickHouse是一种快速、可扩展的列式数据库，支持实时分析和大数据处理。Flink CDC与ClickHouse的结合可以实现从数据库捕获增量数据，并将这些数据实时写入ClickHouse，从而实现实时数据处理和分析。

Flink CDC 从 Clickhouse 到 Elasticsearch 的首次速度慢可能是由于多种原因引起的，例如网络延迟、数据量过大等。以下是一些可能有用的优化思路：

1. 调整 Flink CDC 的参数，例如 batchSize、maxRetries 等，以优化数据传输速度。
2. 使用 Elasticsearch 的 scroll API 来处理大量数据。这种方法可以在不占用过多资源的情况下处理大量数据，并且可以在处理完成后将结果存储在 Elasticsearch 中。
3. 如果您的 Clickhouse 和 Elasticsearch 之间的距离较远，可以考虑使用多个 Flink TaskManager 来并行处理数据。

关于 upsert 的问题，您可以使用 Flink SQL 中的 INSERT INTO ... ON DUPLICATE KEY UPDATE 语句来实现。具体来说，您可以使用以下语句：

INSERT INTO clickhouse_table (sign, other_columns) VALUES (?, ?) ON DUPLICATE KEY UPDATE other_columns = VALUES(other_columns)

其中，clickhouse_table 是您要插入数据的表名，sign 是您要插入或更新的字段名，other_columns 是其他要插入或更新的字段名。请注意，这个语句需要您的 Clickhouse 数据库支持 ON DUPLICATE KEY UPDATE 语法。

before -1,after 1，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”

在 Flink CDC 中使用 ClickHouse Sink 进行 CDC 数据的写入，可以通过以下方式实现 sign 字段的 upsert：

1. 使用 CDC Connector 捕获数据变化，得到 Change Data Stream（例如 Debezium 或其他 CDC 工具）。

2. 在 Flink 中操作 Change Data Stream，将其转换为适合 ClickHouse 的数据格式。这包括将数据解析为 ClickHouse 表中的列和值，并构建相应的 Upsert 语句。

3. 在 ClickHouse Sink 中实现 Upsert 逻辑。可以将数据按照主键进行分组，然后对每个分组进行 Upsert 操作。

4. 在 Upsert 操作中，需要考虑如何处理 sign 字段。一种常见的做法是使用 ClickHouse 的 MergeTree 引擎，并在表定义中将 sign 字段设置为聚合函数的结果。

例如，假设有以下 ClickHouse 表定义：

CREATE TABLE my_table
(
    id Int32,
    value String,
    sign UInt64 DEFAULT 0
)
ENGINE = MergeTree()
ORDER BY (id);

在 Flink 中，您可以按照如下代码示例实现 ClickHouse Upsert Sink：

DataStream<Row> changeDataStream = ...; // Change Data Stream

changeDataStream
    .addSink(ClickHouseSink.newBuilder()
        .setClusterName("clickhouse-cluster")
        .setDatabaseName("my_database")
        .setTableName("my_table")
        .setUsername("username")
        .setPassword("password")
        .setFlushIntervalMs(1000L)
        .setQuery("INSERT INTO my_table (id, value, sign) VALUES (?, ?, ?) " +
            "ON DUPLICATE KEY UPDATE sign = sign + VALUES(sign)")
        .build());

在上述代码中，通过 setQuery() 方法设置了向 ClickHouse 写入数据的插入语句，并使用 ON DUPLICATE KEY UPDATE 子句来实现 Upsert 功能。其中 sign = sign + VALUES(sign) 部分表示对 sign 字段进行更新。