Открыть меню
Платформа Эра. Документация
Toggle preferences menu
Открыть персональное меню
Вы не представились системе
Your IP address will be publicly visible if you make any edits.

Подключение Kafka и Clickhouse: различия между версиями

Материал из Платформа Эра. Документации
Нет описания правки
Строка 3: Строка 3:


ClickHouse, в свою очередь, используется как высокопроизводительная аналитическая база данных, идеально подходящая для хранения больших массивов информации и молниеносного выполнения SQL-запросов. Благодаря колонковой архитектуре и эффективной компрессии, ClickHouse позволяет выполнять сложную аналитику на миллиардах строк практически мгновенно. В сочетании с Kafka получается гибкая, надёжная и масштабируемая архитектура: данные поступают в реальном времени, хранятся с минимальными затратами и мгновенно доступны для анализа, визуализации и построения отчётов.
ClickHouse, в свою очередь, используется как высокопроизводительная аналитическая база данных, идеально подходящая для хранения больших массивов информации и молниеносного выполнения SQL-запросов. Благодаря колонковой архитектуре и эффективной компрессии, ClickHouse позволяет выполнять сложную аналитику на миллиардах строк практически мгновенно. В сочетании с Kafka получается гибкая, надёжная и масштабируемая архитектура: данные поступают в реальном времени, хранятся с минимальными затратами и мгновенно доступны для анализа, визуализации и построения отчётов.
Настройка хранения исторических данных в СУБД Clickhouse настраивается для каждого рабочего (продуктового) домена платформы.


==== Показания для перехода на Kafka и Clickhouse ====
==== Показания для перехода на Kafka и Clickhouse ====
Строка 20: Строка 22:


===== Шаг 2. =====
===== Шаг 2. =====
В домене создать storage на кафку и clickhouse
Для рабочего домена в приложении Настройки, меню Хранилища (storages) добавьте хранилище типа ''kafka''. В качестве имени экземпляра укажите ''model_ch''.


Для рабочего домена в приложении Настройки, меню Хранилища (storages) добавьте хранилище типа ''clickhouse''. В качестве имени экземпляра также укажите ''model_ch.''


Трейс для поднятия.
В качестве параметров укажите валидную JSON структуру подключения для Kafka и Clickhouse соответственно. Подробное описание подключеня к хранилищам по [https://vendor.era-platform.ru/docs/era/latest/entities/domain/storage.html ссылке].  


===== Шаг 3.  Трейс для поднятия. =====
DMS использует Click house
DMS использует Click house



Версия от 19:21, 1 апреля 2025

Краткое описание архитектуры подключения Платформы Эра к Kafka и СУБД Clickhouse

Связка Kafka и ClickHouse широко используется для хранения и обработки больших объёмов статистики, особенно в системах, где данные поступают непрерывно и в реальном времени. Kafka в этом тандеме выполняет роль промежуточного буфера: она собирает события из платформы Эра и надёжно сохраняет их в очередях — топиках. Kafka обеспечивает масштабируемость, высокую отказоустойчивость и гарантированную доставку данных, даже если аналитическая система временно недоступна.

ClickHouse, в свою очередь, используется как высокопроизводительная аналитическая база данных, идеально подходящая для хранения больших массивов информации и молниеносного выполнения SQL-запросов. Благодаря колонковой архитектуре и эффективной компрессии, ClickHouse позволяет выполнять сложную аналитику на миллиардах строк практически мгновенно. В сочетании с Kafka получается гибкая, надёжная и масштабируемая архитектура: данные поступают в реальном времени, хранятся с минимальными затратами и мгновенно доступны для анализа, визуализации и построения отчётов.

Настройка хранения исторических данных в СУБД Clickhouse настраивается для каждого рабочего (продуктового) домена платформы.

Показания для перехода на Kafka и Clickhouse

  • Использование более 10 млн строк в архивных таблицах (классы Archive*);
  • Наличие значимых таймаутов при построении отчетов (более 30 секунд);
  • Причём коробочный предельный таймаут построения отчетов 60 секунд;

Ожидаемый эффект - таймаут не более 1 секунды. Время построения отчетов не зависит от количества строк в архивных классах (таблицах).

СУБД Clickhouse используется только для хранения архивных таблица статистики. Для хранения остальных классов (таблиц) продолжает использоваться СУБД PostgreSQL.

Порядок перехода

Шаг 1.

Поднять Kafka и Clickhouse доступные друг другу

Шаг 2.

Для рабочего домена в приложении Настройки, меню Хранилища (storages) добавьте хранилище типа kafka. В качестве имени экземпляра укажите model_ch.

Для рабочего домена в приложении Настройки, меню Хранилища (storages) добавьте хранилище типа clickhouse. В качестве имени экземпляра также укажите model_ch.

В качестве параметров укажите валидную JSON структуру подключения для Kafka и Clickhouse соответственно. Подробное описание подключеня к хранилищам по ссылке.

Шаг 3. Трейс для поднятия.

DMS использует Click house


Создаем класс, где в качестве хранилища используется. Хранилище типа transaction log

  "storage_mode": "transaction_log"

storage:instance - название storage из шага выше.