Это real-time, нужно как-то между Kafka и ClickHouse Spark включить — как это реализовать?

Чтобы реализовать потоковую обработку данных из Kafka в ClickHouse через Spark в режиме real-time, можно использовать следующий подход:

1. Подключение к Kafka через Spark Structured Streaming: Spark умеет читать данные из Kafka как поток.

2. Обработка и трансформация данных в Spark: В Spark можно выполнять необходимые преобразования, агрегации и очистку данных.

3. Запись в ClickHouse: После обработки данные можно записывать в ClickHouse через JDBC или специализированные коннекторы.

Примерный алгоритм:

• Настроить Spark Structured Streaming для чтения из Kafka:

val df = spark
  .readStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "broker1:9092")
  .option("subscribe", "topic_name")
  .load()

• Преобразовать данные (например, распарсить JSON):

import org.apache.spark.sql.functions._

val parsed = df.selectExpr("CAST(value AS STRING) as json")
  .select(from_json(col("json"), schema).as("data"))
  .select("data.*")

• Записать в ClickHouse (через foreachBatch для batch-записи):

parsed.writeStream.foreachBatch { (batchDF, batchId) =>
  batchDF.write
    .format("jdbc")
    .option("url", "jdbc:clickhouse://clickhouse-server:8123/default")
    .option("dbtable", "target_table")
    .option("user", "user")
    .option("password", "password")
    .mode("append")
    .save()
}.start()

Таким образом, Spark выступает как промежуточный слой для обработки данных в реальном времени между Kafka и ClickHouse.