这是坚持技术写作计划（含翻译）的第33篇，定个小目标999，每周最少2篇。

数据迁移需要从mysql导入clickhouse, 总结方案如下，包括clickhouse自身支持的三种方式，第三方工具两种。

create table engin mysql

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1] [TTL expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2] [TTL expr2],
    ...
    INDEX index_name1 expr1 TYPE type1(...) GRANULARITY value1,
    INDEX index_name2 expr2 TYPE type2(...) GRANULARITY value2
) ENGINE = MySQL('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password'[, replace_query, 'on_duplicate_clause']);
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官方文档: clickhouse.yandex/docs/en/ope…

注意，实际数据存储在远端mysql数据库中，可以理解成外表。
可以通过在mysql增删数据进行验证。

insert into select from

-- 先建表
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
    ...
) ENGINE = engine
-- 导入数据
INSERT INTO [db.]table [(c1, c2, c3)] select 列或者* from mysql('host:port', 'db', 'table_name', 'user', 'password')
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可以自定义列类型，列数，使用clickhouse函数对数据进行处理，比如 select toDate(xx) from mysql("host:port","db","table_name","user_name","password")

create table as select from

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name
ENGINE =Log
AS 
SELECT *
FROM mysql('host:port', 'db', 'article_clientuser_sum', 'user', 'password')
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网友文章: jackpgao.github.io/2018/02/04/…

不支持自定义列，参考资料里的博主写的 ENGIN=MergeTree 测试失败。
可以理解成 create table 和 insert into select 的组合

Altinity/clickhouse-mysql-data-reader

Altinity公司开源的一个python工具，用来从mysql迁移数据到clickhouse(支持binlog增量更新和全量导入)，但是官方readme和代码脱节，根据quick start跑不通。

## 创建表
clickhouse-mysql \
    --src-host=127.0.0.1 \
    --src-user=reader \
    --src-password=Qwerty1# \
    --table-templates-with-create-database \
    --src-table=airline.ontime > create_clickhouse_table_template.sql
## 修改脚本
vim create_clickhouse_table_template.sql

## 导入建表
clickhouse-client -mn < create_clickhouse_table_template.sql

## 数据导入
clickhouse-mysql \
     --src-host=127.0.0.1 \
     --src-user=reader \
     --src-password=Qwerty1# \
     --table-migrate \
     --dst-host=127.0.0.1 \
     --dst-table=logunified \
     --csvpool
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官方文档: github.com/Altinity/cl…

注意，上述三种都是从mysql导入clickhouse，如果数据量大，对于mysql压力还是挺大的。下面介绍两种离线方式(streamsets支持实时，也支持离线)
csv

## 忽略建表
clickhouse-client \
  -h host \
  --query="INSERT INTO [db].table FORMAT CSV" < test.csv
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但是如果源数据质量不高，往往会有问题，比如包含特殊字符(分隔符，转义符)，或者换行。被坑的很惨。

• 自定义分隔符, --format_csv_delimiter="|"
• 遇到错误跳过而不中止， --input_format_allow_errors_num=10 最多允许10行错误, --input_format_allow_errors_ratio=0.1 允许10%的错误
• csv 跳过空值(null) ，报 Code: 27. DB::Exception: Cannot parse input: expected , before: xxxx: (at row 69) ERROR: garbage after Nullable(Date): "8,002<LINE FEED>0205"  sed ' :a;s/,,/,\\N,/g;ta' |clickhouse-client -h host --query "INSERT INTO [db].table FORMAT CSV" 将 ,, 替换成 ,\N,

python clean_csv.py --src=src.csv --dest=dest.csv --chunksize=50000 --cols --encoding=utf-8 --delimiter=,

clean_csv.py参考我另外一篇 032-csv文件容错处理

streamsets

streamsets支持从mysql或者读csv全量导入，也支持订阅binlog增量插入，参考我另外一篇 025-大数据ETL工具之StreamSets安装及订阅mysql binlog。
本文只展示从mysql全量导入clickhouse
本文假设你已经搭建起streamsets服务

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  <groupId>com.anjia</groupId>
  <artifactId>demo</artifactId>
  <packaging>jar</packaging>
  <version>1.0-SNAPSHOT</version>
  <name>demo</name>
  <url>http://maven.apache.org</url>
  <dependencies>
    <dependency>
        <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId>
        <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId>
        <version>0.1.54</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>mysql</groupId>
      <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
      <version>5.1.47</version>
  </dependency>
  </dependencies>
</project>
复制代码

如果本地装有maven，执行如下命令
mvn dependency:copy-dependencies -DoutputDirectory=lib -DincludeScope=compile 
所有需要的jar会下载并复制到lib目录下

参考资料

• 我的博客
• 我的掘金
• Building data stream pipelines with CrateDB and StreamSets data collector
• JDBC Query Consumer
• Data Flow Pipeline Using StreamSets