前面几章我们部署了Kafka及Clickhouse，能够做到Kafka生产并使用Clickhouse进行消费，从而将从其它流式处理系统输出的数据转储到clickhouse数据库中，支持做更进一步的联机数据分析。但某些场合下，从其它系统输出的数据不一定适合需要，那么安装部署一个Flink进行实时的清洗处理就很必要了。

介绍了离线场景下安装docker portainer flink kafka openjdk maven等，以配置flink程序的离线开发测试环境的过程，以及简单的Flink Kafka框架。

介绍使用portainer部署kafka-->clickhouse的数据采集集群的方法

本文介绍了在ClickHouse上集成Spark环境的完整过程，主要包含以下内容： 环境准备 使用Docker部署ClickHouse测试环境（23.8和26.3版本） 解决数据目录权限问题：必须使用docker volume而非直接映射Windows目录 两种集成方式对比 旧版JDBC驱动（ru.yandex.clickhouse）：已过时，功能有限但简单易用 官方Spark原生连接器（Cata

介绍使用portainer部署kafka-->clickhouse的数据采集集群的方法

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前面几章我们部署了Kafka及Clickhouse，能够做到Kafka生产并使用Clickhouse进行消费，从而将从其它流式处理系统输出的数据转储到clickhouse数据库中，支持做更进一步的联机数据分析。但某些场合下，从其它系统输出的数据不一定适合需要，那么安装部署一个Flink进行实时的清洗处理就很必要了。

探讨利用swarm一键部署hadoop的分布式高可用环境。

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