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Posted to commits@inlong.apache.org by "Amilelne (via GitHub)" <gi...@apache.org> on 2023/08/20 08:57:09 UTC
[GitHub] [inlong-website] Amilelne opened a new pull request, #839: [INLONG-825][Doc]Add the quick start guide for collecting MySQL and writing to ClickHouse
Amilelne opened a new pull request, #839:
URL: https://github.com/apache/inlong-website/pull/839
Add the quick start guide for collecting MySQL and writing to ClickHouse
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[GitHub] [inlong-website] dockerzhang merged pull request #839: [INLONG-825][Doc] Add the quick start guide for collecting MySQL and writing to ClickHouse
Posted by "dockerzhang (via GitHub)" <gi...@apache.org>.
dockerzhang merged PR #839:
URL: https://github.com/apache/inlong-website/pull/839
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[GitHub] [inlong-website] dockerzhang commented on a diff in pull request #839: [INLONG-825][Doc] Add the quick start guide for collecting MySQL and writing to ClickHouse
Posted by "dockerzhang (via GitHub)" <gi...@apache.org>.
dockerzhang commented on code in PR #839:
URL: https://github.com/apache/inlong-website/pull/839#discussion_r1301047476
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i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/quick_start/mysql_kafka_clickhouse_example.md:
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@@ -0,0 +1,86 @@
+---
+title: MySQL -> Kafka -> ClickHouse 示例
+sidebar_position: 2
Review Comment:
```suggestion
sidebar_position: 5
```
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docs/quick_start/mysql_kafka_clickhouse_example.md:
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@@ -0,0 +1,89 @@
+---
+title: MySQL -> Kafka -> ClickHouse Example
+sidebar_position: 2
Review Comment:
```suggestion
sidebar_position: 5
```
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[GitHub] [inlong-website] dockerzhang commented on a diff in pull request #839: [INLONG-825][Doc] Add the quick start guide for collecting MySQL and writing to ClickHouse
Posted by "dockerzhang (via GitHub)" <gi...@apache.org>.
dockerzhang commented on code in PR #839:
URL: https://github.com/apache/inlong-website/pull/839#discussion_r1300812317
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docs/quick_start/clickHouse_example.md:
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@@ -0,0 +1,90 @@
+---
+title: MySQL to ClickHouse
Review Comment:
MySQL -> Kafka -> ClickHouse Example
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i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/quick_start/clickHouse_example.md:
##########
@@ -0,0 +1,93 @@
+---
+title: 入库 ClickHouse 示例
+sidebar_position: 2
+---
+
+在下面的内容中，我们将通过一个完整的示例介绍如何使用 Apache InLong 创建 MySQL -> Kafka -> ClickHouse 数据链路。
+
+## 环境部署
+### 安装 InLong
+
Review Comment:
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i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/quick_start/clickHouse_example.md:
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@@ -0,0 +1,93 @@
+---
+title: 入库 ClickHouse 示例
+sidebar_position: 2
+---
+
+在下面的内容中，我们将通过一个完整的示例介绍如何使用 Apache InLong 创建 MySQL -> Kafka -> ClickHouse 数据链路。
+
+## 环境部署
+### 安装 InLong
+
+在开始之前，我们需要安装 InLong 的全部组件，这里提供两种方式：
+1. 按照 [这里的说明](deployment/docker.md)，使用 Docker 进行快速部署。（推荐）
+2. 按照 [这里的说明](deployment/bare_metal.md)，使用二进制包依次安装各组件。
+
+### 安装 ClickHouse
+```shell
+docker run -d --rm --net=host --name clickhouse -e CLICKHOUSE_USER=admin -e CLICKHOUSE_PASSWORD=inlong -e CLICKHOUSE_DEFAULT_ACCESS_MANAGEMENT=1 clickhouse/clickhouse-server:22.8
+```
+
+### 安装Kafka
+```shell
+# 准备 Kafka 需要的 zookeeper
+docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 -t wurstmeister/zookeeper
+# 安装 Kafka
+docker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=0 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181 --link zookeeper -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://kafka:9092 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 -t wurstmeister/kafka
+```
+
+## 集群初始化
+容器启动成功后，访问 InLong Dashboard 地址 http://localhost，并使用以下默认账号登录：
+```
+User: admin
+Password: inlong
+```
+### 创建集群标签
+页面点击 【集群管理】->【标签管理】->【新建】，指定集群标签名称和负责人：
+
+
+**注：default_cluster 是各个组件默认上报集群标签，请勿使用其它名称**
+
+### 注册 Kafka 集群
+页面点击 【集群管理】->【新建集群】，注册 Kafka 集群：
+
+
+### 注册 Clickhouse 数据节点
+页面点击 【数据节点】→【新建】，新增 ClickHouse 数据节点：
+
+
+## 任务创建
+### 新建数据流组
+页面点击【数据集成】→【新建数据流组】，填写 ID，选择 MQ 类型为 Kafka 即可：
+
+
+### 新建数据流
+点击【下一步】→【新建数据流】，配置数据流 ID 及测试源字段信息：
+
+
+### 新建数据源
+点击 【新建数据源】→【MySQL】，配置数据源名称、地址、用户密码以及库表信息等
+
+
+### 新建数据目标
+点击 【新建数据目标】→【ClickHouse】，配置名称、库表、已创建的 ck 数据节点以及 Schema 映射信息等，完成后点击 【提交审批】
Review Comment:
ditto
##########
i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/quick_start/clickHouse_example.md:
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@@ -0,0 +1,93 @@
+---
+title: 入库 ClickHouse 示例
+sidebar_position: 2
+---
+
+在下面的内容中，我们将通过一个完整的示例介绍如何使用 Apache InLong 创建 MySQL -> Kafka -> ClickHouse 数据链路。
+
+## 环境部署
+### 安装 InLong
+
+在开始之前，我们需要安装 InLong 的全部组件，这里提供两种方式：
+1. 按照 [这里的说明](deployment/docker.md)，使用 Docker 进行快速部署。（推荐）
+2. 按照 [这里的说明](deployment/bare_metal.md)，使用二进制包依次安装各组件。
+
+### 安装 ClickHouse
+```shell
+docker run -d --rm --net=host --name clickhouse -e CLICKHOUSE_USER=admin -e CLICKHOUSE_PASSWORD=inlong -e CLICKHOUSE_DEFAULT_ACCESS_MANAGEMENT=1 clickhouse/clickhouse-server:22.8
+```
+
+### 安装Kafka
+```shell
+# 准备 Kafka 需要的 zookeeper
+docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 -t wurstmeister/zookeeper
+# 安装 Kafka
+docker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=0 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181 --link zookeeper -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://kafka:9092 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 -t wurstmeister/kafka
+```
+
+## 集群初始化
+容器启动成功后，访问 InLong Dashboard 地址 http://localhost，并使用以下默认账号登录：
+```
+User: admin
+Password: inlong
+```
+### 创建集群标签
+页面点击 【集群管理】->【标签管理】->【新建】，指定集群标签名称和负责人：
+
+
+**注：default_cluster 是各个组件默认上报集群标签，请勿使用其它名称**
+
+### 注册 Kafka 集群
+页面点击 【集群管理】->【新建集群】，注册 Kafka 集群：
+
+
+### 注册 Clickhouse 数据节点
+页面点击 【数据节点】→【新建】，新增 ClickHouse 数据节点：
+
+
+## 任务创建
+### 新建数据流组
+页面点击【数据集成】→【新建数据流组】，填写 ID，选择 MQ 类型为 Kafka 即可：
+
+
+### 新建数据流
+点击【下一步】→【新建数据流】，配置数据流 ID 及测试源字段信息：
+
+
+### 新建数据源
+点击 【新建数据源】→【MySQL】，配置数据源名称、地址、用户密码以及库表信息等
+
+
+### 新建数据目标
+点击 【新建数据目标】→【ClickHouse】，配置名称、库表、已创建的 ck 数据节点以及 Schema 映射信息等，完成后点击 【提交审批】
+
+
+
+### 审批数据流
+页面点击【审批管理】->【我的审批】->【详情】->【选择集群标签】->【通过】
Review Comment:
ditto
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i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/quick_start/clickHouse_example.md:
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@@ -0,0 +1,93 @@
+---
+title: 入库 ClickHouse 示例
+sidebar_position: 2
+---
+
+在下面的内容中，我们将通过一个完整的示例介绍如何使用 Apache InLong 创建 MySQL -> Kafka -> ClickHouse 数据链路。
+
+## 环境部署
+### 安装 InLong
+
+在开始之前，我们需要安装 InLong 的全部组件，这里提供两种方式：
+1. 按照 [这里的说明](deployment/docker.md)，使用 Docker 进行快速部署。（推荐）
+2. 按照 [这里的说明](deployment/bare_metal.md)，使用二进制包依次安装各组件。
+
+### 安装 ClickHouse
+```shell
+docker run -d --rm --net=host --name clickhouse -e CLICKHOUSE_USER=admin -e CLICKHOUSE_PASSWORD=inlong -e CLICKHOUSE_DEFAULT_ACCESS_MANAGEMENT=1 clickhouse/clickhouse-server:22.8
+```
+
+### 安装Kafka
+```shell
+# 准备 Kafka 需要的 zookeeper
+docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 -t wurstmeister/zookeeper
+# 安装 Kafka
+docker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=0 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181 --link zookeeper -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://kafka:9092 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 -t wurstmeister/kafka
+```
+
+## 集群初始化
+容器启动成功后，访问 InLong Dashboard 地址 http://localhost，并使用以下默认账号登录：
+```
+User: admin
+Password: inlong
+```
+### 创建集群标签
+页面点击 【集群管理】->【标签管理】->【新建】，指定集群标签名称和负责人：
+
+
+**注：default_cluster 是各个组件默认上报集群标签，请勿使用其它名称**
+
+### 注册 Kafka 集群
+页面点击 【集群管理】->【新建集群】，注册 Kafka 集群：
+
+
+### 注册 Clickhouse 数据节点
+页面点击 【数据节点】→【新建】，新增 ClickHouse 数据节点：
+
+
+## 任务创建
+### 新建数据流组
+页面点击【数据集成】→【新建数据流组】，填写 ID，选择 MQ 类型为 Kafka 即可：
+
+
+### 新建数据流
+点击【下一步】→【新建数据流】，配置数据流 ID 及测试源字段信息：
+
+
+### 新建数据源
+点击 【新建数据源】→【MySQL】，配置数据源名称、地址、用户密码以及库表信息等
Review Comment:
Add ":" at the end.
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i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/quick_start/clickHouse_example.md:
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+---
+title: 入库 ClickHouse 示例
+sidebar_position: 2
+---
+
+在下面的内容中，我们将通过一个完整的示例介绍如何使用 Apache InLong 创建 MySQL -> Kafka -> ClickHouse 数据链路。
+
+## 环境部署
+### 安装 InLong
+
+在开始之前，我们需要安装 InLong 的全部组件，这里提供两种方式：
+1. 按照 [这里的说明](deployment/docker.md)，使用 Docker 进行快速部署。（推荐）
+2. 按照 [这里的说明](deployment/bare_metal.md)，使用二进制包依次安装各组件。
+
+### 安装 ClickHouse
+```shell
+docker run -d --rm --net=host --name clickhouse -e CLICKHOUSE_USER=admin -e CLICKHOUSE_PASSWORD=inlong -e CLICKHOUSE_DEFAULT_ACCESS_MANAGEMENT=1 clickhouse/clickhouse-server:22.8
+```
+
+### 安装Kafka
+```shell
+# 准备 Kafka 需要的 zookeeper
+docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 -t wurstmeister/zookeeper
+# 安装 Kafka
+docker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=0 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181 --link zookeeper -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://kafka:9092 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 -t wurstmeister/kafka
+```
+
+## 集群初始化
+容器启动成功后，访问 InLong Dashboard 地址 http://localhost，并使用以下默认账号登录：
+```
+User: admin
+Password: inlong
+```
Review Comment:
lack one empty line before `###`.
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i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/quick_start/clickHouse_example.md:
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+---
+title: 入库 ClickHouse 示例
Review Comment:
MySQL -> Kafka -> ClickHouse 示例
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i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/quick_start/clickHouse_example.md:
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+---
+title: 入库 ClickHouse 示例
+sidebar_position: 2
+---
+
+在下面的内容中，我们将通过一个完整的示例介绍如何使用 Apache InLong 创建 MySQL -> Kafka -> ClickHouse 数据链路。
+
+## 环境部署
+### 安装 InLong
+
+在开始之前，我们需要安装 InLong 的全部组件，这里提供两种方式：
+1. 按照 [这里的说明](deployment/docker.md)，使用 Docker 进行快速部署。（推荐）
+2. 按照 [这里的说明](deployment/bare_metal.md)，使用二进制包依次安装各组件。
+
+### 安装 ClickHouse
+```shell
+docker run -d --rm --net=host --name clickhouse -e CLICKHOUSE_USER=admin -e CLICKHOUSE_PASSWORD=inlong -e CLICKHOUSE_DEFAULT_ACCESS_MANAGEMENT=1 clickhouse/clickhouse-server:22.8
+```
+
+### 安装Kafka
+```shell
+# 准备 Kafka 需要的 zookeeper
+docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 -t wurstmeister/zookeeper
+# 安装 Kafka
+docker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=0 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181 --link zookeeper -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://kafka:9092 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 -t wurstmeister/kafka
+```
+
+## 集群初始化
+容器启动成功后，访问 InLong Dashboard 地址 http://localhost，并使用以下默认账号登录：
+```
+User: admin
+Password: inlong
+```
+### 创建集群标签
+页面点击 【集群管理】->【标签管理】->【新建】，指定集群标签名称和负责人：
+
+
+**注：default_cluster 是各个组件默认上报集群标签，请勿使用其它名称**
+
+### 注册 Kafka 集群
+页面点击 【集群管理】->【新建集群】，注册 Kafka 集群：
+
+
+### 注册 Clickhouse 数据节点
+页面点击 【数据节点】→【新建】，新增 ClickHouse 数据节点：
+
+
+## 任务创建
+### 新建数据流组
+页面点击【数据集成】→【新建数据流组】，填写 ID，选择 MQ 类型为 Kafka 即可：
+
+
+### 新建数据流
+点击【下一步】→【新建数据流】，配置数据流 ID 及测试源字段信息：
+
+
+### 新建数据源
+点击 【新建数据源】→【MySQL】，配置数据源名称、地址、用户密码以及库表信息等
+
+
+### 新建数据目标
+点击 【新建数据目标】→【ClickHouse】，配置名称、库表、已创建的 ck 数据节点以及 Schema 映射信息等，完成后点击 【提交审批】
+
+
+
+### 审批数据流
+页面点击【审批管理】->【我的审批】->【详情】->【选择集群标签】->【通过】
+
+
+返回 【数据集成】页面，等待任务配置成功
+
+
+## 测试数据
+### 发送数据
+
+累计对 MySQL 添加 1001 条数据
+
+### 数据验证
+查看审计页面发送数据
Review Comment:
Add ":" at the end.
##########
i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/quick_start/clickHouse_example.md:
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+---
+title: 入库 ClickHouse 示例
Review Comment:
MySQL -> Kafka -> ClickHouse 示例
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i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/quick_start/clickHouse_example.md:
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+---
+title: 入库 ClickHouse 示例
+sidebar_position: 2
+---
+
+在下面的内容中，我们将通过一个完整的示例介绍如何使用 Apache InLong 创建 MySQL -> Kafka -> ClickHouse 数据链路。
+
+## 环境部署
+### 安装 InLong
+
+在开始之前，我们需要安装 InLong 的全部组件，这里提供两种方式：
+1. 按照 [这里的说明](deployment/docker.md)，使用 Docker 进行快速部署。（推荐）
+2. 按照 [这里的说明](deployment/bare_metal.md)，使用二进制包依次安装各组件。
+
+### 安装 ClickHouse
+```shell
+docker run -d --rm --net=host --name clickhouse -e CLICKHOUSE_USER=admin -e CLICKHOUSE_PASSWORD=inlong -e CLICKHOUSE_DEFAULT_ACCESS_MANAGEMENT=1 clickhouse/clickhouse-server:22.8
+```
+
+### 安装Kafka
+```shell
+# 准备 Kafka 需要的 zookeeper
+docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 -t wurstmeister/zookeeper
+# 安装 Kafka
+docker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=0 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181 --link zookeeper -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://kafka:9092 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 -t wurstmeister/kafka
+```
+
+## 集群初始化
+容器启动成功后，访问 InLong Dashboard 地址 http://localhost，并使用以下默认账号登录：
+```
+User: admin
+Password: inlong
+```
+### 创建集群标签
+页面点击 【集群管理】->【标签管理】->【新建】，指定集群标签名称和负责人：
+
+
+**注：default_cluster 是各个组件默认上报集群标签，请勿使用其它名称**
+
+### 注册 Kafka 集群
+页面点击 【集群管理】->【新建集群】，注册 Kafka 集群：
+
+
+### 注册 Clickhouse 数据节点
+页面点击 【数据节点】→【新建】，新增 ClickHouse 数据节点：
+
+
+## 任务创建
+### 新建数据流组
+页面点击【数据集成】→【新建数据流组】，填写 ID，选择 MQ 类型为 Kafka 即可：
+
+
+### 新建数据流
+点击【下一步】→【新建数据流】，配置数据流 ID 及测试源字段信息：
+
+
+### 新建数据源
+点击 【新建数据源】→【MySQL】，配置数据源名称、地址、用户密码以及库表信息等
+
+
+### 新建数据目标
+点击 【新建数据目标】→【ClickHouse】，配置名称、库表、已创建的 ck 数据节点以及 Schema 映射信息等，完成后点击 【提交审批】
+
+
+
+### 审批数据流
+页面点击【审批管理】->【我的审批】->【详情】->【选择集群标签】->【通过】
+
+
+返回 【数据集成】页面，等待任务配置成功
Review Comment:
ditto, and "返回 【数据集成】页面" -> 返回【数据集成】", more one space.
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i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/quick_start/clickHouse_example.md:
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@@ -0,0 +1,93 @@
+---
+title: 入库 ClickHouse 示例
+sidebar_position: 2
+---
+
+在下面的内容中，我们将通过一个完整的示例介绍如何使用 Apache InLong 创建 MySQL -> Kafka -> ClickHouse 数据链路。
+
+## 环境部署
+### 安装 InLong
+
+在开始之前，我们需要安装 InLong 的全部组件，这里提供两种方式：
+1. 按照 [这里的说明](deployment/docker.md)，使用 Docker 进行快速部署。（推荐）
+2. 按照 [这里的说明](deployment/bare_metal.md)，使用二进制包依次安装各组件。
+
+### 安装 ClickHouse
+```shell
+docker run -d --rm --net=host --name clickhouse -e CLICKHOUSE_USER=admin -e CLICKHOUSE_PASSWORD=inlong -e CLICKHOUSE_DEFAULT_ACCESS_MANAGEMENT=1 clickhouse/clickhouse-server:22.8
+```
+
+### 安装Kafka
+```shell
+# 准备 Kafka 需要的 zookeeper
+docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 -t wurstmeister/zookeeper
+# 安装 Kafka
+docker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=0 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181 --link zookeeper -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://kafka:9092 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 -t wurstmeister/kafka
+```
+
+## 集群初始化
+容器启动成功后，访问 InLong Dashboard 地址 http://localhost，并使用以下默认账号登录：
+```
+User: admin
+Password: inlong
+```
+### 创建集群标签
+页面点击 【集群管理】->【标签管理】->【新建】，指定集群标签名称和负责人：
+
+
+**注：default_cluster 是各个组件默认上报集群标签，请勿使用其它名称**
+
+### 注册 Kafka 集群
+页面点击 【集群管理】->【新建集群】，注册 Kafka 集群：
+
+
+### 注册 Clickhouse 数据节点
+页面点击 【数据节点】→【新建】，新增 ClickHouse 数据节点：
+
+
+## 任务创建
+### 新建数据流组
+页面点击【数据集成】→【新建数据流组】，填写 ID，选择 MQ 类型为 Kafka 即可：
+
+
+### 新建数据流
+点击【下一步】→【新建数据流】，配置数据流 ID 及测试源字段信息：
+
+
+### 新建数据源
+点击 【新建数据源】→【MySQL】，配置数据源名称、地址、用户密码以及库表信息等
+
+
+### 新建数据目标
+点击 【新建数据目标】→【ClickHouse】，配置名称、库表、已创建的 ck 数据节点以及 Schema 映射信息等，完成后点击 【提交审批】
+
+
+
+### 审批数据流
+页面点击【审批管理】->【我的审批】->【详情】->【选择集群标签】->【通过】
+
+
+返回 【数据集成】页面，等待任务配置成功
+
+
+## 测试数据
+### 发送数据
+
+累计对 MySQL 添加 1001 条数据
Review Comment:
Add "。" at the end.
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i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/quick_start/clickHouse_example.md:
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@@ -0,0 +1,93 @@
+---
+title: 入库 ClickHouse 示例
+sidebar_position: 2
+---
+
+在下面的内容中，我们将通过一个完整的示例介绍如何使用 Apache InLong 创建 MySQL -> Kafka -> ClickHouse 数据链路。
+
+## 环境部署
+### 安装 InLong
+
+在开始之前，我们需要安装 InLong 的全部组件，这里提供两种方式：
+1. 按照 [这里的说明](deployment/docker.md)，使用 Docker 进行快速部署。（推荐）
+2. 按照 [这里的说明](deployment/bare_metal.md)，使用二进制包依次安装各组件。
+
+### 安装 ClickHouse
+```shell
+docker run -d --rm --net=host --name clickhouse -e CLICKHOUSE_USER=admin -e CLICKHOUSE_PASSWORD=inlong -e CLICKHOUSE_DEFAULT_ACCESS_MANAGEMENT=1 clickhouse/clickhouse-server:22.8
+```
+
+### 安装Kafka
+```shell
+# 准备 Kafka 需要的 zookeeper
+docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 -t wurstmeister/zookeeper
+# 安装 Kafka
+docker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=0 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181 --link zookeeper -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://kafka:9092 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 -t wurstmeister/kafka
+```
+
+## 集群初始化
+容器启动成功后，访问 InLong Dashboard 地址 http://localhost，并使用以下默认账号登录：
+```
+User: admin
+Password: inlong
+```
+### 创建集群标签
+页面点击 【集群管理】->【标签管理】->【新建】，指定集群标签名称和负责人：
+
+
+**注：default_cluster 是各个组件默认上报集群标签，请勿使用其它名称**
+
+### 注册 Kafka 集群
+页面点击 【集群管理】->【新建集群】，注册 Kafka 集群：
+
+
+### 注册 Clickhouse 数据节点
+页面点击 【数据节点】→【新建】，新增 ClickHouse 数据节点：
+
+
+## 任务创建
+### 新建数据流组
+页面点击【数据集成】→【新建数据流组】，填写 ID，选择 MQ 类型为 Kafka 即可：
+
+
+### 新建数据流
+点击【下一步】→【新建数据流】，配置数据流 ID 及测试源字段信息：
+
+
+### 新建数据源
+点击 【新建数据源】→【MySQL】，配置数据源名称、地址、用户密码以及库表信息等
+
+
+### 新建数据目标
+点击 【新建数据目标】→【ClickHouse】，配置名称、库表、已创建的 ck 数据节点以及 Schema 映射信息等，完成后点击 【提交审批】
+
+
+
+### 审批数据流
+页面点击【审批管理】->【我的审批】->【详情】->【选择集群标签】->【通过】
+
+
+返回 【数据集成】页面，等待任务配置成功
+
+
+## 测试数据
+### 发送数据
+
+累计对 MySQL 添加 1001 条数据
+
+### 数据验证
+查看审计页面发送数据
+
+
+然后进入 ClickHouse 容器，查看库表数据：
+
+
+## 常见问题
+### 任务配置失败
+一般是 MQ 或者 Flink 集群配置错误导致，可以在页面查看错误信息，或者进入 Manager 容器查看详细日志。
+
Review Comment:
Too many empty lines.
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i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/quick_start/clickHouse_example.md:
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@@ -0,0 +1,93 @@
+---
+title: 入库 ClickHouse 示例
+sidebar_position: 2
+---
+
+在下面的内容中，我们将通过一个完整的示例介绍如何使用 Apache InLong 创建 MySQL -> Kafka -> ClickHouse 数据链路。
+
+## 环境部署
+### 安装 InLong
+
+在开始之前，我们需要安装 InLong 的全部组件，这里提供两种方式：
+1. 按照 [这里的说明](deployment/docker.md)，使用 Docker 进行快速部署。（推荐）
+2. 按照 [这里的说明](deployment/bare_metal.md)，使用二进制包依次安装各组件。
+
+### 安装 ClickHouse
+```shell
+docker run -d --rm --net=host --name clickhouse -e CLICKHOUSE_USER=admin -e CLICKHOUSE_PASSWORD=inlong -e CLICKHOUSE_DEFAULT_ACCESS_MANAGEMENT=1 clickhouse/clickhouse-server:22.8
+```
+
+### 安装Kafka
+```shell
+# 准备 Kafka 需要的 zookeeper
+docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 -t wurstmeister/zookeeper
+# 安装 Kafka
+docker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=0 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181 --link zookeeper -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://kafka:9092 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 -t wurstmeister/kafka
+```
+
+## 集群初始化
+容器启动成功后，访问 InLong Dashboard 地址 http://localhost，并使用以下默认账号登录：
+```
+User: admin
+Password: inlong
+```
+### 创建集群标签
+页面点击 【集群管理】->【标签管理】->【新建】，指定集群标签名称和负责人：
+
+
+**注：default_cluster 是各个组件默认上报集群标签，请勿使用其它名称**
+
+### 注册 Kafka 集群
+页面点击 【集群管理】->【新建集群】，注册 Kafka 集群：
+
+
+### 注册 Clickhouse 数据节点
+页面点击 【数据节点】→【新建】，新增 ClickHouse 数据节点：
+
+
+## 任务创建
+### 新建数据流组
+页面点击【数据集成】→【新建数据流组】，填写 ID，选择 MQ 类型为 Kafka 即可：
+
+
+### 新建数据流
+点击【下一步】→【新建数据流】，配置数据流 ID 及测试源字段信息：
+
+
+### 新建数据源
+点击 【新建数据源】→【MySQL】，配置数据源名称、地址、用户密码以及库表信息等
+
+
+### 新建数据目标
+点击 【新建数据目标】→【ClickHouse】，配置名称、库表、已创建的 ck 数据节点以及 Schema 映射信息等，完成后点击 【提交审批】
+
+
+
+### 审批数据流
+页面点击【审批管理】->【我的审批】->【详情】->【选择集群标签】->【通过】
+
+
+返回 【数据集成】页面，等待任务配置成功
+
+
+## 测试数据
+### 发送数据
+
+累计对 MySQL 添加 1001 条数据
Review Comment:
Add "。" at the end.
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i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/quick_start/clickHouse_example.md:
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+---
+title: 入库 ClickHouse 示例
+sidebar_position: 2
+---
+
+在下面的内容中，我们将通过一个完整的示例介绍如何使用 Apache InLong 创建 MySQL -> Kafka -> ClickHouse 数据链路。
+
+## 环境部署
+### 安装 InLong
+
+在开始之前，我们需要安装 InLong 的全部组件，这里提供两种方式：
+1. 按照 [这里的说明](deployment/docker.md)，使用 Docker 进行快速部署。（推荐）
+2. 按照 [这里的说明](deployment/bare_metal.md)，使用二进制包依次安装各组件。
+
+### 安装 ClickHouse
+```shell
+docker run -d --rm --net=host --name clickhouse -e CLICKHOUSE_USER=admin -e CLICKHOUSE_PASSWORD=inlong -e CLICKHOUSE_DEFAULT_ACCESS_MANAGEMENT=1 clickhouse/clickhouse-server:22.8
+```
+
+### 安装Kafka
+```shell
+# 准备 Kafka 需要的 zookeeper
+docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 -t wurstmeister/zookeeper
+# 安装 Kafka
+docker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=0 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181 --link zookeeper -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://kafka:9092 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 -t wurstmeister/kafka
+```
+
+## 集群初始化
+容器启动成功后，访问 InLong Dashboard 地址 http://localhost，并使用以下默认账号登录：
+```
+User: admin
+Password: inlong
+```
+### 创建集群标签
+页面点击 【集群管理】->【标签管理】->【新建】，指定集群标签名称和负责人：
+
+
+**注：default_cluster 是各个组件默认上报集群标签，请勿使用其它名称**
+
+### 注册 Kafka 集群
+页面点击 【集群管理】->【新建集群】，注册 Kafka 集群：
+
+
+### 注册 Clickhouse 数据节点
+页面点击 【数据节点】→【新建】，新增 ClickHouse 数据节点：
+
+
+## 任务创建
+### 新建数据流组
+页面点击【数据集成】→【新建数据流组】，填写 ID，选择 MQ 类型为 Kafka 即可：
+
+
+### 新建数据流
+点击【下一步】→【新建数据流】，配置数据流 ID 及测试源字段信息：
+
+
+### 新建数据源
+点击 【新建数据源】→【MySQL】，配置数据源名称、地址、用户密码以及库表信息等
+
+
+### 新建数据目标
+点击 【新建数据目标】→【ClickHouse】，配置名称、库表、已创建的 ck 数据节点以及 Schema 映射信息等，完成后点击 【提交审批】
+
+
+
+### 审批数据流
+页面点击【审批管理】->【我的审批】->【详情】->【选择集群标签】->【通过】
+
+
+返回 【数据集成】页面，等待任务配置成功
Review Comment:
ditto, and "返回 【数据集成】页面" -> 返回【数据集成】", more one space.
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i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/quick_start/clickHouse_example.md:
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+---
+title: 入库 ClickHouse 示例
+sidebar_position: 2
+---
+
+在下面的内容中，我们将通过一个完整的示例介绍如何使用 Apache InLong 创建 MySQL -> Kafka -> ClickHouse 数据链路。
+
+## 环境部署
+### 安装 InLong
+
+在开始之前，我们需要安装 InLong 的全部组件，这里提供两种方式：
+1. 按照 [这里的说明](deployment/docker.md)，使用 Docker 进行快速部署。（推荐）
+2. 按照 [这里的说明](deployment/bare_metal.md)，使用二进制包依次安装各组件。
+
+### 安装 ClickHouse
+```shell
+docker run -d --rm --net=host --name clickhouse -e CLICKHOUSE_USER=admin -e CLICKHOUSE_PASSWORD=inlong -e CLICKHOUSE_DEFAULT_ACCESS_MANAGEMENT=1 clickhouse/clickhouse-server:22.8
+```
+
+### 安装Kafka
+```shell
+# 准备 Kafka 需要的 zookeeper
+docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 -t wurstmeister/zookeeper
+# 安装 Kafka
+docker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=0 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181 --link zookeeper -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://kafka:9092 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 -t wurstmeister/kafka
+```
+
+## 集群初始化
+容器启动成功后，访问 InLong Dashboard 地址 http://localhost，并使用以下默认账号登录：
+```
+User: admin
+Password: inlong
+```
+### 创建集群标签
+页面点击 【集群管理】->【标签管理】->【新建】，指定集群标签名称和负责人：
+
+
+**注：default_cluster 是各个组件默认上报集群标签，请勿使用其它名称**
+
+### 注册 Kafka 集群
+页面点击 【集群管理】->【新建集群】，注册 Kafka 集群：
+
+
+### 注册 Clickhouse 数据节点
+页面点击 【数据节点】→【新建】，新增 ClickHouse 数据节点：
+
+
+## 任务创建
+### 新建数据流组
+页面点击【数据集成】→【新建数据流组】，填写 ID，选择 MQ 类型为 Kafka 即可：
+
+
+### 新建数据流
+点击【下一步】→【新建数据流】，配置数据流 ID 及测试源字段信息：
+
+
+### 新建数据源
+点击 【新建数据源】→【MySQL】，配置数据源名称、地址、用户密码以及库表信息等
+
+
+### 新建数据目标
+点击 【新建数据目标】→【ClickHouse】，配置名称、库表、已创建的 ck 数据节点以及 Schema 映射信息等，完成后点击 【提交审批】
+
+
+
+### 审批数据流
+页面点击【审批管理】->【我的审批】->【详情】->【选择集群标签】->【通过】
+
+
+返回 【数据集成】页面，等待任务配置成功
+
+
+## 测试数据
+### 发送数据
+
+累计对 MySQL 添加 1001 条数据
+
+### 数据验证
+查看审计页面发送数据
+
+
+然后进入 ClickHouse 容器，查看库表数据：
+
+
+## 常见问题
+### 任务配置失败
+一般是 MQ 或者 Flink 集群配置错误导致，可以在页面查看错误信息，或者进入 Manager 容器查看详细日志。
+
+
+
Review Comment:
Here lack the Q & A?
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This is an automated message from the Apache Git Service.
To respond to the message, please log on to GitHub and use the
URL above to go to the specific comment.
To unsubscribe, e-mail: commits-unsubscribe@inlong.apache.org
For queries about this service, please contact Infrastructure at:
users@infra.apache.org
[GitHub] [inlong-website] dockerzhang commented on a diff in pull request #839: [INLONG-825][Doc] Add the quick start guide for collecting MySQL and writing to ClickHouse
Posted by "dockerzhang (via GitHub)" <gi...@apache.org>.
dockerzhang commented on code in PR #839:
URL: https://github.com/apache/inlong-website/pull/839#discussion_r1299662023
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docs/quick_start/clickHouse_example.md:
##########
@@ -0,0 +1,96 @@
+---
+title: ClickHouse Example
+sidebar_position: 2
+---
+
+Here we use an example to introduce how to use Apache InLong creating MySQL -> Kafka -> ClickHouse data access.
Review Comment:
MySQL -> Kafka -> ClickHouse data access
->
`MySQL -> Kafka -> ClickHouse` data ingestion
##########
docs/quick_start/clickHouse_example.md:
##########
@@ -0,0 +1,96 @@
+---
+title: ClickHouse Example
+sidebar_position: 2
+---
+
+Here we use an example to introduce how to use Apache InLong creating MySQL -> Kafka -> ClickHouse data access.
+
+## Deployment
+### Install InLong
+
+Before we begin, we need to install InLong. Here we provide two ways:
+1. Install InLong with Docker by according to the [instructions here](deployment/docker.md).(Recommanded)
+2. Install InLong binary according to the [instructions here](deployment/bare_metal.md).
+
+### Install ClickHouse
+```shell
+docker run -d --rm --net=host --name clickhouse -e CLICKHOUSE_USER=admin -e CLICKHOUSE_PASSWORD=inlong -e CLICKHOUSE_DEFAULT_ACCESS_MANAGEMENT=1 clickhouse/clickhouse-server:22.8
+```
+
+### Install Kafka
+```shell
+# Prepare zookeeper for Kafka
+docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 -t wurstmeister/zookeeper
+# Install Kafka
+docker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=0 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181 --link zookeeper -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://kafka:9092 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 -t wurstmeister/kafka
+```
+
+## Cluster Initialize
+When all containers are successfully started, you can access the Inlong dashboard address http://localhost, and use the following default account to log in:
+```
+User: admin
+Password: inlong
+```
+
+### Create Cluster Tag
+Click [Clusters]->[ClusterTags]->[Create] on the page to specify the cluster label name and person in charge:
+
+
+:::caution
+Since each component reports the ClusterTags as `default_cluster` by default, do not use other names.
+:::
+
+### Register Kafka Cluster
+Click [Clusters]->[Create] on the page to register Kafka Cluster:
+
+
+### Register Clickhouse DataNodes
+Click [DataNodes]->[Create] on the page to register ClickHouse DataNodes.
+
+
+## Create Task
+### Create Data Streams Group
+Click [Ingestion]->[Create], inpit ID and select Kafka MQ Type
+
+
+### Create Data Stream
+Click [Next]->[Create], config data stream
+
+
+### Create Data Source
+Click [Sources create]->[MySQL], config data source informations.
+
+
+### Create Data Sink
+Click [Sinks create]->[ClickHouse], input Name, DbName, TableName and select created ck DataNode and so on, then click [save].
+
+
+
+### Approve Data Stream
+Click [Approval]->[MyApproval]->[Detail]->[Select Cluster tag]->[Ok]
+
+
+Back to [Ingestion] page, wait for [configuration success]
+
+
+## Test Data
+### Send Data
+
+Add 1001 datas to MySQL
+
+### Verify Data
+Check data in [Audit] page
+
+
+then enter ClickHouse container, check data in table
+
+
+## Questions
+### Task Configuration Failed
+Generally, the MQ or Flink group configuration is incorrect. You can view the error information on the page, or enter the Manager container to view detailed logs.
+
+
Review Comment:
too many empty lines.
##########
docs/quick_start/clickHouse_example.md:
##########
@@ -0,0 +1,96 @@
+---
+title: ClickHouse Example
+sidebar_position: 2
+---
+
+Here we use an example to introduce how to use Apache InLong creating MySQL -> Kafka -> ClickHouse data access.
+
+## Deployment
+### Install InLong
+
+Before we begin, we need to install InLong. Here we provide two ways:
+1. Install InLong with Docker by according to the [instructions here](deployment/docker.md).(Recommanded)
+2. Install InLong binary according to the [instructions here](deployment/bare_metal.md).
+
+### Install ClickHouse
+```shell
+docker run -d --rm --net=host --name clickhouse -e CLICKHOUSE_USER=admin -e CLICKHOUSE_PASSWORD=inlong -e CLICKHOUSE_DEFAULT_ACCESS_MANAGEMENT=1 clickhouse/clickhouse-server:22.8
+```
+
+### Install Kafka
+```shell
+# Prepare zookeeper for Kafka
+docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 -t wurstmeister/zookeeper
+# Install Kafka
+docker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=0 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181 --link zookeeper -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://kafka:9092 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 -t wurstmeister/kafka
+```
+
+## Cluster Initialize
+When all containers are successfully started, you can access the Inlong dashboard address http://localhost, and use the following default account to log in:
+```
+User: admin
+Password: inlong
+```
+
+### Create Cluster Tag
+Click [Clusters]->[ClusterTags]->[Create] on the page to specify the cluster label name and person in charge:
+
+
+:::caution
+Since each component reports the ClusterTags as `default_cluster` by default, do not use other names.
+:::
+
+### Register Kafka Cluster
+Click [Clusters]->[Create] on the page to register Kafka Cluster:
+
+
+### Register Clickhouse DataNodes
+Click [DataNodes]->[Create] on the page to register ClickHouse DataNodes.
Review Comment:
end with ":" ?
##########
docs/quick_start/clickHouse_example.md:
##########
@@ -0,0 +1,96 @@
+---
+title: ClickHouse Example
+sidebar_position: 2
+---
+
+Here we use an example to introduce how to use Apache InLong creating MySQL -> Kafka -> ClickHouse data access.
+
+## Deployment
+### Install InLong
+
+Before we begin, we need to install InLong. Here we provide two ways:
+1. Install InLong with Docker by according to the [instructions here](deployment/docker.md).(Recommanded)
+2. Install InLong binary according to the [instructions here](deployment/bare_metal.md).
+
+### Install ClickHouse
+```shell
+docker run -d --rm --net=host --name clickhouse -e CLICKHOUSE_USER=admin -e CLICKHOUSE_PASSWORD=inlong -e CLICKHOUSE_DEFAULT_ACCESS_MANAGEMENT=1 clickhouse/clickhouse-server:22.8
+```
+
+### Install Kafka
+```shell
+# Prepare zookeeper for Kafka
+docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 -t wurstmeister/zookeeper
+# Install Kafka
+docker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=0 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181 --link zookeeper -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://kafka:9092 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 -t wurstmeister/kafka
+```
+
+## Cluster Initialize
+When all containers are successfully started, you can access the Inlong dashboard address http://localhost, and use the following default account to log in:
+```
+User: admin
+Password: inlong
+```
+
+### Create Cluster Tag
+Click [Clusters]->[ClusterTags]->[Create] on the page to specify the cluster label name and person in charge:
+
+
+:::caution
+Since each component reports the ClusterTags as `default_cluster` by default, do not use other names.
+:::
+
+### Register Kafka Cluster
+Click [Clusters]->[Create] on the page to register Kafka Cluster:
+
+
+### Register Clickhouse DataNodes
+Click [DataNodes]->[Create] on the page to register ClickHouse DataNodes.
+
+
+## Create Task
+### Create Data Streams Group
+Click [Ingestion]->[Create], inpit ID and select Kafka MQ Type
Review Comment:
ditto
--
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To respond to the message, please log on to GitHub and use the
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users@infra.apache.org
[GitHub] [inlong-website] dockerzhang commented on a diff in pull request #839: [INLONG-825][Doc] Add the quick start guide for collecting MySQL and writing to ClickHouse
Posted by "dockerzhang (via GitHub)" <gi...@apache.org>.
dockerzhang commented on code in PR #839:
URL: https://github.com/apache/inlong-website/pull/839#discussion_r1300812138
##########
i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/quick_start/clickHouse_example.md:
##########
@@ -0,0 +1,93 @@
+---
+title: 入库 ClickHouse 示例
Review Comment:
MySQL -> Kafka -> ClickHouse 示例
and change the name from `clickHouse_example.md` to `mysql_kafka_clickhouse_example.md`.
--
This is an automated message from the Apache Git Service.
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[GitHub] [inlong-website] dockerzhang commented on a diff in pull request #839: [INLONG-825][Doc] Add the quick start guide for collecting MySQL and writing to ClickHouse
Posted by "dockerzhang (via GitHub)" <gi...@apache.org>.
dockerzhang commented on code in PR #839:
URL: https://github.com/apache/inlong-website/pull/839#discussion_r1300812317
##########
docs/quick_start/clickHouse_example.md:
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@@ -0,0 +1,90 @@
+---
+title: MySQL to ClickHouse
Review Comment:
MySQL -> Kafka -> ClickHouse Example
and change the name from `clickHouse_example.md` to `mysql_kafka_clickhouse_example.md`.
--
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For queries about this service, please contact Infrastructure at:
users@infra.apache.org
[GitHub] [inlong-website] dockerzhang commented on a diff in pull request #839: [INLONG-825][Doc] Add the quick start guide for collecting MySQL and writing to ClickHouse
Posted by "dockerzhang (via GitHub)" <gi...@apache.org>.
dockerzhang commented on code in PR #839:
URL: https://github.com/apache/inlong-website/pull/839#discussion_r1299790452
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docs/quick_start/clickHouse_example.md:
##########
@@ -0,0 +1,96 @@
+---
+title: ClickHouse Example
Review Comment:
MySQL to ClickHouse
--
This is an automated message from the Apache Git Service.
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