替代ELK：ClickHouse+Kafka+FlieBeat才是最绝的

主要观点总结

本文介绍了在大数据处理过程中，如何选用ClickHouse作为数据仓库，并通过详细的步骤介绍如何部署环境，配置ClickHouse和Kafka的集成以及创建物化视图。解决了一系列部署和配置过程中遇到的问题。

关键观点总结

关键观点1: 背景介绍

介绍文章的主要背景和目的，关于SaaS服务未来可能面临的挑战和大数据处理的必要性。

关键观点2: ClickHouse与Kafka的比较和选择

详细阐述了ClickHouse和Kafka的优势，以及为什么选择它们来处理大数据。

关键观点3: 环境部署和配置

详细描述了如何部署和配置ClickHouse和Kafka的环境，包括Zookeeper集群的部署、Kafka集群的部署和FileBeat的部署。

关键观点4: ClickHouse创建Kafka引擎表的问题与解决方案

介绍了在创建ClickHouse的Kafka引擎表时遇到的问题以及相应的解决方案。

关键观点5: 创建本地节点表和分布式集群表的问题与解决方案

详细描述了创建本地节点表和分布式集群表时遇到的问题以及如何解决。

关键观点6: 创建物化视图

介绍了如何创建物化视图，将Kafka消费的数据同步到ClickHouse分布式表。

关键观点7: 总结

总结了整个过程中遇到的问题以及解决方式，强调了官方文档和帮助的重要性。

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