当前位置：首页 > news >正文

ClickHouse(22)ClickHouse集成HDFS表引擎详细解析

news 2025/12/18 19:09:58

文章目录

HDFS
- 用法
- 实施细节
- 配置
- - 可选配置选项及其默认值的列表
  - - libhdfs3 支持的
    - ClickHouse 额外的配置
    - 限制
- Kerberos 支持
- 虚拟列
资料分享
系列文章
- clickhouse系列文章
- 知乎系列文章

HDFS

这个引擎提供了与Apache Hadoop生态系统的集成，允许通过ClickHouse管理HDFS上的数据。这个引擎提供了Hadoop的特定功能。

用法

ENGINE = HDFS(URI, format)

URI 参数是HDFS中整个文件的URI
format 参数指定一种可用的文件格式。执行SELECT查询时，格式必须支持输入，以及执行INSERT查询时，格式必须支持输出.路径部分URI可能包glob通配符。在这种情况下，表将是只读的。

clickhouse支持的format，文件格式:

格式	输入	输出
[TabSeparated]	✔	✔
[TabSeparatedRaw]	✔	✔
[TabSeparatedWithNames]	✔	✔
[TabSeparatedWithNamesAndTypes]	✔	✔
[Template]	✔	✔
[TemplateIgnoreSpaces]	✔	✗
[CSV]	✔	✔
[CSVWithNames]	✔	✔
[CustomSeparated]	✔	✔
[Values]	✔	✔
[Vertical]	✗	✔
[JSON]	✗	✔
[JSONAsString]	✔	✗
[JSONStrings]	✗	✔
[JSONCompact]	✗	✔
[JSONCompactStrings]	✗	✔
[JSONEachRow]	✔	✔
[JSONEachRowWithProgress]	✗	✔
[JSONStringsEachRow]	✔	✔
[JSONStringsEachRowWithProgress]	✗	✔
[JSONCompactEachRow]	✔	✔
[JSONCompactEachRowWithNamesAndTypes]	✔	✔
[JSONCompactStringsEachRow]	✔	✔
[JSONCompactStringsEachRowWithNamesAndTypes]	✔	✔
[TSKV]	✔	✔
[Pretty]	✗	✔
[PrettyCompact]	✗	✔
[PrettyCompactMonoBlock]	✗	✔
[PrettyNoEscapes]	✗	✔
[PrettySpace]	✗	✔
[Protobuf]	✔	✔
[ProtobufSingle]	✔	✔
[Avro]	✔	✔
[AvroConfluent]	✔	✗
[Parquet]	✔	✔
[Arrow]	✔	✔
[ArrowStream]	✔	✔
[ORC]	✔	✔
[RowBinary]	✔	✔
[RowBinaryWithNamesAndTypes]	✔	✔
[Native]	✔	✔
[Null]	✗	✔
[XML]	✗	✔
[CapnProto]	✔	✗
[LineAsString]	✔	✗
[Regexp]	✔	✗
[RawBLOB]	✔	✔

示例:

1. 设置 hdfs_engine_table 表:

CREATE TABLE hdfs_engine_table (name String, value UInt32) ENGINE=HDFS('hdfs://hdfs1:9000/other_storage', 'TSV')

2. 填充文件:

INSERT INTO hdfs_engine_table VALUES ('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)

3. 查询数据:

SELECT * FROM hdfs_engine_table LIMIT 2

┌─name─┬─value─┐
│ one  │     1 │
│ two  │     2 │
└──────┴───────┘

实施细节

读取和写入可以并行
不支持:
- ALTER 和 SELECT...SAMPLE 操作。
- 索引。
- 复制。

路径中的通配符

多个路径组件可以具有 globs。对于正在处理的文件应该存在并匹配到整个路径模式。文件列表的确定是在 SELECT 的时候进行（而不是在 CREATE 的时候）。

* — 替代任何数量的任何字符，除了 / 以及空字符串。
? — 代替任何单个字符.
{some_string,another_string,yet_another_one} — 替代任何字符串 'some_string', 'another_string', 'yet_another_one'.
{N..M} — 替换 N 到 M 范围内的任何数字，包括两个边界的值.

示例

假设我们在 HDFS 上有几个 TSV 格式的文件，文件的 URI 如下:

‘hdfs://hdfs1:9000/some_dir/some_file_1’
‘hdfs://hdfs1:9000/some_dir/some_file_2’
‘hdfs://hdfs1:9000/some_dir/some_file_3’
‘hdfs://hdfs1:9000/another_dir/some_file_1’
‘hdfs://hdfs1:9000/another_dir/some_file_2’
‘hdfs://hdfs1:9000/another_dir/some_file_3’

有几种方法可以创建由所有六个文件组成的表:

CREATE TABLE table_with_range (name String, value UInt32) ENGINE = HDFS('hdfs://hdfs1:9000/{some,another}_dir/some_file_{1..3}', 'TSV')

另一种方式:

CREATE TABLE table_with_question_mark (name String, value UInt32) ENGINE = HDFS('hdfs://hdfs1:9000/{some,another}_dir/some_file_?', 'TSV')

表由两个目录中的所有文件组成（所有文件都应满足query中描述的格式和模式):

CREATE TABLE table_with_asterisk (name String, value UInt32) ENGINE = HDFS('hdfs://hdfs1:9000/{some,another}_dir/*', 'TSV')

注意：

如果文件列表包含带有前导零的数字范围，请单独使用带有大括号的构造或使用 `?`.

示例

创建具有名为文件的表 file000, file001, … , file999:

CREARE TABLE big_table (name String, value UInt32) ENGINE = HDFS('hdfs://hdfs1:9000/big_dir/file{0..9}{0..9}{0..9}', 'CSV')

配置

与 GraphiteMergeTree 类似，HDFS 引擎支持使用 ClickHouse 配置文件进行扩展配置。有两个配置键可以使用：全局 (hdfs) 和用户级别 (hdfs_*)。首先全局配置生效，然后用户级别配置生效 (如果用户级别配置存在) 。

  <!-- HDFS 引擎类型的全局配置选项 --><hdfs><hadoop_kerberos_keytab>/tmp/keytab/clickhouse.keytab</hadoop_kerberos_keytab><hadoop_kerberos_principal>clickuser@TEST.CLICKHOUSE.TECH</hadoop_kerberos_principal><hadoop_security_authentication>kerberos</hadoop_security_authentication></hdfs><!-- 用户 "root" 的指定配置 --><hdfs_root><hadoop_kerberos_principal>root@TEST.CLICKHOUSE.TECH</hadoop_kerberos_principal></hdfs_root>

可选配置选项及其默认值的列表

libhdfs3 支持的

| 参数 | 默认值 |
| rpc_client_connect_tcpnodelay | true |
| dfs_client_read_shortcircuit | true |
| output_replace-datanode-on-failure | true |
| input_notretry-another-node | false |
| input_localread_mappedfile | true |
| dfs_client_use_legacy_blockreader_local | false |
| rpc_client_ping_interval | 10 * 1000 |
| rpc_client_connect_timeout | 600 * 1000 |
| rpc_client_read_timeout | 3600 * 1000 |
| rpc_client_write_timeout | 3600 * 1000 |
| rpc_client_socekt_linger_timeout | -1 |
| rpc_client_connect_retry | 10 |
| rpc_client_timeout | 3600 * 1000 |
| dfs_default_replica | 3 |
| input_connect_timeout | 600 * 1000 |
| input_read_timeout | 3600 * 1000 |
| input_write_timeout | 3600 * 1000 |
| input_localread_default_buffersize | 1 * 1024 * 1024 |
| dfs_prefetchsize | 10 |
| input_read_getblockinfo_retry | 3 |
| input_localread_blockinfo_cachesize | 1000 |
| input_read_max_retry | 60 |
| output_default_chunksize | 512 |
| output_default_packetsize | 64 * 1024 |
| output_default_write_retry | 10 |
| output_connect_timeout | 600 * 1000 |
| output_read_timeout | 3600 * 1000 |
| output_write_timeout | 3600 * 1000 |
| output_close_timeout | 3600 * 1000 |
| output_packetpool_size | 1024 |
| output_heeartbeat_interval | 10 * 1000 |
| dfs_client_failover_max_attempts | 15 |
| dfs_client_read_shortcircuit_streams_cache_size | 256 |
| dfs_client_socketcache_expiryMsec | 3000 |
| dfs_client_socketcache_capacity | 16 |
| dfs_default_blocksize | 64 * 1024 * 1024 |
| dfs_default_uri | “hdfs://localhost:9000” |
| hadoop_security_authentication | “simple” |
| hadoop_security_kerberos_ticket_cache_path | “” |
| dfs_client_log_severity | “INFO” |
| dfs_domain_socket_path | “” |

HDFS 配置参考也许会解释一些参数的含义.

ClickHouse 额外的配置

| 参数 | 默认值 |
|hadoop_kerberos_keytab | “” |
|hadoop_kerberos_principal | “” |
|hadoop_kerberos_kinit_command | kinit |

限制

hadoop_security_kerberos_ticket_cache_path 只能在全局配置, 不能指定用户

Kerberos 支持

如果 hadoop_security_authentication 参数的值为 ‘kerberos’ ，ClickHouse 将通过 Kerberos 设施进行认证。
注意，由于 libhdfs3 的限制，只支持老式的方法。数据节点的安全通信无法由SASL保证 ( HADOOP_SECURE_DN_USER 是这种安全方法的一个可靠指标)。

如果指定了hadoop_kerberos_keytab, hadoop_kerberos_principal或者hadoop_kerberos_kinit_command，将会调用kinit工具.在此情况下，hadoop_kerberos_keytab和hadoop_kerberos_principal参数是必须配置的.kinit工具和 krb5 配置文件是必要的.

虚拟列

_path — 文件路径.
_file — 文件名.

资料分享

ClickHouse经典中文文档分享

系列文章

clickhouse系列文章

ClickHouse(01)什么是ClickHouse,ClickHouse适用于什么场景
ClickHouse(02)ClickHouse架构设计介绍概述与ClickHouse数据分片设计
ClickHouse(03)ClickHouse怎么安装和部署
ClickHouse(04)如何搭建ClickHouse集群
ClickHouse(05)ClickHouse数据类型详解
ClickHouse(06)ClickHouse建表语句DDL详细解析
ClickHouse(07)ClickHouse数据库引擎解析
ClickHouse(08)ClickHouse表引擎概况
ClickHouse(09)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之MergeTree详细解析
ClickHouse(10)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之ReplacingMergeTree详细解析
ClickHouse(11)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之SummingMergeTree详细解析
ClickHouse(12)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之AggregatingMergeTree详细解析
ClickHouse(13)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之CollapsingMergeTree详细解析
ClickHouse(14)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之VersionedCollapsingMergeTree详细解析
ClickHouse(15)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之GraphiteMergeTree详细解析
ClickHouse(16)ClickHouse日志表引擎Log详细解析
ClickHouse(17)ClickHouse集成JDBC表引擎详细解析
ClickHouse(18)ClickHouse集成ODBC表引擎详细解析
ClickHouse(19)ClickHouse集成Hive表引擎详细解析
ClickHouse(20)ClickHouse集成PostgreSQL表引擎详细解析
ClickHouse(21)ClickHouse集成Kafka表引擎详细解析
ClickHouse(22)ClickHouse集成HDFS表引擎详细解析

知乎系列文章

ClickHouse(01)什么是ClickHouse,ClickHouse适用于什么场景
ClickHouse(02)ClickHouse架构设计介绍概述与ClickHouse数据分片设计
ClickHouse(03)ClickHouse怎么安装和部署
ClickHouse(04)如何搭建ClickHouse集群
ClickHouse(05)ClickHouse数据类型详解
ClickHouse(06)ClickHouse建表语句DDL详细解析
ClickHouse(07)ClickHouse数据库引擎解析
ClickHouse(08)ClickHouse表引擎概况
ClickHouse(09)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之MergeTree详细解析
ClickHouse(10)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之ReplacingMergeTree详细解析
ClickHouse(11)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之SummingMergeTree详细解析
ClickHouse(12)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之AggregatingMergeTree详细解析
ClickHouse(13)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之CollapsingMergeTree详细解析
ClickHouse(14)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之VersionedCollapsingMergeTree详细解析
ClickHouse(15)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之GraphiteMergeTree详细解析
ClickHouse(16)ClickHouse日志引擎Log详细解析
ClickHouse(17)ClickHouse集成JDBC表引擎详细解析
ClickHouse(18)ClickHouse集成ODBC表引擎详细解析
ClickHouse(19)ClickHouse集成Hive表引擎详细解析
ClickHouse(21)ClickHouse集成Kafka表引擎详细解析
ClickHouse(22)ClickHouse集成HDFS表引擎详细解析