--- slug: /ru/engines/table-engines/integrations/hdfs sidebar_position: 6 sidebar_label: HDFS --- # HDFS {#table_engines-hdfs} Этот движок обеспечивает интеграцию с экосистемой [Apache Hadoop](https://ru.wikipedia.org/wiki/Hadoop), позволяя управлять данными в HDFS посредством ClickHouse. Данный движок похож на движки [File](../special/file.md#table_engines-file) и [URL](../special/url.md#table_engines-url), но предоставляет возможности, характерные для Hadoop. ## Использование движка {#usage} ``` sql ENGINE = HDFS(URI, format) ``` **Параметры движка** В параметр `URI` нужно передавать полный URI файла в HDFS. Часть URI с путем файла может содержать шаблоны. В этом случае таблица может использоваться только для чтения. Параметр `format` должен быть таким, который ClickHouse может использовать и в запросах `INSERT`, и в запросах `SELECT`. Полный список поддерживаемых форматов смотрите в разделе [Форматы](../../../interfaces/formats.md#formats). **Пример:** **1.** Создадим на сервере таблицу `hdfs_engine_table`: ``` sql CREATE TABLE hdfs_engine_table (name String, value UInt32) ENGINE=HDFS('hdfs://hdfs1:9000/other_storage', 'TSV') ``` **2.** Заполним файл: ``` sql INSERT INTO hdfs_engine_table VALUES ('one', 1), ('two', 2), ('three', 3) ``` **3.** Запросим данные: ``` sql SELECT * FROM hdfs_engine_table LIMIT 2 ``` ``` text ┌─name─┬─value─┐ │ one │ 1 │ │ two │ 2 │ └──────┴───────┘ ``` ## Детали реализации {#implementation-details} - Поддерживается многопоточное чтение и запись. - Поддерживается репликация без копирования данных ([zero-copy](../../../operations/storing-data.md#zero-copy)). - Не поддерживается: - использование операций `ALTER` и `SELECT...SAMPLE`; - индексы. **Шаблоны в пути** Шаблоны могут содержаться в нескольких компонентах пути. Обрабатываются только существующие файлы, название которых целиком удовлетворяет шаблону (не только суффиксом или префиксом). - `*` — Заменяет любое количество любых символов кроме `/`, включая отсутствие символов. - `?` — Заменяет ровно один любой символ. - `{some_string,another_string,yet_another_one}` — Заменяет любую из строк `'some_string', 'another_string', 'yet_another_one'`. - `{N..M}` — Заменяет любое число в интервале от `N` до `M` включительно (может содержать ведущие нули). Конструкция с `{}` аналогична табличной функции [remote](../../../engines/table-engines/integrations/hdfs.md). **Пример** 1. Предположим, у нас есть несколько файлов со следующими URI в HDFS: - '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' 1. Есть несколько возможностей создать таблицу, состояющую из этих шести файлов: ``` sql CREATE TABLE table_with_range (name String, value UInt32) ENGINE = HDFS('hdfs://hdfs1:9000/{some,another}_dir/some_file_{1..3}', 'TSV') ``` Другой способ: ``` sql CREATE TABLE table_with_question_mark (name String, value UInt32) ENGINE = HDFS('hdfs://hdfs1:9000/{some,another}_dir/some_file_?', 'TSV') ``` Таблица, состоящая из всех файлов в обеих директориях (все файлы должны удовлетворять формату и схеме, указанной в запросе): ``` sql CREATE TABLE table_with_asterisk (name String, value UInt32) ENGINE = HDFS('hdfs://hdfs1:9000/{some,another}_dir/*', 'TSV') ``` :::danger Предупреждение Если список файлов содержит числовые интервалы с ведущими нулями, используйте конструкцию с фигурными скобочками для каждой цифры или используйте `?`. ::: **Example** Создадим таблицу с именами `file000`, `file001`, … , `file999`: ``` sql CREATE TABLE big_table (name String, value UInt32) ENGINE = HDFS('hdfs://hdfs1:9000/big_dir/file{0..9}{0..9}{0..9}', 'CSV') ``` ## Конфигурация {#configuration} Похоже на GraphiteMergeTree, движок HDFS поддерживает расширенную конфигурацию с использованием файла конфигурации ClickHouse. Есть два раздела конфигурации которые вы можете использовать: глобальный (`hdfs`) и на уровне пользователя (`hdfs_*`). Глобальные настройки применяются первыми, и затем применяется конфигурация уровня пользователя (если она указана). ``` xml /tmp/keytab/clickhouse.keytab clickuser@TEST.CLICKHOUSE.TECH kerberos root@TEST.CLICKHOUSE.TECH ``` ### Параметры конфигурации {#configuration-options} #### Поддерживаемые из libhdfs3 {#supported-by-libhdfs3} | **параметр** | **по умолчанию** | | - | - | | 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 | "" | [Руководство по конфигурации HDFS](https://hawq.apache.org/docs/userguide/2.3.0.0-incubating/reference/HDFSConfigurationParameterReference.html) поможет обьяснить назначения некоторых параметров. #### Расширенные параметры для ClickHouse {#clickhouse-extras} | **параметр** | **по умолчанию** | | - | - | |hadoop\_kerberos\_keytab | "" | |hadoop\_kerberos\_principal | "" | ### Ограничения {#limitations} * `hadoop_security_kerberos_ticket_cache_path` и `libhdfs3_conf` могут быть определены только на глобальном, а не на пользовательском уровне ## Поддержка Kerberos {#kerberos-support} Если параметр `hadoop_security_authentication` имеет значение `kerberos`, ClickHouse аутентифицируется с помощью Kerberos. [Расширенные параметры](#clickhouse-extras) и `hadoop_security_kerberos_ticket_cache_path` помогают сделать это. Обратите внимание что из-за ограничений libhdfs3 поддерживается только устаревший метод аутентификации, коммуникация с узлами данных не защищена SASL (`HADOOP_SECURE_DN_USER` надежный показатель такого подхода к безопасности). Используйте `tests/integration/test_storage_kerberized_hdfs/hdfs_configs/bootstrap.sh` для примера настроек. Если `hadoop_kerberos_keytab`, `hadoop_kerberos_principal` или `hadoop_security_kerberos_ticket_cache_path` указаны в настройках, будет использоваться аутентификация с помощью Kerberos. `hadoop_kerberos_keytab` и `hadoop_kerberos_principal` обязательны в этом случае. ## Виртуальные столбцы {#virtual-columns} - `_path` — Путь к файлу. - `_file` — Имя файла. **См. также** - [Виртуальные колонки](../../../engines/table-engines/index.md#table_engines-virtual_columns)