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slug: /zh/engines/table-engines/integrations/hdfs
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sidebar_position: 36
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sidebar_label: HDFS
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# HDFS {#table_engines-hdfs}
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这个引擎提供了与 [Apache Hadoop](https://en.wikipedia.org/wiki/Apache_Hadoop) 生态系统的集成，允许通过 ClickHouse 管理 [HDFS](https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html) 上的数据。这个引擎类似于
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[文件](../../../engines/table-engines/special/file.md#table_engines-file) 和 [URL](../../../engines/table-engines/special/url.md#table_engines-url) 引擎，但提供了 Hadoop 的特定功能。
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## 用法 {#usage}
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``` sql
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ENGINE = HDFS(URI, format)
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```
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`URI` 参数是 HDFS 中整个文件的 URI。
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`format` 参数指定一种可用的文件格式。 执行
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`SELECT` 查询时，格式必须支持输入，以及执行
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`INSERT` 查询时，格式必须支持输出. 你可以在 [格式](../../../interfaces/formats.md#formats) 章节查看可用的格式。
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路径部分 `URI` 可能包含 glob 通配符。 在这种情况下，表将是只读的。
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**示例:**
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**1.** 设置 `hdfs_engine_table` 表:
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``` sql
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CREATE TABLE hdfs_engine_table (name String, value UInt32) ENGINE=HDFS('hdfs://hdfs1:9000/other_storage', 'TSV')
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```
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**2.** 填充文件:
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``` sql
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INSERT INTO hdfs_engine_table VALUES ('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)
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```
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**3.** 查询数据:
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``` sql
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SELECT * FROM hdfs_engine_table LIMIT 2
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```
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``` text
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┌─name─┬─value─┐
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│ one │ 1 │
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│ two │ 2 │
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└──────┴───────┘
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```
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## 实施细节 {#implementation-details}
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- 读取和写入可以并行
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- 不支持:
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- `ALTER` 和 `SELECT...SAMPLE` 操作。
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- 索引。
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- 复制。
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**路径中的通配符**
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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）。
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- `*` — 替代任何数量的任何字符，除了 `/` 以及空字符串。
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- `?` — 代替任何单个字符.
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- `{some_string,another_string,yet_another_one}` — 替代任何字符串 `'some_string', 'another_string', 'yet_another_one'`.
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- `{N..M}` — 替换 N 到 M 范围内的任何数字，包括两个边界的值.
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带 `{}` 的结构类似于 [远程](../../../sql-reference/table-functions/remote.md) 表函数。
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**示例**
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1. 假设我们在 HDFS 上有几个 TSV 格式的文件，文件的 URI 如下:
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- ‘hdfs://hdfs1:9000/some_dir/some_file_1’
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- ‘hdfs://hdfs1:9000/some_dir/some_file_2’
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- ‘hdfs://hdfs1:9000/some_dir/some_file_3’
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- ‘hdfs://hdfs1:9000/another_dir/some_file_1’
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- ‘hdfs://hdfs1:9000/another_dir/some_file_2’
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- ‘hdfs://hdfs1:9000/another_dir/some_file_3’
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1. 有几种方法可以创建由所有六个文件组成的表:
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<!-- -->
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``` sql
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CREATE TABLE table_with_range (name String, value UInt32) ENGINE = HDFS('hdfs://hdfs1:9000/{some,another}_dir/some_file_{1..3}', 'TSV')
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```
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另一种方式:
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``` sql
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CREATE TABLE table_with_question_mark (name String, value UInt32) ENGINE = HDFS('hdfs://hdfs1:9000/{some,another}_dir/some_file_?', 'TSV')
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```
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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):
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``` sql
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CREATE TABLE table_with_asterisk (name String, value UInt32) ENGINE = HDFS('hdfs://hdfs1:9000/{some,another}_dir/*', 'TSV')
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```
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!!! warning "警告"
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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 `?`.
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**示例**
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创建具有名为文件的表 `file000`, `file001`, ... , `file999`:
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``` sql
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CREARE TABLE big_table (name String, value UInt32) ENGINE = HDFS('hdfs://hdfs1:9000/big_dir/file{0..9}{0..9}{0..9}', 'CSV')
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```
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## 配置 {#configuration}
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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) 。
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``` xml
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<!-- HDFS 引擎类型的全局配置选项 -->
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<hdfs>
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<hadoop_kerberos_keytab>/tmp/keytab/clickhouse.keytab</hadoop_kerberos_keytab>
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<hadoop_kerberos_principal>clickuser@TEST.CLICKHOUSE.TECH</hadoop_kerberos_principal>
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<hadoop_security_authentication>kerberos</hadoop_security_authentication>
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</hdfs>
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<!-- 用户 "root" 的指定配置 -->
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<hdfs_root>
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<hadoop_kerberos_principal>root@TEST.CLICKHOUSE.TECH</hadoop_kerberos_principal>
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</hdfs_root>
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```
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### 可选配置选项及其默认值的列表
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#### libhdfs3 支持的
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| **参数** | **默认值** |
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| rpc\_client\_connect\_tcpnodelay | true |
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| dfs\_client\_read\_shortcircuit | true |
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| output\_replace-datanode-on-failure | true |
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| input\_notretry-another-node | false |
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| input\_localread\_mappedfile | true |
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| dfs\_client\_use\_legacy\_blockreader\_local | false |
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| rpc\_client\_ping\_interval | 10 * 1000 |
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| rpc\_client\_connect\_timeout | 600 * 1000 |
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| rpc\_client\_read\_timeout | 3600 * 1000 |
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| rpc\_client\_write\_timeout | 3600 * 1000 |
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| rpc\_client\_socekt\_linger\_timeout | -1 |
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| rpc\_client\_connect\_retry | 10 |
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| rpc\_client\_timeout | 3600 * 1000 |
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| dfs\_default\_replica | 3 |
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| input\_connect\_timeout | 600 * 1000 |
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| input\_read\_timeout | 3600 * 1000 |
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| input\_write\_timeout | 3600 * 1000 |
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| input\_localread\_default\_buffersize | 1 * 1024 * 1024 |
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| dfs\_prefetchsize | 10 |
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| input\_read\_getblockinfo\_retry | 3 |
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| input\_localread\_blockinfo\_cachesize | 1000 |
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| input\_read\_max\_retry | 60 |
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| output\_default\_chunksize | 512 |
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| output\_default\_packetsize | 64 * 1024 |
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| output\_default\_write\_retry | 10 |
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||
| output\_connect\_timeout | 600 * 1000 |
|
||
| output\_read\_timeout | 3600 * 1000 |
|
||
| output\_write\_timeout | 3600 * 1000 |
|
||
| output\_close\_timeout | 3600 * 1000 |
|
||
| output\_packetpool\_size | 1024 |
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||
| output\_heeartbeat\_interval | 10 * 1000 |
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| dfs\_client\_failover\_max\_attempts | 15 |
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| dfs\_client\_read\_shortcircuit\_streams\_cache\_size | 256 |
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| dfs\_client\_socketcache\_expiryMsec | 3000 |
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| dfs\_client\_socketcache\_capacity | 16 |
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| dfs\_default\_blocksize | 64 * 1024 * 1024 |
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| dfs\_default\_uri | "hdfs://localhost:9000" |
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| hadoop\_security\_authentication | "simple" |
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| hadoop\_security\_kerberos\_ticket\_cache\_path | "" |
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| dfs\_client\_log\_severity | "INFO" |
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| dfs\_domain\_socket\_path | "" |
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[HDFS 配置参考](https://hawq.apache.org/docs/userguide/2.3.0.0-incubating/reference/HDFSConfigurationParameterReference.html) 也许会解释一些参数的含义.
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#### ClickHouse 额外的配置 {#clickhouse-extras}
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| **参数** | **默认值** |
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|hadoop\_kerberos\_keytab | "" |
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|hadoop\_kerberos\_principal | "" |
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|hadoop\_kerberos\_kinit\_command | kinit |
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#### 限制 {#limitations}
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* hadoop\_security\_kerberos\_ticket\_cache\_path 只能在全局配置, 不能指定用户
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## Kerberos 支持 {#kerberos-support}
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如果 hadoop\_security\_authentication 参数的值为 'kerberos' ，ClickHouse 将通过 Kerberos 设施进行认证。
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[这里的](#clickhouse-extras) 参数和 hadoop\_security\_kerberos\_ticket\_cache\_path 也许会有帮助.
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注意，由于 libhdfs3 的限制，只支持老式的方法。
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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)
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使用 tests/integration/test\_storage\_kerberized\_hdfs/hdfs_configs/bootstrap.sh 脚本作为参考。
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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.
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## 虚拟列 {#virtual-columns}
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- `_path` — 文件路径.
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- `_file` — 文件名.
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**另请参阅**
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- [虚拟列](../index.md#table_engines-virtual_columns)
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