ClickHouse/docs/ru/engines/table-engines/integrations/hdfs.md

sidebar_position	sidebar_label
6	HDFS

HDFS

Этот движок обеспечивает интеграцию с экосистемой Apache Hadoop, позволяя управлять данными в HDFS посредством ClickHouse. Данный движок похож на движки File и URL, но предоставляет возможности, характерные для Hadoop.

Использование движка

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.

Пример:

1. Создадим на сервере таблицу hdfs_engine_table:

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

2. Заполним файл:

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

3. Запросим данные:

SELECT * FROM hdfs_engine_table LIMIT 2

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

Детали реализации

• Поддерживается многопоточное чтение и запись.
• Поддерживается репликация без копирования данных (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.

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'

2. Есть несколько возможностей создать таблицу, состояющую из этих шести файлов:

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

Другой способ:

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):

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

:::danger "Warning" 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:

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

Конфигурация

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).

  <!-- Глобальные настройки для движка HDFS -->
  <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>

  <!-- Конфигурация специфичная для пользователя "root" -->
  <hdfs_root>
	<hadoop_kerberos_principal>root@TEST.CLICKHOUSE.TECH</hadoop_kerberos_principal>
  </hdfs_root>

Параметры конфигурации

Поддерживаемые из 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 поможет обьяснить назначения некоторых параметров.

Расширенные параметры для ClickHouse

параметр	по умолчанию
hadoop_kerberos_keytab	""
hadoop_kerberos_principal	""

Ограничения

• hadoop_security_kerberos_ticket_cache_path и libhdfs3_conf могут быть определены только на глобальном, а не на пользовательском уровне

Поддержка Kerberos

Если параметр hadoop_security_authentication имеет значение kerberos, ClickHouse аутентифицируется с помощью Kerberos. Расширенные параметры 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

• _path — Путь к файлу.
• _file — Имя файла.

См. также

• Виртуальные колонки