ClickHouse/docs/ru/engines/table-engines/integrations/hdfs.md
2022-08-26 13:37:11 -04:00

209 lines
13 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

---
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 "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`:
``` 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
<!-- 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 {#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)