mirror of
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
synced 2024-12-16 19:32:07 +00:00
209 lines
13 KiB
Markdown
209 lines
13 KiB
Markdown
---
|
||
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)
|