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
иSELECT...SAMPLE
; - индексы.
- использование операций
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 отN
доM
включительно (может содержать ведущие нули).
Конструкция с {}
аналогична табличной функции remote.
Пример
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'
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')
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>[email protected]</hadoop_kerberos_principal>
<hadoop_security_authentication>kerberos</hadoop_security_authentication>
</hdfs>
<!-- Конфигурация специфичная для пользователя "root" -->
<hdfs_root>
<hadoop_kerberos_principal>[email protected]</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
иlibhdfs3_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