> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://clickhouse.com/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Conexión a un catálogo de datos > Conecta ClickHouse a catálogos de datos externos mediante el motor de base de datos DataLakeCatalog para exponer las tablas del catálogo como bases de datos nativas de ClickHouse. export const BetaBadge = ({link, galaxyTrack, galaxyEvent}) => { if (link) { return Beta ; } return
Funcionalidad beta.  Más información.
; }; En la [sección anterior](/docs/es/guides/use-cases/data-warehousing/getting-started/querying-directly), consultaste formatos de tabla abiertos pasando las rutas de almacenamiento directamente. En la práctica, la mayoría de las organizaciones gestionan los metadatos de las tablas mediante un **catálogo de datos**: un registro central que realiza un seguimiento de las ubicaciones de las tablas, los esquemas y las particiones. Cuando conectas ClickHouse a un catálogo mediante el motor de base de datos [`DataLakeCatalog`](/docs/es/reference/engines/database-engines/datalake), el catálogo completo se expone como una base de datos de ClickHouse. Cada tabla del catálogo aparece automáticamente y puede consultarse con toda la potencia de ClickHouse SQL, sin necesidad de conocer la ruta de cada tabla ni de gestionar credenciales para cada una. Esta guía explica cómo conectarse a [Databricks Unity Catalog](https://www.databricks.com/product/unity-catalog). ClickHouse también es compatible con los siguientes catálogos; consulta cada guía de referencia para ver las instrucciones completas de configuración: | Catálogo | Guía de referencia | | -------------------- | ------------------------------------------------------------------------------ | | AWS Glue | [AWS Glue catalog](/docs/es/guides/use-cases/data-warehousing/glue-catalog) | | Iceberg REST Catalog | [REST catalog](/docs/es/guides/use-cases/data-warehousing/rest-catalog) | | Lakekeeper | [Lakekeeper catalog](/docs/es/guides/use-cases/data-warehousing/lakekeeper-catalog) | | Project Nessie | [Nessie catalog](/docs/es/guides/use-cases/data-warehousing/nessie-catalog) | | Microsoft OneLake | [Fabric OneLake](/docs/es/guides/use-cases/data-warehousing/onelake-catalog) |
## Conectarse a Unity Catalog
A modo de ejemplo, usaremos Unity Catalog. [Databricks Unity Catalog](https://www.databricks.com/product/unity-catalog) proporciona una gobernanza centralizada para los datos de lakehouse de Databricks. Databricks admite múltiples formatos de datos para su lakehouse. Con ClickHouse, puede consultar tablas Delta e Iceberg de Unity Catalog que usan ubicaciones de almacenamiento externo. Actualmente, esta integración solo se admite en AWS. Las tablas del almacenamiento administrado de Databricks no son compatibles porque Unity Catalog no proporciona credenciales para esas ubicaciones. Consulte la [referencia de Unity Catalog](/docs/es/guides/use-cases/data-warehousing/unity-catalog) para obtener más detalles.
### Configuración de Unity en Databricks
Para permitir que ClickHouse interactúe con Unity Catalog, debe asegurarse de que Unity Catalog esté configurado para permitir la interacción con un lector externo. Esto se puede lograr siguiendo la guía [“Enable external data access to Unity Catalog”](https://docs.databricks.com/aws/en/external-access/admin). Además de habilitar el acceso externo, asegúrese de que el principal que configura la integración tenga el [privilegio](https://docs.databricks.com/aws/en/external-access/admin#external-schema) `EXTERNAL USE SCHEMA` sobre el esquema que contiene las tablas. Una vez configurado el catálogo, debe generar credenciales para ClickHouse. Se pueden usar dos métodos distintos, según el modo de interacción con Unity: * Para clientes de Iceberg, autentíquese con un [service principal](https://docs.databricks.com/aws/en/dev-tools/auth/oauth-m2m). * Para clientes de Delta, use un token de acceso personal ([PAT](https://docs.databricks.com/aws/en/dev-tools/auth/pat)).
### Conexión al catálogo
Con las credenciales, puede conectarse al endpoint correspondiente para consultar las tablas en Iceberg o Delta. Debe usar [Unity Catalog](/docs/es/guides/use-cases/data-warehousing/unity-catalog) para acceder a los datos en formato Delta. ```sql theme={null} SET allow_experimental_database_unity_catalog = 1; CREATE DATABASE unity ENGINE = DataLakeCatalog('https://.cloud.databricks.com/api/2.1/unity-catalog') SETTINGS warehouse = 'CATALOG_NAME', catalog_credential = '', catalog_type = 'unity'; ``` ```sql theme={null} SET allow_database_iceberg = 1; CREATE DATABASE unity ENGINE = DataLakeCatalog('https://.cloud.databricks.com/api/2.1/unity-catalog/iceberg-rest') SETTINGS catalog_type = 'rest', catalog_credential = ':', warehouse = 'workspace', oauth_server_uri = 'https://.cloud.databricks.com/oidc/v1/token', auth_scope = 'all-apis,sql'; ```
### Listar tablas
Una vez establecida la conexión con su catálogo, puede ver la lista de tablas. ```sql theme={null} SHOW TABLES FROM unity ``` ```response theme={null} ┌─name───────────────────────────────────────────────┐ │ unity.logs │ │ unity.single_day_log │ └────────────────────────────────────────────────────┘ 31 rows in set. ```
### Explorar los esquemas de las tablas
Podemos usar el comando estándar `SHOW CREATE TABLE` para ver cómo se crearon las tablas. **Se requieren comillas invertidas** Tenga en cuenta que es necesario especificar el espacio de nombres y el nombre de la tabla entre comillas invertidas; ClickHouse no admite más de un espacio de nombres. A continuación se asume que se consulta el catálogo REST de Iceberg: ```sql theme={null} SHOW CREATE TABLE unity.`icebench.single_day_log` CREATE TABLE unity.`icebench.single_day_log` ( `pull_request_number` Nullable(Int64), `commit_sha` Nullable(String), `check_start_time` Nullable(DateTime64(6, 'UTC')), `check_name` Nullable(String), `instance_type` Nullable(String), `instance_id` Nullable(String), `event_date` Nullable(Date32), `event_time` Nullable(DateTime64(6, 'UTC')), `event_time_microseconds` Nullable(DateTime64(6, 'UTC')), `thread_name` Nullable(String), `thread_id` Nullable(Decimal(20, 0)), `level` Nullable(String), `query_id` Nullable(String), `logger_name` Nullable(String), `message` Nullable(String), `revision` Nullable(Int64), `source_file` Nullable(String), `source_line` Nullable(Decimal(20, 0)), `message_format_string` Nullable(String) ) ENGINE = Iceberg('s3://...') ```
### Consultar una tabla
Se admiten todas las funciones de ClickHouse. De nuevo, el espacio de nombres y el nombre de la tabla deben ir entre comillas invertidas. ```sql theme={null} SELECT count() FROM unity.`icebench.single_day_log` ``` ```response theme={null} ┌───count()─┐ │ 282634391 │ -- 282.63 millones └───────────┘ 1 fila en el conjunto. Elapsed: 1.265 sec. ``` Para ver las instrucciones completas de configuración, consulta la [guía de referencia de Unity Catalog](/docs/es/guides/use-cases/data-warehousing/unity-catalog).