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> Uso de la función de tabla azureBlobStorage de ClickHouse

# Uso de la función de tabla azureBlobStorage de ClickHouse

export const Image = ({img, alt, size = "lg"}) => {
  const normalizedSize = ["sm", "md", "lg"].includes(size) ? size : "lg";
  return <div className={`ch-image-${normalizedSize}`}>
      <Frame>
        <img src={img} alt={alt} />
      </Frame>
    </div>;
};

Esta es una de las formas más eficientes y sencillas de copiar datos desde
Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage a ClickHouse. Con esta función de
tabla, puede indicar a ClickHouse que se conecte directamente al almacenamiento de Azure y
lea los datos bajo demanda.

Proporciona una interfaz similar a una tabla que le permite seleccionar, insertar y
filtrar datos directamente desde el origen. La función está muy optimizada y
admite muchos formatos de archivo de uso extendido, incluidos `CSV`, `JSON`, `Parquet`, `Arrow`,
`TSV`, `ORC`, `Avro` y más. Para ver la lista completa, consulte ["Formatos de datos"](/docs/es/reference/formats/index).

En esta sección, presentaremos una sencilla guía de inicio para transferir
datos desde Azure Blob Storage a ClickHouse, junto con consideraciones importantes
para usar esta función de forma eficaz. Para obtener más detalles y opciones avanzadas,
consulte la documentación oficial:
[página de documentación de la función de tabla `azureBlobStorage`](/docs/es/reference/functions/table-functions/azureBlobStorage)

<div id="acquiring-azure-blob-storage-access-keys">
  ## Obtención de claves de acceso de Azure Blob Storage
</div>

Para permitir que ClickHouse acceda a Azure Blob Storage, necesitará una cadena de conexión con una clave de acceso.

1. En el Portal de Azure, vaya a su **Cuenta de almacenamiento**.

2. En el menú de la izquierda, seleccione **Claves de acceso** en la sección **Seguridad +
   redes**.
   <Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99/k4wNHsd_gyvah7Fr/images/integrations/data-ingestion/azure-data-factory/azure-data-store-settings.webp?fit=max&auto=format&n=k4wNHsd_gyvah7Fr&q=85&s=508a9d21ffb595d9c42aceb1b8d41758" size="lg" alt="Configuración del almacén de datos de Azure" border width="1910" height="956" data-path="images/integrations/data-ingestion/azure-data-factory/azure-data-store-settings.webp" />

3. Elija **key1** o **key2** y haga clic en el botón **Mostrar** junto al
   campo **Cadena de conexión**.
   <Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99/k4wNHsd_gyvah7Fr/images/integrations/data-ingestion/azure-data-factory/azure-data-store-access-keys.webp?fit=max&auto=format&n=k4wNHsd_gyvah7Fr&q=85&s=4c6be625cdb736a731bd995ceb65ef47" size="lg" alt="Claves de acceso del almacén de datos de Azure" border width="1910" height="956" data-path="images/integrations/data-ingestion/azure-data-factory/azure-data-store-access-keys.webp" />

4. Copie la cadena de conexión: la usará como parámetro en la función de tabla azureBlobStorage.

<div id="querying-the-data-from-azure-blob-storage">
  ## Consultar datos desde Azure Blob Storage
</div>

Abra la consola de consultas de ClickHouse que prefiera; puede ser la
interfaz web de ClickHouse Cloud, el cliente ClickHouse CLI o cualquier otra herramienta que use para ejecutar
consultas. Una vez que tenga listas tanto la cadena de conexión como la consola de consultas de ClickHouse,
puede empezar a consultar datos directamente desde Azure Blob Storage.

En el siguiente ejemplo, consultamos todos los datos almacenados en archivos JSON ubicados en
un contenedor llamado data-container:

```sql theme={null}
SELECT * FROM azureBlobStorage(
    '<YOUR CONNECTION STRING>',
    'data-container',
    '*.json',
    'JSONEachRow');
```

Si quieres copiar esos datos a una tabla local de ClickHouse (p. ej., my\_table),
puedes usar una sentencia `INSERT INTO ... SELECT`:

```sql theme={null}
INSERT INTO my_table
SELECT * FROM azureBlobStorage(
    '<YOUR CONNECTION STRING>',
    'data-container',
    '*.json',
    'JSONEachRow');
```

Esto le permite incorporar de forma eficiente datos externos en ClickHouse sin
necesidad de pasos intermedios de ETL.

<div id="simple-example-using-the-environmental-sensors-dataset">
  ## Un ejemplo sencillo con el conjunto de datos Environmental Sensors
</div>

Como ejemplo, descargaremos un único archivo del conjunto de datos Environmental Sensors.

1. Descargue un [archivo de ejemplo](https://clickhouse-public-datasets.s3.eu-central-1.amazonaws.com/sensors/monthly/2019-06_bmp180.csv.zst)
   del [conjunto de datos Environmental Sensors](/docs/es/get-started/sample-datasets/environmental-sensors)

2. En Portal de Azure, cree una nueva cuenta de almacenamiento si aún no tiene una.

<Warning>
  Asegúrese de que **Allow storage account key access** esté habilitado para su cuenta de
  almacenamiento; de lo contrario, no podrá usar las claves de la cuenta para acceder a los
  datos.
</Warning>

3. Cree un nuevo contenedor en su cuenta de almacenamiento. En este ejemplo, lo llamamos sensors.
   Puede omitir este paso si usa un contenedor existente.

4. Cargue en el contenedor el archivo `2019-06_bmp180.csv.zst` que descargó anteriormente.

5. Siga los pasos descritos anteriormente para obtener la cadena de conexión de Azure Blob Storage.

Ahora que todo está configurado, puede consultar los datos directamente desde Azure Blob Storage:

```sql theme={null}
    SELECT *
    FROM azureBlobStorage(
        '<YOUR CONNECTION STRING>', 
        'sensors',
        '2019-06_bmp180.csv.zst', 
        'CSVWithNames')
    LIMIT 10
    SETTINGS format_csv_delimiter = ';'
```

7. Para cargar los datos en una tabla, cree una versión simplificada del
   esquema utilizado en el dataset original:
   ```sql theme={null}
   CREATE TABLE sensors
   (
       sensor_id UInt16,
       lat Float32,
       lon Float32,
       timestamp DateTime,
       temperature Float32
   )
   ENGINE = MergeTree
   ORDER BY (timestamp, sensor_id);
   ```

<Info>
  Para obtener más información sobre las opciones de configuración y la inferencia de esquema al
  consultar fuentes externas como Azure Blob Storage, consulte [Inferencia automática del
  esquema a partir de los datos de entrada](/docs/es/concepts/features/interfaces/schema-inference)
</Info>

8. Ahora inserte los datos de Azure Blob Storage en la tabla sensors:
   ```sql theme={null}
   INSERT INTO sensors
   SELECT sensor_id, lat, lon, timestamp, temperature
   FROM azureBlobStorage(
       '<YOUR CONNECTION STRING>', 
       'sensors',
       '2019-06_bmp180.csv.zst', 
       'CSVWithNames')
   SETTINGS format_csv_delimiter = ';'
   ```

La tabla sensors ya contiene los datos del archivo `2019-06_bmp180.csv.zst`
almacenado en Azure Blob Storage.

<div id="additional-resources">
  ## Recursos adicionales
</div>

Esta es solo una introducción básica al uso de la función azureBlobStorage. Para
conocer opciones más avanzadas y detalles de configuración, consulte la
documentación oficial:

* [Función de tabla azureBlobStorage](/docs/es/reference/functions/table-functions/azureBlobStorage)
* [Formatos de datos de entrada y salida](/docs/es/reference/formats/index)
* [Inferencia automática del esquema a partir de los datos de entrada](/docs/es/concepts/features/interfaces/schema-inference)