Spark コネクタ - ClickHouse Documentation

このコネクタは、高度なパーティション化や述語プッシュダウンなどの ClickHouse 固有の最適化を活用して、クエリ性能とデータ処理を向上させます。このコネクタは ClickHouse 公式の JDBC コネクタをベースとしており、独自のカタログを管理します。 Spark 3.0 より前は、Spark には組み込みのカタログという概念がなかったため、ユーザーは通常、 Hive Metastore や AWS Glue などの外部カタログシステムを利用していました。これらの外部ソリューションでは、Spark からアクセスする前に、データソースのテーブルを手動で登録する必要がありました。しかし、Spark 3.0 でカタログの概念が導入されたことで、Spark はカタログプラグインを登録するだけでテーブルを自動的に検出できるようになりました。 Spark のデフォルトカタログは spark_catalog であり、テーブルは {catalog name}.{database}.{table} で識別されます。新しいカタログ機能により、1 つの Spark アプリケーションで複数のカタログを追加して利用できるようになりました。

Catalog API と TableProvider API の選び方

ClickHouse Spark コネクタは、Catalog API と TableProvider API (フォーマットベースのアクセス) という 2 つのアクセスパターンをサポートしています。その違いを理解することで、ユースケースに適したアプローチを選べます。

Catalog API と TableProvider API の比較

機能	Catalog API	TableProvider API
設定	Spark の設定で一元管理	操作ごとにオプションで指定
テーブルの検出	カタログ経由で自動的に検出	テーブルを手動で指定
DDL 操作	完全対応 (CREATE、DROP、ALTER)	制限あり (自動テーブル作成のみ)
Spark SQL インテグレーション	ネイティブ (`clickhouse.database.table`)	フォーマットの指定が必要
ユースケース	設定を一元管理した長期的で安定した接続	アドホック、動的、または一時的なアクセス

要件

Java 8 または 17 (Spark 4.0 では Java 17 以降が必要)
Scala 2.12 または 2.13 (Spark 4.0 は Scala 2.13 のみをサポート)
Apache Spark 3.3、3.4、3.5、または 4.0

互換性マトリクス

バージョン	対応する Spark バージョン	ClickHouse JDBC バージョン
main	Spark 3.3, 3.4, 3.5, 4.0	0.9.4
0.10.0	Spark 3.3, 3.4, 3.5, 4.0	0.9.5
0.9.0	Spark 3.3, 3.4, 3.5, 4.0	0.9.4
0.8.1	Spark 3.3, 3.4, 3.5	0.6.3
0.7.3	Spark 3.3, 3.4	0.4.6
0.6.0	Spark 3.3	0.3.2-patch11
0.5.0	Spark 3.2, 3.3	0.3.2-patch11
0.4.0	Spark 3.2, 3.3	依存なし
0.3.0	Spark 3.2, 3.3	依存なし
0.2.1	Spark 3.2	依存なし
0.1.2	Spark 3.2	依存なし

インストールとセットアップ

ClickHouse を Spark と統合するには、プロジェクト構成に応じて複数のインストール方法を選択できます。 ClickHouse Spark コネクタは、プロジェクトのビルドファイル (Maven の pom.xml や SBT の build.sbt など) に依存関係として直接追加できます。また、必要な JAR ファイルを $SPARK_HOME/jars/ フォルダーに配置するか、spark-submit コマンドで --jars フラグを使って Spark のオプションとして直接指定することもできます。どちらの方法でも、ClickHouse Spark コネクタを Spark 環境で利用できるようになります。

依存関係として追加

Maven
Gradle
SBT
Spark SQL/Shell CLI

<dependency>
  <groupId>com.clickhouse.spark</groupId>
  <artifactId>clickhouse-spark-runtime-{{ spark_binary_version }}_{{ scala_binary_version }}</artifactId>
  <version>{{ stable_version }}</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>com.clickhouse</groupId>
  <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId>
  <classifier>all</classifier>
  <version>{{ clickhouse_jdbc_version }}</version>
  <exclusions>
    <exclusion>
      <groupId>*</groupId>
      <artifactId>*</artifactId>
    </exclusion>
  </exclusions>
</dependency>

SNAPSHOT バージョンを使用するには、Maven で Sonatype の SNAPSHOT リリースを利用するための手順に従ってください。

dependencies {
  implementation("com.clickhouse.spark:clickhouse-spark-runtime-{{ spark_binary_version }}_{{ scala_binary_version }}:{{ stable_version }}")
  implementation("com.clickhouse:clickhouse-jdbc:{{ clickhouse_jdbc_version }}:all") { transitive = false }
}

SNAPSHOT バージョンを使用するには、Gradle で Sonatype の SNAPSHOT リリースを利用するための手順に従ってください。

libraryDependencies += "com.clickhouse" % "clickhouse-jdbc" % {{ clickhouse_jdbc_version }} classifier "all"
libraryDependencies += "com.clickhouse.spark" %% clickhouse-spark-runtime-{{ spark_binary_version }}_{{ scala_binary_version }} % {{ stable_version }}

Spark のシェルオプション (Spark SQL CLI、Spark Shell CLI、Spark Submit コマンド) を使用する場合は、必要な JAR を渡して依存関係を登録できます。

$SPARK_HOME/bin/spark-sql \
  --jars /path/clickhouse-spark-runtime-{{ spark_binary_version }}_{{ scala_binary_version }}:{{ stable_version }}.jar,/path/clickhouse-jdbc-{{ clickhouse_jdbc_version }}-all.jar

JAR ファイルを Spark クライアントノードにコピーしたくない場合は、代わりに次を使用できます。

  --repositories https://{maven-central-mirror or private-nexus-repo} \
  --packages com.clickhouse.spark:clickhouse-spark-runtime-{{ spark_binary_version }}_{{ scala_binary_version }}:{{ stable_version }},com.clickhouse:clickhouse-jdbc:{{ clickhouse_jdbc_version }}

注: SQL のみのユースケースでは、本番環境では Apache Kyuubi の使用を推奨します。

ライブラリをダウンロードする

バイナリJARの命名パターンは次のとおりです。

clickhouse-spark-runtime-${spark_binary_version}_${scala_binary_version}-${version}.jar

利用可能なリリース済み JAR ファイルはすべて Maven Central Repository で入手できます。日次ビルドの SNAPSHOT JAR ファイルは、上記で設定した Sonatype snapshots repository を通じて利用できます。

コネクタは clickhouse-http と clickhouse-client に依存しており、これらはどちらも clickhouse-jdbc:all に含まれているため、“all” classifier を指定した clickhouse-jdbc JAR を含めることが重要です。また、完全な JDBC パッケージを使用したくない場合は、 clickhouse-client JAR と clickhouse-http を個別に追加することもできます。いずれの場合も、パッケージのバージョンに互換性があることを互換性マトリクスに従って確認してください。

カタログを登録する (必須)

ClickHouse のテーブルにアクセスするには、以下の設定で新しい Spark カタログを構成する必要があります。

プロパティ	値	デフォルト値	必須
`spark.sql.catalog.<catalog_name>`	`com.clickhouse.spark.ClickHouseCatalog`	N/A	はい
`spark.sql.catalog.<catalog_name>.host`	`<clickhouse_host>`	`localhost`	いいえ
`spark.sql.catalog.<catalog_name>.protocol`	`http`	`http`	いいえ
`spark.sql.catalog.<catalog_name>.http_port`	`<clickhouse_port>`	`8123`	いいえ
`spark.sql.catalog.<catalog_name>.user`	`<clickhouse_username>`	`default`	いいえ
`spark.sql.catalog.<catalog_name>.password`	`<clickhouse_password>`	(空文字列)	いいえ
`spark.sql.catalog.<catalog_name>.database`	`<database>`	`default`	いいえ
`spark.<catalog_name>.write.format`	`json`	`arrow`	いいえ

これらの設定は、次のいずれかの方法で指定できます。

spark-defaults.conf を編集または作成する。
設定を spark-submit コマンド (または spark-shell / spark-sql CLI コマンド) に渡す。
コンテキストの初期化時に設定を追加する。

ClickHouse クラスターを使用する場合は、各インスタンスごとに一意のカタログ名を設定する必要があります。例:

spark.sql.catalog.clickhouse1                com.clickhouse.spark.ClickHouseCatalog
spark.sql.catalog.clickhouse1.host           10.0.0.1
spark.sql.catalog.clickhouse1.protocol       https
spark.sql.catalog.clickhouse1.http_port      8443
spark.sql.catalog.clickhouse1.user           default
spark.sql.catalog.clickhouse1.password
spark.sql.catalog.clickhouse1.database       default
spark.sql.catalog.clickhouse1.option.ssl     true

spark.sql.catalog.clickhouse2                com.clickhouse.spark.ClickHouseCatalog
spark.sql.catalog.clickhouse2.host           10.0.0.2
spark.sql.catalog.clickhouse2.protocol       https
spark.sql.catalog.clickhouse2.http_port      8443
spark.sql.catalog.clickhouse2.user           default
spark.sql.catalog.clickhouse2.password
spark.sql.catalog.clickhouse2.database       default
spark.sql.catalog.clickhouse2.option.ssl     true

このように設定すると、Spark SQL から clickhouse1 のテーブル <ck_db>.<ck_table> には clickhouse1.<ck_db>.<ck_table> でアクセスでき、clickhouse2 のテーブル <ck_db>.<ck_table> には clickhouse2.<ck_db>.<ck_table> でアクセスできます。

TableProvider API の使用 (フォーマットベースのアクセス)

カタログベースの方法に加え、ClickHouse Spark コネクタは、TableProvider API を通じた フォーマットベースのアクセス方式 もサポートしています。

フォーマットベースの読み取りの例

Python
Scala
Java

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# format API を使用して ClickHouse から読み込む
df = spark.read \
    .format("clickhouse") \
    .option("host", "your-clickhouse-host") \
    .option("protocol", "https") \
    .option("http_port", "8443") \
    .option("database", "default") \
    .option("table", "your_table") \
    .option("user", "default") \
    .option("password", "your_password") \
    .option("ssl", "true") \
    .load()

df.show()

val df = spark.read
  .format("clickhouse")
  .option("host", "your-clickhouse-host")
  .option("protocol", "https")
  .option("http_port", "8443")
  .option("database", "default")
  .option("table", "your_table")
  .option("user", "default")
  .option("password", "your_password")
  .option("ssl", "true")
  .load()

df.show()

Dataset<Row> df = spark.read()
    .format("clickhouse")
    .option("host", "your-clickhouse-host")
    .option("protocol", "https")
    .option("http_port", "8443")
    .option("database", "default")
    .option("table", "your_table")
    .option("user", "default")
    .option("password", "your_password")
    .option("ssl", "true")
    .load();

df.show();

フォーマットベースの書き込み例

Python
Scala
Java

# format APIを使用してClickHouseに書き込む
df.write \
    .format("clickhouse") \
    .option("host", "your-clickhouse-host") \
    .option("protocol", "https") \
    .option("http_port", "8443") \
    .option("database", "default") \
    .option("table", "your_table") \
    .option("user", "default") \
    .option("password", "your_password") \
    .option("ssl", "true") \
    .mode("append") \
    .save()

df.write
  .format("clickhouse")
  .option("host", "your-clickhouse-host")
  .option("protocol", "https")
  .option("http_port", "8443")
  .option("database", "default")
  .option("table", "your_table")
  .option("user", "default")
  .option("password", "your_password")
  .option("ssl", "true")
  .mode("append")
  .save()

df.write()
    .format("clickhouse")
    .option("host", "your-clickhouse-host")
    .option("protocol", "https")
    .option("http_port", "8443")
    .option("database", "default")
    .option("table", "your_table")
    .option("user", "default")
    .option("password", "your_password")
    .option("ssl", "true")
    .mode("append")
    .save();

TableProvider API の機能

TableProvider API には、便利な機能がいくつか用意されています。

自動テーブル作成

存在しないテーブルに書き込むと、コネクタが適切なスキーマでそのテーブルを自動的に作成します。コネクタには、適切なデフォルト設定が用意されています。

Engine: 指定しない場合は MergeTree() がデフォルトで使用されます。engine オプションを使って別のエンジンを指定できます (例: ReplacingMergeTree(), SummingMergeTree() など)
ORDER BY: 必須 - 新しいテーブルを作成する際は、order_by オプションを明示的に指定する必要があります。コネクタは、指定されたすべてのカラムがスキーマ内に存在することを検証します。
Nullable Key Support: ORDER BY に Nullable カラムが含まれる場合は、自動的に settings.allow_nullable_key=1 を追加します

Python
Scala
Java

# テーブルは明示的な ORDER BY を指定して自動的に作成されます（必須）
df.write \
    .format("clickhouse") \
    .option("host", "your-host") \
    .option("database", "default") \
    .option("table", "new_table") \
    .option("order_by", "id") \
    .mode("append") \
    .save()

# カスタムエンジンを使用してテーブル作成オプションを指定
df.write \
    .format("clickhouse") \
    .option("host", "your-host") \
    .option("database", "default") \
    .option("table", "new_table") \
    .option("order_by", "id, timestamp") \
    .option("engine", "ReplacingMergeTree()") \
    .option("settings.allow_nullable_key", "1") \
    .mode("append") \
    .save()

// テーブルは明示的な ORDER BY を指定して自動的に作成されます（必須）
df.write
  .format("clickhouse")
  .option("host", "your-host")
  .option("database", "default")
  .option("table", "new_table")
  .option("order_by", "id")
  .mode("append")
  .save()

// 明示的なテーブル作成オプションとカスタムエンジンを使用
df.write
  .format("clickhouse")
  .option("host", "your-host")
  .option("database", "default")
  .option("table", "new_table")
  .option("order_by", "id, timestamp")
  .option("engine", "ReplacingMergeTree()")
  .option("settings.allow_nullable_key", "1")
  .mode("append")
  .save()

// テーブルは明示的な ORDER BY を指定して自動的に作成されます（必須）
df.write()
    .format("clickhouse")
    .option("host", "your-host")
    .option("database", "default")
    .option("table", "new_table")
    .option("order_by", "id")
    .mode("append")
    .save();

// 明示的なテーブル作成オプションとカスタムエンジンを使用
df.write()
    .format("clickhouse")
    .option("host", "your-host")
    .option("database", "default")
    .option("table", "new_table")
    .option("order_by", "id, timestamp")
    .option("engine", "ReplacingMergeTree()")
    .option("settings.allow_nullable_key", "1")
    .mode("append")
    .save();

ORDER BY 必須: TableProvider API 経由で新しいテーブルを作成する場合、order_by オプションは必須です。ORDER BY 句に使用するカラムを明示的に指定する必要があります。コネクタは、指定されたすべてのカラムがスキーマ内に存在することを検証し、いずれかのカラムが不足している場合はエラーを返します。Engine の選択: デフォルトのエンジンは MergeTree() ですが、engine オプションを使用して任意の ClickHouse テーブルエンジンを指定できます (例: ReplacingMergeTree(), SummingMergeTree(), AggregatingMergeTree() など) 。

TableProvider の接続オプション

フォーマットベースの API を使用する場合は、次の接続オプションを利用できます。

接続オプション

オプション	説明	デフォルト値	必須
`host`	ClickHouse server のホスト名	`localhost`	はい
`protocol`	接続プロトコル (`http` または `https`)	`http`	いいえ
`http_port`	HTTP/HTTPS のポート	`8123`	いいえ
`database`	データベース名	`default`	はい
`table`	テーブル名	該当なし	はい
`user`	authentication 用のユーザー名	`default`	いいえ
`password`	authentication 用のパスワード	(空文字列)	いいえ
`ssl`	SSL 接続を有効にする	`false`	いいえ
`ssl_mode`	SSL モード (`NONE`、`STRICT` など)	`STRICT`	いいえ
`timezone`	日付/時刻の操作に使用するタイムゾーン	`server`	いいえ

テーブル作成オプション

これらのオプションは、テーブルが存在せず、新たに作成する必要がある場合に使用します。

オプション	説明	デフォルト値	必須
`order_by`	ORDER BY 句に使用するカラム。複数カラムを指定する場合はカンマ区切り	N/A	はい
`engine`	ClickHouse のテーブルエンジン (例: `MergeTree()`, `ReplacingMergeTree()`, `SummingMergeTree()` など)	`MergeTree()`	いいえ
`settings.allow_nullable_key`	ORDER BY で Nullable なキーを有効にします (ClickHouse Cloud 向け)	自動検出**	いいえ
`settings.<key>`	任意の ClickHouse テーブル設定	N/A	いいえ
`cluster`	分散テーブル用のクラスター名	N/A	いいえ
`clickhouse.column.<name>.variant_types`	Variant カラム用の ClickHouse 型のカンマ区切りリスト (例: `String, Int64, Bool, JSON`) 。型名では大文字と小文字が区別されます。カンマの後のスペースは省略可能です。	N/A	いいえ

新しいテーブルを作成する場合、order_by オプションは必須です。指定するすべてのカラムはスキーマ内に存在している必要があります。 ** ORDER BY に Nullable カラムが含まれており、明示的に指定されていない場合は、自動的に 1 に設定されます。

ベストプラクティス: ClickHouse Cloud では、ORDER BY のカラムが Nullable になる可能性がある場合は、settings.allow_nullable_key=1 を明示的に設定してください。ClickHouse Cloud ではこの設定が必要です。

書き込みモード

Spark コネクタ (TableProvider API と Catalog API の両方) は、以下の Spark 書き込みモードをサポートしています。

append: 既存のテーブルにデータを追加
overwrite: テーブル内のすべてのデータを置き換える (テーブルを空にする)

パーティション単位の上書きはサポートされていません: このコネクタは現在、パーティションレベルの上書き操作 (例: partitionBy を使用した overwrite モード) をサポートしていません。この機能は現在開発中です。進捗については、GitHub issue #34 を参照してください。

Python
Scala
Java

# 上書きモード（最初にテーブルを空にする）
df.write \
    .format("clickhouse") \
    .option("host", "your-host") \
    .option("database", "default") \
    .option("table", "my_table") \
    .mode("overwrite") \
    .save()

// 上書きモード（最初にテーブルを空にする）
df.write
  .format("clickhouse")
  .option("host", "your-host")
  .option("database", "default")
  .option("table", "my_table")
  .mode("overwrite")
  .save()

// 上書きモード（最初にテーブルを空にする）
df.write()
    .format("clickhouse")
    .option("host", "your-host")
    .option("database", "default")
    .option("table", "my_table")
    .mode("overwrite")
    .save();

ClickHouse オプションの設定

Catalog API と TableProvider API はどちらも、ClickHouse 固有のオプション (コネクタのオプションではなく) を設定できます。これらのオプションは、テーブルの作成時やクエリの実行時に ClickHouse に渡されます。 ClickHouse オプションを使用すると、allow_nullable_key、index_granularity、その他のテーブルレベルまたはクエリレベルの設定など、ClickHouse 固有の設定を構成できます。これらは、コネクタが ClickHouse に接続する方法を制御するコネクタオプション (host、database、table など) とは異なります。

TableProvider API を使用する

TableProvider API では、settings.<key> 形式のオプションを使用します。

Python
Scala
Java

df.write \
    .format("clickhouse") \
    .option("host", "your-host") \
    .option("database", "default") \
    .option("table", "my_table") \
    .option("order_by", "id") \
    .option("settings.allow_nullable_key", "1") \
    .option("settings.index_granularity", "8192") \
    .mode("append") \
    .save()

df.write
  .format("clickhouse")
  .option("host", "your-host")
  .option("database", "default")
  .option("table", "my_table")
  .option("order_by", "id")
  .option("settings.allow_nullable_key", "1")
  .option("settings.index_granularity", "8192")
  .mode("append")
  .save()

df.write()
    .format("clickhouse")
    .option("host", "your-host")
    .option("database", "default")
    .option("table", "my_table")
    .option("order_by", "id")
    .option("settings.allow_nullable_key", "1")
    .option("settings.index_granularity", "8192")
    .mode("append")
    .save();

Catalog API を使用する

Catalog API を使用する場合は、Spark の設定で spark.sql.catalog.<catalog_name>.option.<key> の形式を使用します。

spark.sql.catalog.clickhouse.option.allow_nullable_key 1
spark.sql.catalog.clickhouse.option.index_granularity 8192

または、Spark SQL でテーブルを作成する際に設定することもできます:

CREATE TABLE clickhouse.default.my_table (
  id INT,
  name STRING
) USING ClickHouse
TBLPROPERTIES (
  engine = 'MergeTree()',
  order_by = 'id',
  'settings.allow_nullable_key' = '1',
  'settings.index_granularity' = '8192'
)

ClickHouse Cloud の設定

ClickHouse Cloud に接続する際は、SSL を有効にし、適切な SSL モードを設定してください。たとえば、次のようにします。

spark.sql.catalog.clickhouse.option.ssl        true
spark.sql.catalog.clickhouse.option.ssl_mode   NONE

データの読み取り

Java
Scala
Python
Spark SQL

public static void main(String[] args) {
        // Spark セッションを作成
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
                .appName("example")
                .master("local[*]")
                .config("spark.sql.catalog.clickhouse", "com.clickhouse.spark.ClickHouseCatalog")
                .config("spark.sql.catalog.clickhouse.host", "127.0.0.1")
                .config("spark.sql.catalog.clickhouse.protocol", "http")
                .config("spark.sql.catalog.clickhouse.http_port", "8123")
                .config("spark.sql.catalog.clickhouse.user", "default")
                .config("spark.sql.catalog.clickhouse.password", "123456")
                .config("spark.sql.catalog.clickhouse.database", "default")
                .config("spark.clickhouse.write.format", "json")
                .getOrCreate();

        Dataset<Row> df = spark.sql("select * from clickhouse.default.example_table");

        df.show();

        spark.stop();
    }

object NativeSparkRead extends App {
  val spark = SparkSession.builder
    .appName("example")
    .master("local[*]")
    .config("spark.sql.catalog.clickhouse", "com.clickhouse.spark.ClickHouseCatalog")
    .config("spark.sql.catalog.clickhouse.host", "127.0.0.1")
    .config("spark.sql.catalog.clickhouse.protocol", "http")
    .config("spark.sql.catalog.clickhouse.http_port", "8123")
    .config("spark.sql.catalog.clickhouse.user", "default")
    .config("spark.sql.catalog.clickhouse.password", "123456")
    .config("spark.sql.catalog.clickhouse.database", "default")
    .config("spark.clickhouse.write.format", "json")
    .getOrCreate

  val df = spark.sql("select * from clickhouse.default.example_table")

  df.show()

  spark.stop()
}

from pyspark.sql import SparkSession

packages = [
    "com.clickhouse.spark:clickhouse-spark-runtime-3.4_2.12:0.8.0",
    "com.clickhouse:clickhouse-client:0.7.0",
    "com.clickhouse:clickhouse-http-client:0.7.0",
    "org.apache.httpcomponents.client5:httpclient5:5.2.1"

]

spark = (SparkSession.builder
         .config("spark.jars.packages", ",".join(packages))
         .getOrCreate())

spark.conf.set("spark.sql.catalog.clickhouse", "com.clickhouse.spark.ClickHouseCatalog")
spark.conf.set("spark.sql.catalog.clickhouse.host", "127.0.0.1")
spark.conf.set("spark.sql.catalog.clickhouse.protocol", "http")
spark.conf.set("spark.sql.catalog.clickhouse.http_port", "8123")
spark.conf.set("spark.sql.catalog.clickhouse.user", "default")
spark.conf.set("spark.sql.catalog.clickhouse.password", "123456")
spark.conf.set("spark.sql.catalog.clickhouse.database", "default")
spark.conf.set("spark.clickhouse.write.format", "json")

df = spark.sql("select * from clickhouse.default.example_table")
df.show()

   CREATE TEMPORARY VIEW jdbcTable
           USING org.apache.spark.sql.jdbc
           OPTIONS (
                   url "jdbc:ch://localhost:8123/default", 
                   dbtable "schema.tablename",
                   user "username",
                   password "password",
                   driver "com.clickhouse.jdbc.ClickHouseDriver" 
           );
           
   SELECT * FROM jdbcTable;

データの書き込み

パーティションの上書きはサポートされていません: Catalog API は現在、パーティション単位の上書き操作 (例: partitionBy を使用する overwrite モード) をサポートしていません。この機能は現在開発中です。進捗状況については、GitHub issue #34 を参照してください。

Java
Scala
Python
Spark SQL

 public static void main(String[] args) throws AnalysisException {

        // Spark セッションを作成
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
                .appName("example")
                .master("local[*]")
                .config("spark.sql.catalog.clickhouse", "com.clickhouse.spark.ClickHouseCatalog")
                .config("spark.sql.catalog.clickhouse.host", "127.0.0.1")
                .config("spark.sql.catalog.clickhouse.protocol", "http")
                .config("spark.sql.catalog.clickhouse.http_port", "8123")
                .config("spark.sql.catalog.clickhouse.user", "default")
                .config("spark.sql.catalog.clickhouse.password", "123456")
                .config("spark.sql.catalog.clickhouse.database", "default")
                .config("spark.clickhouse.write.format", "json")
                .getOrCreate();

        // DataFrame のスキーマを定義
        StructType schema = new StructType(new StructField[]{
                DataTypes.createStructField("id", DataTypes.IntegerType, false),
                DataTypes.createStructField("name", DataTypes.StringType, false),
        });

        List<Row> data = Arrays.asList(
                RowFactory.create(1, "Alice"),
                RowFactory.create(2, "Bob")
        );

        // DataFrame を作成
        Dataset<Row> df = spark.createDataFrame(data, schema);

        df.writeTo("clickhouse.default.example_table").append();

        spark.stop();
    }

object NativeSparkWrite extends App {
  // Spark セッションを作成
  val spark: SparkSession = SparkSession.builder
    .appName("example")
    .master("local[*]")
    .config("spark.sql.catalog.clickhouse", "com.clickhouse.spark.ClickHouseCatalog")
    .config("spark.sql.catalog.clickhouse.host", "127.0.0.1")
    .config("spark.sql.catalog.clickhouse.protocol", "http")
    .config("spark.sql.catalog.clickhouse.http_port", "8123")
    .config("spark.sql.catalog.clickhouse.user", "default")
    .config("spark.sql.catalog.clickhouse.password", "123456")
    .config("spark.sql.catalog.clickhouse.database", "default")
    .config("spark.clickhouse.write.format", "json")
    .getOrCreate

  // DataFrame のスキーマを定義
  val rows = Seq(Row(1, "John"), Row(2, "Doe"))

  val schema = List(
    StructField("id", DataTypes.IntegerType, nullable = false),
    StructField("name", StringType, nullable = true)
  )
  // DataFrame を作成
  val df: DataFrame = spark.createDataFrame(
    spark.sparkContext.parallelize(rows),
    StructType(schema)
  )

  df.writeTo("clickhouse.default.example_table").append()

  spark.stop()
}

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import Row

# 上記の互換性マトリクスを満たす任意のパッケージの組み合わせを使用できます。
packages = [
    "com.clickhouse.spark:clickhouse-spark-runtime-3.4_2.12:0.8.0",
    "com.clickhouse:clickhouse-client:0.7.0",
    "com.clickhouse:clickhouse-http-client:0.7.0",
    "org.apache.httpcomponents.client5:httpclient5:5.2.1"

]

spark = (SparkSession.builder
         .config("spark.jars.packages", ",".join(packages))
         .getOrCreate())

spark.conf.set("spark.sql.catalog.clickhouse", "com.clickhouse.spark.ClickHouseCatalog")
spark.conf.set("spark.sql.catalog.clickhouse.host", "127.0.0.1")
spark.conf.set("spark.sql.catalog.clickhouse.protocol", "http")
spark.conf.set("spark.sql.catalog.clickhouse.http_port", "8123")
spark.conf.set("spark.sql.catalog.clickhouse.user", "default")
spark.conf.set("spark.sql.catalog.clickhouse.password", "123456")
spark.conf.set("spark.sql.catalog.clickhouse.database", "default")
spark.conf.set("spark.clickhouse.write.format", "json")

# DataFrame を作成
data = [Row(id=11, name="John"), Row(id=12, name="Doe")]
df = spark.createDataFrame(data)

# DataFrame を ClickHouse に書き込む
df.writeTo("clickhouse.default.example_table").append()

    -- resultTable は、clickhouse.default.example_table に挿入する Spark の中間 DataFrame です
   INSERT INTO TABLE clickhouse.default.example_table
                SELECT * FROM resultTable;
                

DDL 操作

Spark SQL を使用すると、ClickHouse インスタンスに対して DDL 操作を実行でき、すべての変更は即座に ClickHouse に永続化されます。 Spark SQL では、ClickHouse とまったく同じようにクエリを記述できるため、たとえば CREATE TABLE や TRUNCATE などのコマンドも、変更を加えることなく直接実行できます。

Spark SQL を使用する場合、一度に実行できるステートメントは 1 つだけです。

USE clickhouse;

CREATE TABLE test_db.tbl_sql (
  create_time TIMESTAMP NOT NULL,
  m           INT       NOT NULL COMMENT 'part key',
  id          BIGINT    NOT NULL COMMENT 'sort key',
  value       STRING
) USING ClickHouse
PARTITIONED BY (m)
TBLPROPERTIES (
  engine = 'MergeTree()',
  order_by = 'id',
  settings.index_granularity = 8192
);

上記の例は Spark SQL クエリを示しています。これらのクエリは、Java、Scala、 PySpark、またはシェルなど、任意の API を使ってアプリケーション内で実行できます。

VariantType を扱う

VariantType のサポートは Spark 4.0+ で利用でき、Experimental な JSON/Variant 型を有効にした ClickHouse 25.3+ が必要です。

このコネクタは、半構造化データを扱うための Spark の VariantType をサポートしています。VariantType は ClickHouse の JSON 型および Variant 型にマッピングされるため、柔軟なスキーマを持つデータを効率的に保存およびクエリできます。

このセクションでは、VariantType の型マッピングと使用方法に絞って説明します。サポートされているすべてのデータ型の概要については、サポートされているデータ型セクションを参照してください。

ClickHouse 型マッピング

ClickHouse 型	Spark 型	説明
`JSON`	`VariantType`	JSONオブジェクトのみを格納します (`{` で始まる必要があります)
`Variant(T1, T2, ...)`	`VariantType`	プリミティブ、配列、JSON など、複数の型を格納します

VariantType データの読み込み

ClickHouse から読み込む際、JSON カラムと Variant カラムは自動的に Spark の VariantType にマッピングされます。

Scala
Python
Java

// JSONカラムをVariantTypeとして読み込む
val df = spark.sql("SELECT id, data FROM clickhouse.default.json_table")

// Variantデータにアクセス
df.show()

// 確認のため、VariantをJSON文字列に変換
import org.apache.spark.sql.functions._
df.select(
  col("id"),
  to_json(col("data")).as("data_json")
).show()

# JSONカラムをVariantTypeとして読み込む
df = spark.sql("SELECT id, data FROM clickhouse.default.json_table")

# Variantデータにアクセス
df.show()

# 確認のため、VariantをJSON文字列に変換
from pyspark.sql.functions import to_json
df.select(
    "id",
    to_json("data").alias("data_json")
).show()

// JSONカラムをVariantTypeとして読み込む
Dataset<Row> df = spark.sql("SELECT id, data FROM clickhouse.default.json_table");

// Variantデータにアクセス
df.show();

// 確認のため、VariantをJSON文字列に変換
import static org.apache.spark.sql.functions.*;
df.select(
    col("id"),
    to_json(col("data")).as("data_json")
).show();

VariantType データの書き込み

JSON または Variant カラム型を使用して、VariantType データを ClickHouse に書き込めます。

Scala
Python
Java

import org.apache.spark.sql.functions._

// JSON データを含む DataFrame を作成
val jsonData = Seq(
  (1, """{"name": "Alice", "age": 30}"""),
  (2, """{"name": "Bob", "age": 25}"""),
  (3, """{"name": "Charlie", "city": "NYC"}""")
).toDF("id", "json_string")

// JSON 文字列を VariantType にパース
val variantDF = jsonData.select(
  col("id"),
  parse_json(col("json_string")).as("data")
)

// JSON 型を使って ClickHouse に書き込む（JSON object のみ）
variantDF.writeTo("clickhouse.default.user_data").create()

// または、複数の型を持つ Variant を指定
spark.sql("""
  CREATE TABLE clickhouse.default.mixed_data (
    id INT,
    data VARIANT
  ) USING clickhouse
  TBLPROPERTIES (
    'clickhouse.column.data.variant_types' = 'String, Int64, Bool, JSON',
    'engine' = 'MergeTree()',
    'order_by' = 'id'
  )
""")

from pyspark.sql.functions import parse_json

# JSON データを含む DataFrame を作成
json_data = [
    (1, '{"name": "Alice", "age": 30}'),
    (2, '{"name": "Bob", "age": 25}'),
    (3, '{"name": "Charlie", "city": "NYC"}')
]
df = spark.createDataFrame(json_data, ["id", "json_string"])

# JSON 文字列を VariantType にパース
variant_df = df.select(
    "id",
    parse_json("json_string").alias("data")
)

# JSON 型を使って ClickHouse に書き込む
variant_df.writeTo("clickhouse.default.user_data").create()

# または、複数の型を持つ Variant を指定
spark.sql("""
  CREATE TABLE clickhouse.default.mixed_data (
    id INT,
    data VARIANT
  ) USING clickhouse
  TBLPROPERTIES (
    'clickhouse.column.data.variant_types' = 'String, Int64, Bool, JSON',
    'engine' = 'MergeTree()',
    'order_by' = 'id'
  )
""")

import static org.apache.spark.sql.functions.*;

// JSON データを含む DataFrame を作成
List<Row> jsonData = Arrays.asList(
    RowFactory.create(1, "{\"name\": \"Alice\", \"age\": 30}"),
    RowFactory.create(2, "{\"name\": \"Bob\", \"age\": 25}"),
    RowFactory.create(3, "{\"name\": \"Charlie\", \"city\": \"NYC\"}")
);
StructType schema = new StructType(new StructField[]{
    DataTypes.createStructField("id", DataTypes.IntegerType, false),
    DataTypes.createStructField("json_string", DataTypes.StringType, false)
});
Dataset<Row> jsonDF = spark.createDataFrame(jsonData, schema);

// JSON 文字列を VariantType にパース
Dataset<Row> variantDF = jsonDF.select(
    col("id"),
    parse_json(col("json_string")).as("data")
);

// JSON 型を使って ClickHouse に書き込む（JSON object のみ）
variantDF.writeTo("clickhouse.default.user_data").create();

// または、複数の型を持つ Variant を指定
spark.sql("CREATE TABLE clickhouse.default.mixed_data (" +
    "id INT, " +
    "data VARIANT" +
    ") USING clickhouse " +
    "TBLPROPERTIES (" +
    "'clickhouse.column.data.variant_types' = 'String, Int64, Bool, JSON', " +
    "'engine' = 'MergeTree()', " +
    "'order_by' = 'id'" +
    ")");

Spark SQLでのVariantType テーブルの作成

Spark SQL の DDL を使用して、VariantType テーブルを作成できます。

-- JSON 型（デフォルト）でテーブルを作成
CREATE TABLE clickhouse.default.json_table (
  id INT,
  data VARIANT
) USING clickhouse
TBLPROPERTIES (
  'engine' = 'MergeTree()',
  'order_by' = 'id'
)

-- 複数の型をサポートする Variant 型のテーブルを作成する
CREATE TABLE clickhouse.default.flexible_data (
  id INT,
  data VARIANT
) USING clickhouse
TBLPROPERTIES (
  'clickhouse.column.data.variant_types' = 'String, Int64, Float64, Bool, Array(String), JSON',
  'engine' = 'MergeTree()',
  'order_by' = 'id'
)

Variant 型の設定

VariantType カラムを含むテーブルを作成する際は、使用する ClickHouse の型を指定できます。

JSON 型 (デフォルト)

variant_types プロパティが指定されていない場合、このカラムはデフォルトで ClickHouse の JSON 型となり、JSON オブジェクトのみを受け付けます：

CREATE TABLE clickhouse.default.json_table (
  id INT,
  data VARIANT
) USING clickhouse
TBLPROPERTIES (
  'engine' = 'MergeTree()',
  'order_by' = 'id'
)

これにより、次の ClickHouse クエリが生成されます。

CREATE TABLE json_table (id Int32, data JSON) ENGINE = MergeTree() ORDER BY id

複数の型をサポートする Variant 型

プリミティブ、Array、JSON オブジェクトをサポートするには、variant_types プロパティに型を指定します。

CREATE TABLE clickhouse.default.flexible_data (
  id INT,
  data VARIANT
) USING clickhouse
TBLPROPERTIES (
  'clickhouse.column.data.variant_types' = 'String, Int64, Float64, Bool, Array(String), JSON',
  'engine' = 'MergeTree()',
  'order_by' = 'id'
)

これにより、次の ClickHouse クエリが生成されます：

CREATE TABLE flexible_data (
  id Int32, 
  data Variant(String, Int64, Float64, Bool, Array(String), JSON)
) ENGINE = MergeTree() ORDER BY id

サポートされている Variant 型

Variant() では、以下の ClickHouse 型を使用できます。

プリミティブ: String, Int8, Int16, Int32, Int64, UInt8, UInt16, UInt32, UInt64, Float32, Float64, Bool
配列: Array(T) (T は、ネストした配列を含む任意のサポート対象の型)
JSON: JSON オブジェクトを格納するための JSON

読み取りフォーマットの設定

デフォルトでは、JSON および Variant カラムは VariantType として読み取られます。これを上書きして、文字列として読み取ることもできます。

Scala
Python
Java

// JSON/Variant を VariantType ではなく文字列として読み取る
spark.conf.set("spark.clickhouse.read.jsonAs", "string")

val df = spark.sql("SELECT id, data FROM clickhouse.default.json_table")
// data カラムは JSON 文字列を含む StringType になる

# JSON/Variant を VariantType ではなく文字列として読み取る
spark.conf.set("spark.clickhouse.read.jsonAs", "string")

df = spark.sql("SELECT id, data FROM clickhouse.default.json_table")
# data カラムは JSON 文字列を含む StringType になる

// JSON/Variant を VariantType ではなく文字列として読み取る
spark.conf().set("spark.clickhouse.read.jsonAs", "string");

Dataset<Row> df = spark.sql("SELECT id, data FROM clickhouse.default.json_table");
// data カラムは JSON 文字列を含む StringType になる

書き込みフォーマットのサポート

VariantType の書き込みサポートは、フォーマットによって異なります。

フォーマット	サポート	注記
JSON	✅ 完全	`JSON` 型と `Variant` 型の両方をサポートします。VariantType データには `JSON` を推奨します
Arrow	⚠️ 部分的	ClickHouse の `JSON` 型への書き込みをサポートします。ClickHouse の `Variant` 型はサポートしていません。完全対応は https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/92752 の解決待ちです

書き込みフォーマットを設定します。

spark.conf.set("spark.clickhouse.write.format", "json")  // Variant 型に推奨

ClickHouse の Variant 型に書き込む必要がある場合は、JSONフォーマットを使用してください。Arrow フォーマットでは、JSON 型にしか書き込めません。

ベストプラクティス

JSON 専用のデータには JSON 型を使用する: JSON object だけを保存する場合は、デフォルトの JSON 型 (variant_types プロパティなし) を使用します
型を明示的に指定する: Variant() を使用する場合は、保存する予定のすべての型を明示的に列挙します
実験的機能を有効にする: ClickHouse で allow_experimental_json_type = 1 が有効になっていることを確認します
書き込みには JSON フォーマットを使用する: 互換性を高めるため、VariantType データの書き込みには JSON フォーマットを使用することを推奨します
クエリパターンを考慮する: JSON/Variant 型は、効率的にフィルタリングするための ClickHouse の JSON パスクエリをサポートしています
パフォーマンス向上のためのカラムヒント: ClickHouse で JSON フィールドを使用する場合、カラムヒントを追加するとクエリのパフォーマンスが向上します。現在、Spark 経由でのカラムヒントの追加はサポートされていません。この機能の進捗状況は GitHub issue #497 を参照してください。

例: ワークフロー全体

Scala
Python
Java

import org.apache.spark.sql.functions._

// ClickHouseで実験的なJSON型を有効にする
spark.sql("SET allow_experimental_json_type = 1")

// Variant カラムを持つテーブルを作成する
spark.sql("""
  CREATE TABLE clickhouse.default.events (
    event_id BIGINT,
    event_time TIMESTAMP,
    event_data VARIANT
  ) USING clickhouse
  TBLPROPERTIES (
    'clickhouse.column.event_data.variant_types' = 'String, Int64, Bool, JSON',
    'engine' = 'MergeTree()',
    'order_by' = 'event_time'
  )
""")

// 混合型のデータを準備する
val events = Seq(
  (1L, "2024-01-01 10:00:00", """{"action": "login", "user_id": 123}"""),
  (2L, "2024-01-01 10:05:00", """{"action": "purchase", "amount": 99.99}"""),
  (3L, "2024-01-01 10:10:00", """{"action": "logout", "duration": 600}""")
).toDF("event_id", "event_time", "json_data")

// VariantTypeに変換して書き込む
val variantEvents = events.select(
  col("event_id"),
  to_timestamp(col("event_time")).as("event_time"),
  parse_json(col("json_data")).as("event_data")
)

variantEvents.writeTo("clickhouse.default.events").append()

// 読み取りとクエリ
val result = spark.sql("""
  SELECT event_id, event_time, event_data
  FROM clickhouse.default.events
  WHERE event_time >= '2024-01-01'
  ORDER BY event_time
""")

result.show(false)

from pyspark.sql.functions import parse_json, to_timestamp

# ClickHouseで実験的なJSON型を有効化
spark.sql("SET allow_experimental_json_type = 1")

# Variant カラムを持つテーブルを作成
spark.sql("""
  CREATE TABLE clickhouse.default.events (
    event_id BIGINT,
    event_time TIMESTAMP,
    event_data VARIANT
  ) USING clickhouse
  TBLPROPERTIES (
    'clickhouse.column.event_data.variant_types' = 'String, Int64, Bool, JSON',
    'engine' = 'MergeTree()',
    'order_by' = 'event_time'
  )
""")

# 混合型のデータを準備
events = [
    (1, "2024-01-01 10:00:00", '{"action": "login", "user_id": 123}'),
    (2, "2024-01-01 10:05:00", '{"action": "purchase", "amount": 99.99}'),
    (3, "2024-01-01 10:10:00", '{"action": "logout", "duration": 600}')
]
df = spark.createDataFrame(events, ["event_id", "event_time", "json_data"])

# VariantTypeに変換して書き込み
variant_events = df.select(
    "event_id",
    to_timestamp("event_time").alias("event_time"),
    parse_json("json_data").alias("event_data")
)

variant_events.writeTo("clickhouse.default.events").append()

# 読み取りとクエリ
result = spark.sql("""
  SELECT event_id, event_time, event_data
  FROM clickhouse.default.events
  WHERE event_time >= '2024-01-01'
  ORDER BY event_time
""")

result.show(truncate=False)

import static org.apache.spark.sql.functions.*;

// ClickHouseで実験的なJSON型を有効化
spark.sql("SET allow_experimental_json_type = 1");

// Variant カラムを持つテーブルを作成
spark.sql("CREATE TABLE clickhouse.default.events (" +
    "event_id BIGINT, " +
    "event_time TIMESTAMP, " +
    "event_data VARIANT" +
    ") USING clickhouse " +
    "TBLPROPERTIES (" +
    "'clickhouse.column.event_data.variant_types' = 'String, Int64, Bool, JSON', " +
    "'engine' = 'MergeTree()', " +
    "'order_by' = 'event_time'" +
    ")");

// 複数の型が混在するデータを準備
List<Row> events = Arrays.asList(
    RowFactory.create(1L, "2024-01-01 10:00:00", "{\"action\": \"login\", \"user_id\": 123}"),
    RowFactory.create(2L, "2024-01-01 10:05:00", "{\"action\": \"purchase\", \"amount\": 99.99}"),
    RowFactory.create(3L, "2024-01-01 10:10:00", "{\"action\": \"logout\", \"duration\": 600}")
);
StructType eventSchema = new StructType(new StructField[]{
    DataTypes.createStructField("event_id", DataTypes.LongType, false),
    DataTypes.createStructField("event_time", DataTypes.StringType, false),
    DataTypes.createStructField("json_data", DataTypes.StringType, false)
});
Dataset<Row> eventsDF = spark.createDataFrame(events, eventSchema);

// VariantTypeに変換して書き込み
Dataset<Row> variantEvents = eventsDF.select(
    col("event_id"),
    to_timestamp(col("event_time")).as("event_time"),
    parse_json(col("json_data")).as("event_data")
);

variantEvents.writeTo("clickhouse.default.events").append();

// 読み取りとクエリ
Dataset<Row> result = spark.sql("SELECT event_id, event_time, event_data " +
    "FROM clickhouse.default.events " +
    "WHERE event_time >= '2024-01-01' " +
    "ORDER BY event_time");

result.show(false);

設定

以下は、コネクタで利用可能な調整可能な設定です。

設定の使用方法: これらは、Catalog API と TableProvider API の両方に適用される Spark レベルの設定オプションです。設定方法は 2 つあります。

グローバル Spark 設定 (すべての操作に適用) :

spark.conf.set("spark.clickhouse.write.batchSize", "20000")
spark.conf.set("spark.clickhouse.write.compression.codec", "lz4")

操作ごとの上書き (TableProvider API のみ。グローバル設定を上書き可能) :

df.write \
    .format("clickhouse") \
    .option("host", "your-host") \
    .option("database", "default") \
    .option("table", "my_table") \
    .option("spark.clickhouse.write.batchSize", "20000") \
    .option("spark.clickhouse.write.compression.codec", "lz4") \
    .mode("append") \
    .save()

また、spark-defaults.conf や Spark セッションの作成時に設定することもできます。

設定キー	デフォルト	説明	導入バージョン
spark.clickhouse.ignoreUnsupportedTransform	true	ClickHouse では、`cityHash64(col_1, col_2)` のような複雑な式を分片キーやパーティション値として使用できますが、現時点では Spark ではそれらをサポートしていません。`true` の場合はサポートされていない式を無視して警告をログに記録し、そうでない場合は例外を発生させて直ちに失敗します。警告: `spark.clickhouse.write.distributed.convertLocal=true` の場合、サポートされていない分片キーを無視するとデータが破損するおそれがあります。コネクタはこれを検証し、デフォルトではエラーをスローします。これを許可するには、`spark.clickhouse.write.distributed.convertLocal.allowUnsupportedSharding=true` を明示的に設定してください。	0.4.0
spark.clickhouse.read.compression.codec	lz4	読み取り時にデータを伸張するために使用するコーデックです。対応するコーデック: none, lz4.	0.5.0
spark.clickhouse.read.distributed.convertLocal	true	分散テーブルの読み取り時には、分散テーブル自体ではなくローカルテーブルを読み取ります。`true` の場合、`spark.clickhouse.read.distributed.useClusterNodes` は無視されます。	0.1.0
spark.clickhouse.read.fixedStringAs	binary	ClickHouse の FixedString 型を、指定した Spark のデータ型として読み込みます。対応する型: binary、string	0.8.0
spark.clickhouse.read.format	json	読み取り時のシリアライズフォーマット。対応フォーマット: json、binary	0.6.0
spark.clickhouse.read.runtimeFilter.enabled	false	読み取り時のランタイムフィルタを有効にします。	0.8.0
spark.clickhouse.read.splitByPartitionId	true	`true` の場合、パーティション値ではなく、仮想カラム `_partition_id` を使って入力パーティションのフィルターを構築します。パーティション値に基づいて SQL 述語を組み立てる場合には、既知の問題があります。この機能を利用するには ClickHouse Server v21.6+ が必要です	0.4.0
spark.clickhouse.useNullableQuerySchema	false	`true` の場合、テーブル作成時に `CREATE/REPLACE TABLE ... AS SELECT ...` を実行すると、クエリスキーマ内のすべてのフィールドが Nullable としてマークされます。なお、この設定には SPARK-43390 (Spark 3.5 で利用可能) が必要です。このパッチがない場合は、常に `true` として動作します。	0.8.0
spark.clickhouse.write.batchSize	10000	ClickHouse への書き込み時の1バッチあたりのレコード数。	0.1.0
spark.clickhouse.write.compression.codec	lz4	書き込み時のデータ圧縮に使用するコーデック。対応コーデック: none、lz4。	0.3.0
spark.clickhouse.write.distributed.convertLocal	false	Distributed テーブルに書き込む際、テーブル自体ではなくローカルテーブルに書き込みます。`true` の場合、`spark.clickhouse.write.distributed.useClusterNodes` は無視されます。これにより ClickHouse のネイティブルーティングがバイパスされるため、Spark がシャーディングキーを評価する必要があります。サポートされていないシャーディング式を使用する場合は、データ分散エラーが表面化しないまま発生するのを防ぐため、`spark.clickhouse.ignoreUnsupportedTransform` を `false` に設定してください。	0.1.0
spark.clickhouse.write.distributed.convertLocal.allowUnsupportedSharding	false	分片キーがサポートされていない場合でも、`convertLocal=true` かつ `ignoreUnsupportedTransform=true` で分散テーブルへの書き込みを許可します。これは危険であり、分片が正しく行われないことでデータ破損を引き起こすおそれがあります。`true` に設定する場合、Spark はサポートされていない分片式を評価できないため、書き込み前にデータが適切にソートおよび分片されていることを必ず確認してください。`true` に設定するのは、リスクを理解し、データの分布を検証済みの場合に限ってください。デフォルトでは、この組み合わせは、気付かないうちにデータが破損するのを防ぐためにエラーになります。	0.10.0
spark.clickhouse.write.distributed.useClusterNodes	true	分散テーブルへの書き込み時に、クラスター内のすべてのノードに書き込みます。	0.1.0
spark.clickhouse.write.format	arrow	書き込み時のシリアライズフォーマット。対応フォーマット: json, arrow	0.4.0
spark.clickhouse.write.localSortByKey	true	`true` の場合、書き込み前にソートキーに基づいてローカルでソートします。	0.3.0
spark.clickhouse.write.localSortByPartition	spark.clickhouse.write.repartitionByPartition の値	`true` の場合、書き込み前にパーティションごとにローカルソートを行います。未設定の場合は、`spark.clickhouse.write.repartitionByPartition` と同じ値になります。	0.3.0
spark.clickhouse.write.maxRetry	3	再試行可能なコードにより単一のバッチ書き込みが失敗した場合に、その書き込みを再試行する最大回数です。	0.1.0
spark.clickhouse.write.repartitionByPartition	true	書き込み前に、ClickHouseテーブルのデータ分布に合わせて、ClickHouseのパーティションキーでデータを再パーティション化するかどうか。	0.3.0
spark.clickhouse.write.repartitionNum	0	書き込み前に、ClickHouseテーブルの分散に合わせてデータを再パーティション化する必要があります。再パーティション数を指定するには、この設定を使用します。値が1未満の場合は、要件なしを意味します。	0.1.0
spark.clickhouse.write.repartitionStrictly	false	`true` の場合、Spark は書き込み時にレコードをログソーステーブルへ渡す前に、必要な分散要件を満たすよう、受信したレコードを各パーティションに厳密に分散します。そうでない場合、Spark はクエリを高速化するために一部の最適化を適用できますが、その結果、分散要件が満たされなくなる可能性があります。なお、この設定には SPARK-37523 (Spark 3.4 で利用可能) が必要で、このパッチがない場合は常に `true` として動作します。	0.3.0
spark.clickhouse.write.retryInterval	10s	書き込み再試行の間隔 (秒) 。	0.1.0
spark.clickhouse.write.retryableErrorCodes	241	書き込みの失敗時に ClickHouse server から返される、再試行可能なエラーコード。	0.1.0

サポートされているデータ型

このセクションでは、Spark と ClickHouse 間のデータ型の対応関係を概説します。以下の表は、ClickHouse から Spark にデータを読み込む場合と、Spark から ClickHouse にデータを挿入する場合のデータ型変換をすばやく参照できる一覧です。

ClickHouse から Spark へのデータの読み込み

ClickHouse データ型	Spark データ型	サポート	プリミティブ型か	注記
`Nothing`	`NullType`	✅	はい
`Bool`	`BooleanType`	✅	はい
`UInt8`, `Int16`	`ShortType`	✅	はい
`Int8`	`ByteType`	✅	はい
`UInt16`,`Int32`	`IntegerType`	✅	はい
`UInt32`,`Int64`, `UInt64`	`LongType`	✅	はい
`Int128`,`UInt128`, `Int256`, `UInt256`	`DecimalType(38, 0)`	✅	はい
`Float32`	`FloatType`	✅	はい
`Float64`	`DoubleType`	✅	はい
`String`, `UUID`, `Enum8`, `Enum16`, `IPv4`, `IPv6`	`StringType`	✅	はい
`FixedString`	`BinaryType`, `StringType`	✅	はい	設定 `READ_FIXED_STRING_AS` によって制御されます
`Decimal`	`DecimalType`	✅	はい	精度とスケールは `Decimal128` まで
`Decimal32`	`DecimalType(9, scale)`	✅	はい
`Decimal64`	`DecimalType(18, scale)`	✅	はい
`Decimal128`	`DecimalType(38, scale)`	✅	はい
`Date`, `Date32`	`DateType`	✅	はい
`DateTime`, `DateTime32`, `DateTime64`	`TimestampType`	✅	はい
`Array`	`ArrayType`	✅	いいえ	Array の要素型も変換されます
`Map`	`MapType`	✅	いいえ	キーは `StringType` に限定されます
`IntervalYear`	`YearMonthIntervalType(Year)`	✅	はい
`IntervalMonth`	`YearMonthIntervalType(Month)`	✅	はい
`IntervalDay`, `IntervalHour`, `IntervalMinute`, `IntervalSecond`	`DayTimeIntervalType`	✅	いいえ	該当するインターバル型が使用されます
`JSON`, `Variant`	`VariantType`	✅	いいえ	Spark 4.0+ および ClickHouse 25.3+ が必要です。`spark.clickhouse.read.jsonAs=string` を使うと `StringType` として読み取れます
`Object`		❌
`Nested`		❌
`Tuple`	`StructType`	✅	いいえ	名前付き/名前なしの両方の Tuple をサポートします。名前付き Tuple は名前で struct フィールドにマッピングされ、名前なし Tuple では `_1`、`_2` などが使われます。ネストされた struct と NULL 許容フィールドもサポートします
`Point`		❌
`Polygon`		❌
`MultiPolygon`		❌
`Ring`		❌
`IntervalQuarter`		❌
`IntervalWeek`		❌
`Decimal256`		❌
`AggregateFunction`		❌
`SimpleAggregateFunction`		❌

Spark から ClickHouse へのデータ挿入

Spark データ型	ClickHouse データ型	サポート	プリミティブ型か	注記
`BooleanType`	`Bool`	✅	はい	バージョン 0.9.0 以降は、`UInt8` ではなく `Bool` 型にマッピングされます
`ByteType`	`Int8`	✅	はい
`ShortType`	`Int16`	✅	はい
`IntegerType`	`Int32`	✅	はい
`LongType`	`Int64`	✅	はい
`FloatType`	`Float32`	✅	はい
`DoubleType`	`Float64`	✅	はい
`StringType`	`String`	✅	はい
`VarcharType`	`String`	✅	はい
`CharType`	`String`	✅	はい
`DecimalType`	`Decimal(p, s)`	✅	はい	精度と scale は `Decimal128` まで対応
`DateType`	`Date`	✅	はい
`TimestampType`	`DateTime`	✅	はい
`ArrayType` (list, tuple, or array)	`Array`	✅	いいえ	Array の element type も変換されます
`MapType`	`Map`	✅	いいえ	キーは `StringType` のみに制限されます
`StructType`	`Tuple`	✅	いいえ	フィールド名を持つ named Tuple に変換されます。
`VariantType`	`JSON` or `Variant`	✅	いいえ	Spark 4.0+ および ClickHouse 25.3+ が必要です。デフォルトでは `JSON` 型が使用されます。複数の型を持つ `Variant` を指定するには、`clickhouse.column.<name>.variant_types` プロパティを使用します。
`Object`		❌
`Nested`		❌

コントリビューションとサポート

プロジェクトへのコントリビューションや問題の報告をご希望の場合は、ぜひご協力ください。 issue の起票、改善の提案、またはプルリクエストの送信は、GitHub リポジトリから行えます。コントリビューションを歓迎します。作業を始める前に、リポジトリ内のコントリビューションガイドラインをご確認ください。 ClickHouse Spark コネクタの改善にご協力いただき、ありがとうございます！

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