데이터 카탈로그에 연결하기 - ClickHouse Documentation

이전 섹션에서는 스토리지 경로를 직접 지정해 오픈 테이블 포맷을 쿼리했습니다. 실제 운영 환경에서는 대부분의 조직이 데이터 카탈로그를 통해 테이블 메타데이터를 관리합니다. 데이터 카탈로그는 테이블 위치, 스키마, 파티션을 추적하는 중앙 레지스트리입니다. ClickHouse를 DataLakeCatalog 데이터베이스 엔진으로 카탈로그에 연결하면 카탈로그 전체가 ClickHouse 데이터베이스로 노출됩니다. 카탈로그의 모든 테이블이 자동으로 표시되며, 개별 테이블 경로를 알거나 테이블별 자격 증명을 관리할 필요 없이 전체 ClickHouse SQL로 쿼리할 수 있습니다. 이 가이드에서는 Databricks Unity Catalog에 연결하는 방법을 설명합니다. ClickHouse는 다음 카탈로그도 지원합니다. 전체 설정 방법은 각 참고 가이드를 참조하십시오.

카탈로그	참고 가이드
AWS Glue	AWS Glue catalog
Iceberg REST Catalog	REST catalog
Lakekeeper	Lakekeeper catalog
Project Nessie	Nessie catalog
Microsoft OneLake	Fabric OneLake

Unity Catalog에 연결하기

이 예시에서는 Unity Catalog를 사용합니다. Databricks Unity Catalog은 Databricks lakehouse 데이터에 대한 중앙 집중식 거버넌스를 제공합니다. Databricks는 lakehouse에 대해 여러 데이터 포맷을 지원합니다. ClickHouse를 사용하면 외부 스토리지 위치를 사용하는 Unity Catalog Delta 및 Iceberg 테이블을 쿼리할 수 있습니다.

이 통합은 현재 AWS에서만 지원됩니다. Databricks 관리형 스토리지의 테이블은 Unity Catalog가 해당 위치에 대한 자격 증명을 제공하지 않으므로 지원되지 않습니다. 자세한 내용은 Unity Catalog 참고를 참조하십시오.

Databricks에서 Unity 구성하기

ClickHouse가 Unity Catalog와 상호 작용할 수 있도록 하려면, Unity Catalog가 외부 리더의 액세스를 허용하도록 구성되어 있는지 확인해야 합니다. 이는 「Unity Catalog에 대한 외부 데이터 액세스 활성화」 가이드를 따르면 됩니다. 외부 액세스를 활성화하는 것에 더해, 통합을 구성하는 주체에게 테이블(table)이 포함된 스키마(schema)에 대한 EXTERNAL USE SCHEMA 권한이 있는지 확인하십시오. 카탈로그 구성이 완료되면 ClickHouse용 자격 증명을 생성해야 합니다. Unity와 상호 작용하는 방식에 따라 두 가지 메서드를 사용할 수 있습니다.

Iceberg 클라이언트의 경우 service principal로 인증하십시오.
Delta 클라이언트의 경우 개인용 액세스 토큰(PAT)을 사용하십시오.

카탈로그에 연결

자격 증명을 사용하면 해당 엔드포인트에 연결하여 Iceberg 또는 Delta 테이블을 쿼리할 수 있습니다.

Delta
Iceberg

Delta 포맷의 데이터에 액세스하려면 Unity Catalog를 사용해야 합니다.

SET allow_experimental_database_unity_catalog = 1;

CREATE DATABASE unity
ENGINE = DataLakeCatalog('https://<workspace-id>.cloud.databricks.com/api/2.1/unity-catalog')
SETTINGS warehouse = 'CATALOG_NAME', catalog_credential = '<PAT>', catalog_type = 'unity';

SET allow_database_iceberg = 1;

CREATE DATABASE unity
ENGINE = DataLakeCatalog('https://<workspace-id>.cloud.databricks.com/api/2.1/unity-catalog/iceberg-rest')
SETTINGS catalog_type = 'rest', catalog_credential = '<client-id>:<client-secret>', warehouse = 'workspace',
oauth_server_uri = 'https://<workspace-id>.cloud.databricks.com/oidc/v1/token', auth_scope = 'all-apis,sql';

테이블 목록 확인

카탈로그에 연결되면 테이블 목록을 확인할 수 있습니다.

SHOW TABLES FROM unity

┌─name───────────────────────────────────────────────┐
│ unity.logs                                         │
│ unity.single_day_log                               │
└────────────────────────────────────────────────────┘

31 rows in set.

테이블 스키마 살펴보기

표준 SHOW CREATE TABLE 명령을 사용하면 테이블이 어떻게 생성되었는지 확인할 수 있습니다.

백틱이 필요합니다네임스페이스와 테이블 이름은 백틱으로 감싸서 지정해야 합니다. ClickHouse는 네임스페이스를 둘 이상 지원하지 않습니다.

다음은 REST iceberg 카탈로그를 쿼리하는 경우를 가정합니다:

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://...')

테이블 쿼리

모든 ClickHouse 함수가 지원됩니다. 앞서 언급했듯이, 네임스페이스와 테이블 이름은 백틱으로 감싸야 합니다.

SELECT count()
FROM unity.`icebench.single_day_log`

┌───count()─┐
│ 282634391 │ -- 2억 8263만
└───────────┘

1 row in set. Elapsed: 1.265 sec.

전체 설정 방법은 Unity Catalog 참고 가이드를 참조하십시오.

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