Unity Catalog - ClickHouse Documentation

ClickHouse는 여러 카탈로그(Unity, Glue, Polaris 등)와의 통합을 지원합니다. 이 가이드에서는 ClickHouse와 Unity Catalog를 사용해 Databricks에서 관리하는 데이터에 쿼리하는 방법을 안내합니다. Databricks lakehouse는 여러 데이터 포맷을 지원합니다. ClickHouse를 사용하면 외부 스토리지 위치를 사용하는 Unity Catalog Delta 및 Iceberg 테이블을 쿼리할 수 있습니다.

Unity Catalog는 Databricks 관리형 스토리지에 저장된 Delta Lake 또는 Iceberg 테이블에 대해 credential vending을 제공하지 않습니다. ClickHouse는 Unity Catalog에서 테이블 데이터를 읽기 위해 credential vending에 의존합니다.

이 기능은 아직 실험적 기능이므로, 다음을 사용해 활성화해야 합니다: SET allow_experimental_database_unity_catalog = 1;

Databricks에서 Unity 구성하기

ClickHouse가 Unity Catalog와 상호 작용할 수 있도록 하려면, Unity Catalog가 외부 리더의 액세스를 허용하도록 구성되어 있는지 확인해야 합니다. 이는 다음 가이드인 “Unity Catalog에 대한 외부 데이터 액세스 활성화”를 따르면 가능합니다. 카탈로그 구성이 완료되면 ClickHouse용 자격 증명을 생성해야 합니다. Unity와의 연동 방식에 따라 두 가지 다른 메서드를 사용할 수 있습니다.

Iceberg 클라이언트의 경우 service principal을 통한 인증을 사용합니다.
Delta 클라이언트의 경우 Personal Access Token(PAT)을 사용합니다.

필수 PAT 토큰 권한

읽기 액세스에 PAT를 사용하는 경우, 토큰에는 ClickHouse가 Unity Catalog 메타데이터의 목록을 확인하고 읽을 수 있는 권한이 있어야 합니다. PAT에 최소한 EXTERNAL USE SCHEMA 권한과 함께 테이블에 대한 SELECT 권한, 상위 카탈로그에 대한 USE CATALOG, 상위 schema에 대한 USE SCHEMA가 있는지 확인하십시오.

Unity Catalog와 ClickHouse 간 연결 만들기

Unity Catalog 구성을 완료하고 인증을 설정한 뒤, ClickHouse와 Unity Catalog 간 연결을 설정합니다.

Delta 읽기

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'

Iceberg 읽기

외부 Iceberg 테이블에 접근하려면:

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'

ClickHouse를 사용하여 Unity 카탈로그 테이블 쿼리하기

이제 연결이 완료되었으므로 Unity 카탈로그를 통해 쿼리를 시작할 수 있습니다. 예시:

USE unity;

SHOW TABLES;

┌─name───────────────────────────────────────────────┐
│ clickbench.delta_hits                              │
│ demo.fake_user                                     │
│ information_schema.catalog_privileges              │
│ information_schema.catalog_tags                    │
│ information_schema.catalogs                        │
│ information_schema.check_constraints               │
│ information_schema.column_masks                    │
│ information_schema.column_tags                     │
│ information_schema.columns                         │
│ information_schema.constraint_column_usage         │
│ information_schema.constraint_table_usage          │
│ information_schema.information_schema_catalog_name │
│ information_schema.key_column_usage                │
│ information_schema.parameters                      │
│ information_schema.referential_constraints         │
│ information_schema.routine_columns                 │
│ information_schema.routine_privileges              │
│ information_schema.routines                        │
│ information_schema.row_filters                     │
│ information_schema.schema_privileges               │
│ information_schema.schema_tags                     │
│ information_schema.schemata                        │
│ information_schema.table_constraints               │
│ information_schema.table_privileges                │
│ information_schema.table_tags                      │
│ information_schema.tables                          │
│ information_schema.views                           │
│ information_schema.volume_privileges               │
│ information_schema.volume_tags                     │
│ information_schema.volumes                         │
│ uniform.delta_hits                                 │
└────────────────────────────────────────────────────┘

SHOW TABLES

┌─name───────────────┐
│ uniform.delta_hits │
└────────────────────┘

테이블을 쿼리하려면:

SELECT count(*) FROM `uniform.delta_hits`

백틱이 필요합니다ClickHouse는 둘 이상의 네임스페이스를 지원하지 않으므로 백틱이 필요합니다.

테이블(table) DDL을 확인하려면:

SHOW CREATE TABLE `uniform.delta_hits`

CREATE TABLE unity_uniform.`uniform.delta_hits`
(
    `WatchID` Int64,
    `JavaEnable` Int32,
    `Title` String,
    `GoodEvent` Int32,
    `EventTime` DateTime64(6, 'UTC'),
    `EventDate` Date,
    `CounterID` Int32,
    `ClientIP` Int32,
    ...
    `FromTag` String,
    `HasGCLID` Int32,
    `RefererHash` Int64,
    `URLHash` Int64,
    `CLID` Int32
)
ENGINE = Iceberg('s3://<path>);

데이터 레이크의 데이터를 ClickHouse로 로드하기

Databricks에서 ClickHouse로 데이터를 로드해야 한다면, 먼저 로컬 ClickHouse 테이블을 생성하세요:

CREATE TABLE hits
(
    `WatchID` Int64,
    `JavaEnable` Int32,
    `Title` String,
    `GoodEvent` Int32,
    `EventTime` DateTime64(6, 'UTC'),
    `EventDate` Date,
    `CounterID` Int32,
    `ClientIP` Int32,
    ...
    `FromTag` String,
    `HasGCLID` Int32,
    `RefererHash` Int64,
    `URLHash` Int64,
    `CLID` Int32
)
PRIMARY KEY (CounterID, EventDate, UserID, EventTime, WatchID);

그런 다음 INSERT INTO SELECT를 사용해 Unity Catalog 테이블의 데이터를 로드합니다:

INSERT INTO hits SELECT * FROM unity_uniform.`uniform.delta_hits`;

​Databricks에서 Unity 구성하기

​필수 PAT 토큰 권한

​Unity Catalog와 ClickHouse 간 연결 만들기

​Delta 읽기

​Iceberg 읽기

​ClickHouse를 사용하여 Unity 카탈로그 테이블 쿼리하기

​데이터 레이크의 데이터를 ClickHouse로 로드하기

Databricks에서 Unity 구성하기

필수 PAT 토큰 권한

Unity Catalog와 ClickHouse 간 연결 만들기

Delta 읽기

Iceberg 읽기

ClickHouse를 사용하여 Unity 카탈로그 테이블 쿼리하기

데이터 레이크의 데이터를 ClickHouse로 로드하기