> ## 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.

# Каталог среды выполнения Lakehouse (BigLake Metastore)

> В этом руководстве мы покажем, как выполнять запросы к данным в Google Cloud Storage с помощью ClickHouse и каталога среды выполнения Lakehouse (BigLake Metastore).

export const BetaBadge = ({link, galaxyTrack, galaxyEvent}) => {
  if (link) {
    return <a href={link} target="_blank" rel="noopener noreferrer" className="betaBadge" onClick={galaxyTrack && galaxyEvent ? galaxyOnClick(galaxyEvent) : undefined}>
                <Icon />
                <span>Бета</span>
            </a>;
  }
  return <div className="betaBadge">
            <Icon />
            <span>
                Возможность в статусе бета. 
                <u>
                    <a href="/docs/docs/beta-and-experimental-features#beta-features">
                        Подробнее.
                    </a>
                </u>
            </span>
        </div>;
};

<BetaBadge />

ClickHouse поддерживает интеграцию с несколькими каталогами (Unity, Glue, Polaris и т. д.). В этом руководстве показано, как выполнять запросы к таблицам Iceberg в [каталоге среды выполнения Lakehouse, также известном как BigLake Metastore](https://docs.cloud.google.com/biglake/docs/), через ClickHouse.

<Note>
  Поскольку эта возможность находится в статусе бета, её нужно включить с помощью:
  `SET allow_database_iceberg = 1;`
</Note>

<div id="prerequisites">
  ## Предварительные требования
</div>

Перед созданием подключения из ClickHouse к каталогу среды выполнения Lakehouse (BigLake Metastore) убедитесь, что у вас есть:

* **Проект Google Cloud** с включенным каталогом среды выполнения Lakehouse
* **Учетные данные Application Default** (OAuth client ID и client secret) для приложения, созданные через [Google Cloud Console](https://docs.cloud.google.com/docs/authentication/provide-credentials-adc)
* **Токен обновления**, полученный после прохождения OAuth-потока с соответствующими областями доступа (например, `https://www.googleapis.com/auth/bigquery` и областью доступа к хранилищу для GCS)
* Путь к **хранилищу**: бакет GCS (и необязательный префикс), где хранятся ваши таблицы, например `gs://your-bucket` или `gs://your-bucket/prefix`

<div id="creating-a-connection">
  ## Создание подключения между каталогом среды выполнения Lakehouse и ClickHouse
</div>

После настройки учетных данных OAuth создайте в ClickHouse базу данных, использующую движок базы данных [DataLakeCatalog](/docs/ru/reference/engines/database-engines/datalake):

```sql theme={null}
SET allow_database_iceberg = 1;

CREATE DATABASE lakehouse_runtime_catalog
ENGINE = DataLakeCatalog('https://biglake.googleapis.com/iceberg/v1/restcatalog')
SETTINGS
    catalog_type = 'biglake',
    google_adc_client_id = '<client-id>',
    google_adc_client_secret = '<client-secret>',
    google_adc_refresh_token = '<refresh-token>',
    google_adc_quota_project_id = '<gcp-project-id>',
    warehouse = 'gs://<bucket_name>/<optional-prefix>';
```

<div id="querying-lakehouse-runtime-tables">
  ## Запросы к таблицам каталога среды выполнения Lakehouse из ClickHouse
</div>

После создания подключения можно выполнять запросы к таблицам, зарегистрированным в каталоге среды выполнения Lakehouse.

```sql theme={null}
USE LAKEHOUSE_RUNTIME_CATALOG;

SHOW TABLES;
```

Пример вывода:

```response theme={null}
┌─name──────────────────────────────────────┐
│lakehouse_runtime_catalog.my_iceberg_table │   
└───────────────────────────────────────────┘
```

```sql theme={null}
SELECT count(*) FROM `lakehouse_runtime_catalog.my_iceberg_table`;
```

<Info>
  **Обратные кавычки обязательны**

  Обратные кавычки обязательны, потому что ClickHouse не поддерживает работу более чем с одним пространством имен.
</Info>

Чтобы просмотреть определение таблицы:

```sql theme={null}
SHOW CREATE TABLE `lakehouse_runtime_catalog.my_iceberg_table`;
```

<div id="loading-data-into-clickhouse">
  ## Загрузка данных из Lakehouse в ClickHouse
</div>

Чтобы загрузить данные из таблицы каталога среды выполнения Lakehouse в локальную таблицу ClickHouse для ускорения повторных запросов, создайте таблицу MergeTree и выполните вставку из каталога:

```sql theme={null}
CREATE TABLE clickhouse_table
(
    `id` Int64,
    `event_time` DateTime64(3),
    `user_id` String,
    `payload` String
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (event_time, id);

INSERT INTO local_events
SELECT * FROM lakehouse_runtime_catalog.`icebench.my_iceberg_table`;
```

После первоначальной загрузки выполняйте запросы к `clickhouse_table`, чтобы снизить задержку. При необходимости повторно запустите `INSERT INTO ... SELECT`, чтобы обновить данные из BigLake.