Подключите ClickHouse к Deepnote
Deepnote — это коллаборативный блокнот данных, разработанный для команд, чтобы находить и делиться инсайтами. В дополнение к совместимости с Jupyter он работает в облаке и предоставляет вам одно центральное место для совместной работы и эффективной работы над проектами в области Data Science.
Этот гид предполагает, что у вас уже есть аккаунт Deepnote и работающий экземпляр ClickHouse.
Интерактивный пример
Если вы хотите изучить интерактивный пример выполнения запросов к ClickHouse из блокнотов данных Deepnote, нажмите кнопку ниже, чтобы запустить шаблонный проект, подключенный к песочнице ClickHouse.
Подключение к ClickHouse
- В Deepnote выберите обзор "Integrations" и щелкните по плитке ClickHouse.

- Укажите данные подключения к вашему экземпляру ClickHouse:
Чтобы подключиться к ClickHouse с помощью HTTP(S), вам нужна следующая информация:
-
ХОСТ и ПОРТ: обычно порт 8443 при использовании TLS или 8123 при его отсутствии.
-
НАЗВАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ: по умолчанию есть база данных с именем
default
, используйте имя базы данных, к которой вы хотите подключиться. -
ИМЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ и ПАРОЛЬ: по умолчанию имя пользователя
default
. Используйте имя пользователя, подходящее для вашего случая использования.
Данные для вашей службы ClickHouse Cloud доступны в консоли ClickHouse Cloud. Выберите службу, к которой вы будете подключаться, и нажмите Подключиться:

Выберите HTTPS, и детали будут доступны в примере команды curl
.

Если вы используете self-managed ClickHouse, детали подключения задаются вашим администратором ClickHouse.

ПРИМЕЧАНИЕ: Если ваше соединение с ClickHouse защищено списком IP-адресов, вам может потребоваться разрешить IP-адреса Deepnote. Подробнее об этом можно прочитать в документации Deepnote. 3. Поздравляем! Теперь вы интегрировали ClickHouse в Deepnote.
Использование интеграции ClickHouse.
-
Начните с подключения к интеграции ClickHouse справа от вашего блокнота.
-
Теперь создайте новый блок запроса ClickHouse и выполните запрос к вашей базе данных. Результаты запроса будут сохранены как DataFrame и хранятся в переменной, указанной в SQL-блоке.
-
Вы также можете преобразовать любой существующий SQL блок в блок ClickHouse.