在 ClickHouse 中处理 Avro、Arrow 和 ORC 数据
Apache 发布了多种数据格式，这些格式在分析环境中被广泛使用，包括流行的 Avro、Arrow 和 Orc。 ClickHouse 支持使用列表中的任何格式进行数据的导入和导出。
以 Avro 格式导入和导出
ClickHouse 支持读取和写入广泛用于 Hadoop 系统的 Apache Avro 数据文件。
要从 avro 文件 导入数据，我们应该在 INSERT 语句中使用 Avro 格式：
使用 file() 函数，我们还可以在实际导入数据之前查看 Avro 文件：
要导出到 Avro 文件：
Avro 和 ClickHouse 数据类型
在导入或导出 Avro 文件时，请考虑 数据类型匹配。加载 Avo 文件时，使用显式类型转换进行转换：
Kafka 中的 Avro 消息
当 Kafka 消息使用 Avro 格式时，ClickHouse 可以使用 AvroConfluent 格式和 Kafka 引擎读取此类流：
使用 Arrow 格式
另一种列式格式是 Apache Arrow，ClickHouse 也支持其导入和导出。要从 Arrow 文件 导入数据，我们使用 Arrow 格式：
导出到 Arrow 文件的方式相同：
此外，请检查 数据类型匹配，以了解是否需要手动转换。
Arrow 数据流
ArrowStream 格式可用于处理 Arrow 流（用于内存处理）。ClickHouse 可以读取和写入 Arrow 流。
为了演示 ClickHouse 如何流式传输 Arrow 数据，让我们将其通过以下 Python 脚本进行管道传输（该脚本以 Arrow 流格式读取输入流，并将结果作为 Pandas 表输出）：
现在我们可以通过将 ClickHouse 的输出管道传输到脚本来流式传输数据：
ClickHouse 也可以使用相同的 ArrowStream 格式读取 Arrow 流：
我们将 arrow-stream 作为 Arrow 流数据的一个可能来源。
导入和导出 ORC 数据
Apache ORC 格式是一种列式存储格式，通常用于 Hadoop。 ClickHouse 支持使用 ORC 格式 导入和导出 Orc 数据：
此外，还要检查 数据类型匹配 以及 附加设置，以调整导出和导入。
深入阅读
ClickHouse 支持多种格式，包括文本和二进制，以覆盖各种场景和平台。在以下文章中探索更多格式及其使用方式：
还可以查看 clickhouse-local - 一个便携的全功能工具，可以在本地/远程文件上工作，而无需 Clickhouse 服务器。