Escribir datos en formatos de tabla abiertos

Escriba datos desde ClickHouse de vuelta a tablas Iceberg en almacenamiento de objetos para almacenamiento a largo plazo y consumo posterior.

En las guías anteriores, consultó formatos de tabla abiertos directamente y cargó datos en MergeTree para análisis rápidos. En muchas arquitecturas, los datos también deben fluir en la otra dirección: de ClickHouse de vuelta a formatos de tabla abiertos. Esto suele responder a dos escenarios habituales:

• Traslado a almacenamiento a largo plazo - Los datos llegan a ClickHouse como una capa de analítica en tiempo real, que alimenta dashboards e informes operativos. Una vez que los datos salen de su ventana en tiempo real, pueden escribirse en Iceberg en almacenamiento de objetos para una retención duradera y rentable en un formato interoperable.
• ETL inverso - Las transformaciones, agregaciones y enriquecimiento realizados dentro de ClickHouse producen conjuntos de datos derivados que las herramientas posteriores y otros equipos necesitan consumir. Escribir estos resultados en tablas Iceberg los pone a disposición del ecosistema de datos en general.

En ambos casos, INSERT INTO SELECT le permite mover datos desde tablas de ClickHouse a tablas Iceberg almacenadas en almacenamiento de objetos.

Actualmente, la escritura en formatos de tabla abiertos solo es compatible con tablas Iceberg. La compatibilidad parcial con tablas Delta Lake está en desarrollo. Las tablas no deben estar gestionadas por un catálogo.

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Preparar un conjunto de datos de origen

Para esta guía, usaremos el conjunto de datos UK Price Paid, un registro público de todas las transacciones de compraventa de viviendas en Inglaterra y Gales.

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Crear y poblar una tabla MergeTree

CREATE DATABASE uk;

CREATE TABLE uk.uk_price_paid
(
    price UInt32,
    date Date,
    postcode1 LowCardinality(String),
    postcode2 LowCardinality(String),
    type Enum8('terraced' = 1, 'semi-detached' = 2, 'detached' = 3, 'flat' = 4, 'other' = 0),
    is_new UInt8,
    duration Enum8('freehold' = 1, 'leasehold' = 2, 'unknown' = 0),
    addr1 String,
    addr2 String,
    street LowCardinality(String),
    locality LowCardinality(String),
    town LowCardinality(String),
    district LowCardinality(String),
    county LowCardinality(String)
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (postcode1, postcode2, addr1, addr2);

Pueble la tabla directamente desde la fuente CSV pública:

INSERT INTO uk.uk_price_paid
SELECT
    toUInt32(price_string) AS price,
    parseDateTimeBestEffortUS(time) AS date,
    splitByChar(' ', postcode)[1] AS postcode1,
    splitByChar(' ', postcode)[2] AS postcode2,
    transform(a, ['T', 'S', 'D', 'F', 'O'], ['terraced', 'semi-detached', 'detached', 'flat', 'other']) AS type,
    b = 'Y' AS is_new,
    transform(c, ['F', 'L', 'U'], ['freehold', 'leasehold', 'unknown']) AS duration,
    addr1,
    addr2,
    street,
    locality,
    town,
    district,
    county
FROM url(
    'http://prod1.publicdata.landregistry.gov.uk.s3-website-eu-west-1.amazonaws.com/pp-complete.csv',
    'CSV',
    'uuid_string String,
    price_string String,
    time String,
    postcode String,
    a String,
    b String,
    c String,
    addr1 String,
    addr2 String,
    street String,
    locality String,
    town String,
    district String,
    county String,
    d String,
    e String'
) SETTINGS max_http_get_redirects=10;

30906560 rows in set. Elapsed: 59.852 sec. Processed 30.91 million rows, 5.41 GB (516.39 thousand rows/s., 90.40 MB/s.)
Peak memory usage: 485.15 MiB.

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Escribir datos en una tabla Iceberg

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Crear la tabla Iceberg

Para escribir datos en Iceberg, cree una tabla con el motor de tabla IcebergS3.

Tenga en cuenta que el esquema debe simplificarse con respecto a la tabla de origen MergeTree. ClickHouse admite un sistema de tipos más amplio que Iceberg y que los archivos Parquet subyacentes; tipos como Enum, LowCardinality y UInt8 no son compatibles con Iceberg y deben convertirse a tipos compatibles.

CREATE TABLE uk.uk_iceberg
(
    price UInt32,
    date Date,
    postcode1 String,
    postcode2 String,
    type UInt32,
    is_new UInt32,
    duration UInt32,
    addr1 String,
    addr2 String,
    street String,
    locality String,
    town String,
    district String,
    county String
)
ENGINE = IcebergS3('https://datasets-documentation.s3.amazonaws.com/lake_formats/iceberg_uk_price_paid/', '<aws_access_key>', '<aws_secret_key>', '<session_token>')

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Insertar un subconjunto de datos

Use INSERT INTO SELECT para escribir datos de la tabla MergeTree en la tabla Iceberg. En este ejemplo, escribimos solo las transacciones de Londres:

SET allow_experimental_insert_into_iceberg = 1;

INSERT INTO uk.uk_iceberg SELECT *
FROM uk.uk_price_paid
WHERE town = 'LONDON'

2346741 rows in set. Elapsed: 1.419 sec. Processed 30.91 million rows, 153.43 MB (21.78 million rows/s., 108.15 MB/s.)
Peak memory usage: 371.60 MiB.

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Consultar la tabla Iceberg

Los datos ahora se almacenan en formato Iceberg en el almacenamiento de objetos y pueden consultarse desde ClickHouse o desde cualquier otra herramienta que lea Iceberg:

SELECT
    locality,
    count()
FROM uk.uk_iceberg
WHERE locality != ''
GROUP BY locality
ORDER BY count() DESC
LIMIT 10

┌─locality────┬─count()─┐
│ LONDON      │  896796 │
│ WALTHAMSTOW │    8610 │
│ LEYTON      │    3525 │
│ CHINGFORD   │    3133 │
│ HORNSEY     │    2794 │
│ STREATHAM   │    2760 │
│ WOOD GREEN  │    2443 │
│ ACTON       │    2155 │
│ LEYTONSTONE │    2102 │
│ EAST HAM    │    2085 │
└─────────────┴─────────┘

10 filas en el conjunto. Elapsed: 0.329 sec. Processed 457.86 thousand rows, 2.62 MB (1.39 million rows/s., 7.95 MB/s.)
Peak memory usage: 12.19 MiB.

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Escribir resultados agregados

Las tablas Iceberg no se limitan a almacenar filas sin procesar. También pueden contener los resultados de agregaciones y transformaciones: los resultados de procesos de ETL realizados dentro de ClickHouse. Esto resulta útil para publicar resúmenes precalculados en un lakehouse para su consumo posterior.

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Crear una tabla Iceberg para datos agregados

CREATE TABLE uk.uk_avg_town
(
    price Float64,
    town String
)
ENGINE = IcebergS3('https://datasets-documentation.s3.amazonaws.com/lake_formats/iceberg_uk_avg_town/', '<aws_access_key>', '<aws_secret_key>', '<session_token>')

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Insertar datos agregados

Calcule el precio medio de las propiedades por municipio y escriba los resultados directamente en Iceberg:

INSERT INTO uk.uk_avg_town SELECT
    avg(price) AS price,
    town
FROM uk.uk_price_paid
GROUP BY town

1173 rows in set. Elapsed: 0.480 sec. Processed 30.91 million rows, 185.44 MB (64.34 million rows/s., 386.05 MB/s.)
Peak memory usage: 4.18 MiB.

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Consultar la tabla agregada

Otras herramientas —y otras instancias de ClickHouse— ya pueden leer este conjunto de datos precalculado:

SELECT
    town,
    price
FROM uk.uk_avg_town
ORDER BY price DESC
LIMIT 10

┌─town───────────────┬──────────────price─┐
│ GATWICK            │ 28232811.583333332 │
│ THORNHILL          │             985000 │
│ VIRGINIA WATER     │  984633.2938574939 │
│ CHALFONT ST GILES  │  863347.7280187573 │
│ COBHAM             │    775251.47313278 │
│ PURFLEET-ON-THAMES │           772651.8 │
│ BEACONSFIELD       │  746052.9327405858 │
│ ESHER              │  686708.4969745865 │
│ KESTON             │  654541.1774842045 │
│ GERRARDS CROSS     │  639109.4084023251 │
└────────────────────┴────────────────────┘

10 rows in set. Elapsed: 0.210 sec.