苏州工业园区一站式服务中心,中国建设行业峰会网站,大数据与网站开发技术,pc网站与手机网站提示#xff1a;文章写完后#xff0c;目录可以自动生成#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 Integration 系列表引擎1 HDFS1.1 语法1.2 示例#xff1a; 2 MySQL2.1 语法2.2 示例#xff1a; 3 Kafka3.1 语法3.2 示例#xff1a;3.3 数据持久化方法 Integ… 提示文章写完后目录可以自动生成如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 Integration 系列表引擎1 HDFS1.1 语法1.2 示例 2 MySQL2.1 语法2.2 示例 3 Kafka3.1 语法3.2 示例3.3 数据持久化方法 Integration 系列表引擎
ClickHouse 提供了许多与外部系统集成的方法包括一些表引擎。这些表引擎与其他类型的表引擎类似可以用于将外部数据导入到ClickHouse 中或者在 ClickHouse中直接操作外部数据源。
1 HDFS
HDFS 引擎支持 ClickHouse 直接读取 HDFS 中特定格式的数据文件目前文件格式支持 Json,Csv文件等ClickHouse 通过 HDFS 引擎建立的表不会在 ClickHouse 中产生数据读取的是 HDFS 中的数据将HDFS 中的数据映射成 ClickHouse 中的一张表这样就可以使用 SQL 操作 HDFS 中的数据。ClickHouse 并不能够删除 HDFS 上的数据当我们在 ClickHouse 客户端中删除了对应的表只是删除了表结构HDFS 上的文件并没有被删除这一点跟 Hive 的外部表十分相似
1.1 语法 1.2 示例 2 MySQL
ClickHouse MySQL数据库引擎可以将MySQL 某个库下的表映射到 ClickHouse中 使用 ClickHouse对数据进行操作。ClickHouse 同样支持 MySQL 表引擎即映射一张 MySQL 中的表到 ClickHouse 中使用 ClickHouse 进行数据操作与 MySQL 数据库引 擎一样这里映射的表只能做查询和插入操作不支持删除和更新操作。
2.1 语法 2.2 示例 测试 replace_query 测试 on_duplicate_clause
3 Kafka
ClickHouse 中还可以创建表指定为 Kafka 为表引擎这样创建出的表可以查询到 Kafka中的流数据。对应创建的表不会将数据存入 ClickHouse 中这里这张 kafka 引 擎表相当于一个消费者消费 Kafka中的数据数据被查询过后就不会再次被查询到。
3.1 语法 3.2 示例 3.3 数据持久化方法 示例2
