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Cómo ingestar archivos Parquet desde un bucket de S3

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Ingesta de archivos Parquet desde un bucket de S3

A continuación, se presentan algunos conceptos básicos sobre el uso del motor de tabla S3 para leer archivos Parquet.

  • cree claves de acceso y secretas para un usuario de servicio de IAM. los usuarios normales de inicio de sesión por lo general no funcionan, ya que pueden haberse configurado con una política de MFA.

  • establezca los permisos en la política para permitir que el usuario de servicio acceda al bucket y a las carpetas.

A continuación se muestra un ejemplo muy sencillo que puede usar para probar que el acceso a sus archivos Parquet funciona correctamente antes de aplicarlo a sus datos reales.

Si necesita un ejemplo de cómo crear un usuario y un bucket, puede seguir las dos primeras secciones (crear usuario y crear bucket): Integración de S3 con ClickHouse

Yo utilicé este archivo de muestra: https://github.com/Teradata/kylo/tree/master/samples/sample-data/parquet y lo cargué en mi bucket de prueba

Puede configurar la política del bucket de una forma similar a esta: (ajústela según sea necesario; esta es bastante abierta en cuanto a privilegios, pero ayudará en las pruebas. puede restringir sus permisos según sea necesario)

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Id": "Policy123456",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "abc123",
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "AWS": [
                    "arn:aws:iam::1234567890:user/mars-s3-user"
                ]
            },
            "Action": "s3:*",
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::mars-doc-test",
                "arn:aws:s3:::mars-doc-test/*"
            ]
        }
    ]
}

Puede ejecutar consultas con una sintaxis como esta mediante el motor de tabla S3: https://clickhouse.com/docs/sql-reference/table-functions/s3/

clickhouse-cloud :)  select count(*) from s3('https://mars-doc-test.s3.amazonaws.com/s3-parquet-test/userdata1.parquet','ABC123', 'abc+123', 'Parquet', 'first_name String');

SELECT count(*)
FROM s3('https://mars-doc-test.s3.amazonaws.com/s3-parquet-test/userdata1.parquet', 'ABC123', 'abc+123', 'Parquet', 'first_name String')

Query id: fd4f1193-d604-4ac0-9a46-bdd2d5e14727

┌─count()─┐
│    1000 │
└─────────┘

1 row in set. Elapsed: 1.274 sec. Processed 1.00 thousand rows, 14.64 KB (784.81 rows/s., 11.49 KB/s.)

La referencia de tipos de datos para el formato Parquet está aquí: https://clickhouse.com/docs/interfaces/formats/#data-format-parquet

Para incorporar los datos a una tabla nativa de ClickHouse:

cree la tabla, algo así (solo elegí un par de columnas del archivo Parquet):

clickhouse-cloud :) CREATE TABLE my_parquet_table (id UInt64, first_name String) ENGINE = MergeTree ORDER BY id;

CREATE TABLE my_parquet_table
(
    `id` UInt64,
    `first_name` String
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY id

Query id: 412e3994-bf8e-444e-ac43-a7c82642b7da

Ok.

0 rows in set. Elapsed: 0.600 sec.

Seleccione los datos del bucket de S3 para insertarlos en la nueva tabla:

clickhouse-cloud :) INSERT INTO my_parquet_table (id, first_name) SELECT id, first_name FROM s3('https://mars-doc-test.s3.amazonaws.com/s3-parquet-test/userdata1.parquet', 'ABC123','abc+123', 'Parquet', 'id UInt64, first_name String') FORMAT Parquet

INSERT INTO my_parquet_table (id, first_name) SELECT
    id,
    first_name
FROM s3('https://mars-doc-test.s3.amazonaws.com/s3-parquet-test/userdata1.parquet', 'ABC123', 'abc+123', 'Parquet', 'id UInt64, first_name String')

Query id: c3cdc871-f338-462d-8797-6751b45a0b58

Ok.

0 rows in set. Elapsed: 1.220 sec. Processed 1.00 thousand rows, 22.64 KB (819.61 rows/s., 18.56 KB/s.)

Compruebe la importación:

clickhouse-cloud :) SELECT * FROM my_parquet_table LIMIT 10;

SELECT *
FROM my_parquet_table
LIMIT 10

Query id: 1ccf59dd-d804-46a9-aadd-ed5c57b9e1a0

┌─id─┬─first_name─┐
│  1 │ Amanda     │
│  2 │ Albert     │
│  3 │ Evelyn     │
│  4 │ Denise     │
│  5 │ Carlos     │
│  6 │ Kathryn    │
│  7 │ Samuel     │
│  8 │ Harry      │
│  9 │ Jose       │
│ 10 │ Emily      │
└────┴────────────┘

Cuando estés listo para importar tus datos reales, puedes usar una sintaxis especial, como comodines y rangos, para especificar las carpetas, subcarpetas y archivos en tu bucket. Te recomiendo filtrar algunos directorios y archivos para probar la importación primero; por ejemplo, un año determinado, un par de meses y algún rango de fechas.

además de las opciones de ruta aquí, recientemente se añadió la sintaxis **, que especifica todos los subdirectorios de forma recursiva. https://clickhouse.com/docs/sql-reference/table-functions/s3/

Por ejemplo, suponiendo que las rutas y la estructura del bucket sean algo así: https://your_s3_bucket.s3.amazonaws.com/<your_folder>/<year>/<month>/<day>/<filename>.parquet https://mars-doc-test.s3.amazonaws.com/system_logs/2022/11/01/my-app-logs-0001.parquet

Esto obtendría todos los archivos correspondientes al día 1 de cada mes en 2021-2022 https://mars-doc-test.s3.amazonaws.com/system_logs/{2021-2022}/**/01/*.parquet

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