Lakekeeper カタログ | ClickHouse Docs

実験的な機能

ClickHouse は、複数のカタログ (Unity、Glue、REST、Polaris など) とのインテグレーションをサポートしています。このガイドでは、ClickHouse と Lakekeeper カタログを使用してデータをクエリする手順を説明します。

Lakekeeper は、Apache Iceberg 向けのオープンソースの REST カタログ実装で、以下を提供します。

高いパフォーマンスと信頼性を実現する Rust native 実装
Iceberg REST カタログ仕様に準拠した REST API
S3-compatible ストレージと連携する Cloud ストレージ インテグレーション

ローカル開発環境のセットアップ

ローカルでの開発やテストには、コンテナー化された Lakekeeper 構成を使用できます。この方法は、学習、プロトタイピング、開発環境に適しています。

前提条件

Docker と Docker Compose: Docker がインストールされ、起動していることを確認してください
サンプルセットアップ: Lakekeeper の docker-compose セットアップを使用できます

ローカルの Lakekeeper カタログをセットアップする

Lakekeeper、PostgreSQL のメタデータバックエンド、オブジェクトストレージ用の MinIO を含む一式の環境が用意されている、公式の Lakekeeper docker-compose setup を利用できます。

ステップ 1: サンプルを実行するための新しいフォルダーを作成し、続けて次の設定内容で docker-compose.yml ファイルを作成します。

version: '3.8'

services:
  lakekeeper:
    image: quay.io/lakekeeper/catalog:latest
    environment:
      - LAKEKEEPER__PG_ENCRYPTION_KEY=This-is-NOT-Secure!
      - LAKEKEEPER__PG_DATABASE_URL_READ=postgresql://postgres:postgres@db:5432/postgres
      - LAKEKEEPER__PG_DATABASE_URL_WRITE=postgresql://postgres:postgres@db:5432/postgres
      - RUST_LOG=info
    command: ["serve"]
    healthcheck:
      test: ["CMD", "/home/nonroot/lakekeeper", "healthcheck"]
      interval: 1s
      timeout: 10s
      retries: 10
      start_period: 30s
    depends_on:
      migrate:
        condition: service_completed_successfully
      db:
        condition: service_healthy
      minio:
        condition: service_healthy
    ports:
      - 8181:8181
    networks:
      - iceberg_net

  migrate:
    image: quay.io/lakekeeper/catalog:latest-main
    environment:
      - LAKEKEEPER__PG_ENCRYPTION_KEY=This-is-NOT-Secure!
      - LAKEKEEPER__PG_DATABASE_URL_READ=postgresql://postgres:postgres@db:5432/postgres
      - LAKEKEEPER__PG_DATABASE_URL_WRITE=postgresql://postgres:postgres@db:5432/postgres
      - RUST_LOG=info
    restart: "no"
    command: ["migrate"]
    depends_on:
      db:
        condition: service_healthy
    networks:
      - iceberg_net

  bootstrap:
    image: curlimages/curl
    depends_on:
      lakekeeper:
        condition: service_healthy
    restart: "no"
    command:
      - -w
      - "%{http_code}"
      - "-X"
      - "POST"
      - "-v"
      - "http://lakekeeper:8181/management/v1/bootstrap"
      - "-H"
      - "Content-Type: application/json"
      - "--data"
      - '{"accept-terms-of-use": true}'
      - "-o"
      - "/dev/null"
    networks:
      - iceberg_net

  initialwarehouse:
    image: curlimages/curl
    depends_on:
      lakekeeper:
        condition: service_healthy
      bootstrap:
        condition: service_completed_successfully
    restart: "no"
    command:
      - -w
      - "%{http_code}"
      - "-X"
      - "POST"
      - "-v"
      - "http://lakekeeper:8181/management/v1/warehouse"
      - "-H"
      - "Content-Type: application/json"
      - "--data"
      - '{"warehouse-name": "demo", "project-id": "00000000-0000-0000-0000-000000000000", "storage-profile": {"type": "s3", "bucket": "warehouse-rest", "key-prefix": "", "assume-role-arn": null, "endpoint": "http://minio:9000", "region": "local-01", "path-style-access": true, "flavor": "minio", "sts-enabled": true}, "storage-credential": {"type": "s3", "credential-type": "access-key", "aws-access-key-id": "minio", "aws-secret-access-key": "ClickHouse_Minio_P@ssw0rd"}}'
      - "-o"
      - "/dev/null"
    networks:
      - iceberg_net

  db:
    image: bitnami/postgresql:16.3.0
    environment:
      - POSTGRESQL_USERNAME=postgres
      - POSTGRESQL_PASSWORD=postgres
      - POSTGRESQL_DATABASE=postgres
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U postgres -p 5432 -d postgres"]
      interval: 2s
      timeout: 10s
      retries: 5
      start_period: 10s
    volumes:
      - postgres_data:/bitnami/postgresql
    networks:
      - iceberg_net

  minio:
    image: bitnami/minio:2025.4.22
    environment:
      - MINIO_ROOT_USER=minio
      - MINIO_ROOT_PASSWORD=ClickHouse_Minio_P@ssw0rd
      - MINIO_API_PORT_NUMBER=9000
      - MINIO_CONSOLE_PORT_NUMBER=9001
      - MINIO_SCHEME=http
      - MINIO_DEFAULT_BUCKETS=warehouse-rest
    networks: 
      iceberg_net:
        aliases:
          - warehouse-rest.minio
    ports:
      - "9002:9000"
      - "9003:9001"
    healthcheck:
      test: ["CMD", "mc", "ls", "local", "|", "grep", "warehouse-rest"]
      interval: 2s
      timeout: 10s
      retries: 3
      start_period: 15s
    volumes:
      - minio_data:/bitnami/minio/data

  clickhouse:
    image: clickhouse/clickhouse-server:head
    container_name: lakekeeper-clickhouse
    user: '0:0'  # Ensures root permissions
    ports:
      - "8123:8123"
      - "9000:9000"
    volumes:
      - clickhouse_data:/var/lib/clickhouse
      - ./clickhouse/data_import:/var/lib/clickhouse/data_import  # データセットフォルダをマウント
    networks:
      - iceberg_net
    environment:
      - CLICKHOUSE_DB=default
      - CLICKHOUSE_USER=default
      - CLICKHOUSE_DO_NOT_CHOWN=1
      - CLICKHOUSE_PASSWORD=
    depends_on:
      lakekeeper:
        condition: service_healthy
      minio:
        condition: service_healthy

volumes:
  postgres_data:
  minio_data:
  clickhouse_data:

networks:
  iceberg_net:
    driver: bridge

ステップ 2: 次のコマンドを実行してサービスを起動します。

docker compose up -d

ステップ 3: すべてのサービスの準備が整うまで待ちます。ログは次のように確認できます:

docker-compose logs -f

ローカルの Lakekeeper カタログに接続する

ClickHouse コンテナーに接続します。

docker exec -it lakekeeper-clickhouse clickhouse-client

次に、Lakekeeper カタログへのデータベース接続を作成します。

SET allow_experimental_database_iceberg = 1;

CREATE DATABASE demo
ENGINE = DataLakeCatalog('http://lakekeeper:8181/catalog', 'minio', 'ClickHouse_Minio_P@ssw0rd')
SETTINGS catalog_type = 'rest', storage_endpoint = 'http://minio:9002/warehouse-rest', warehouse = 'demo'

ClickHouse を使用して Lakekeeper カタログのテーブルをクエリする

接続の設定が完了したので、Lakekeeper カタログ経由でクエリを実行できます。たとえば、次のとおりです。

USE demo;

SHOW TABLES;

構成にサンプルデータ (タクシーデータセットなど) が含まれている場合は、次のようなテーブルが表示されるはずです。

┌─name──────────┐
│ default.taxis │
└───────────────┘

Note

テーブルがまったく表示されない場合、通常は次のいずれかが原因です。

環境でまだサンプルテーブルが作成されていない
Lakekeeper カタログサービスがまだ完全に初期化されていない
サンプルデータの読み込み処理が完了していない

テーブル作成の進行状況は、Spark のログで確認できます。

docker-compose logs spark

テーブルをクエリするには (利用可能な場合) :

SELECT count(*) FROM `default.taxis`;

┌─count()─┐
│ 2171187 │
└─────────┘

テーブルのDDLを確認するには:

SHOW CREATE TABLE `default.taxis`;

┌─statement─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ CREATE TABLE demo.`default.taxis`                                                             │
│ (                                                                                             │
│     `VendorID` Nullable(Int64),                                                               │
│     `tpep_pickup_datetime` Nullable(DateTime64(6)),                                           │
│     `tpep_dropoff_datetime` Nullable(DateTime64(6)),                                          │
│     `passenger_count` Nullable(Float64),                                                      │
│     `trip_distance` Nullable(Float64),                                                        │
│     `RatecodeID` Nullable(Float64),                                                           │
│     `store_and_fwd_flag` Nullable(String),                                                    │
│     `PULocationID` Nullable(Int64),                                                           │
│     `DOLocationID` Nullable(Int64),                                                           │
│     `payment_type` Nullable(Int64),                                                           │
│     `fare_amount` Nullable(Float64),                                                          │
│     `extra` Nullable(Float64),                                                                │
│     `mta_tax` Nullable(Float64),                                                              │
│     `tip_amount` Nullable(Float64),                                                           │
│     `tolls_amount` Nullable(Float64),                                                         │
│     `improvement_surcharge` Nullable(Float64),                                                │
│     `total_amount` Nullable(Float64),                                                         │
│     `congestion_surcharge` Nullable(Float64),                                                 │
│     `airport_fee` Nullable(Float64)                                                           │
│ )                                                                                             │
│ ENGINE = Iceberg('http://minio:9002/warehouse-rest/warehouse/default/taxis/', 'minio', '[HIDDEN]') │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

データレイクから ClickHouse にデータを読み込む

Lakekeeper カタログから ClickHouse にデータを読み込む必要がある場合は、まずローカルの ClickHouse テーブルを作成します。

CREATE TABLE taxis
(
    `VendorID` Int64,
    `tpep_pickup_datetime` DateTime64(6),
    `tpep_dropoff_datetime` DateTime64(6),
    `passenger_count` Float64,
    `trip_distance` Float64,
    `RatecodeID` Float64,
    `store_and_fwd_flag` String,
    `PULocationID` Int64,
    `DOLocationID` Int64,
    `payment_type` Int64,
    `fare_amount` Float64,
    `extra` Float64,
    `mta_tax` Float64,
    `tip_amount` Float64,
    `tolls_amount` Float64,
    `improvement_surcharge` Float64,
    `total_amount` Float64,
    `congestion_surcharge` Float64,
    `airport_fee` Float64
)
ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(tpep_pickup_datetime)
ORDER BY (VendorID, tpep_pickup_datetime, PULocationID, DOLocationID);

次に、INSERT INTO SELECT を使って、Lakekeeper カタログのテーブルからデータを読み込みます。

INSERT INTO taxis 
SELECT * FROM demo.`default.taxis`;