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S3 버킷의 Parquet 파일을 수집하는 방법

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S3 버킷에서 Parquet 파일 수집하기

아래에서는 S3 테이블 엔진을 사용해 Parquet 파일을 읽는 기본 사항을 설명합니다.

  • IAM 서비스 사용자의 액세스 키와 시크릿 키를 생성합니다. 일반 로그인 사용자는 MFA 정책이 구성되어 있을 수 있으므로 대체로 작동하지 않습니다.

  • 서비스 사용자가 버킷과 폴더에 접근할 수 있도록 정책에 권한을 설정합니다.

다음은 실제 데이터에 적용하기 전에 Parquet 파일에 정상적으로 접근할 수 있는지 동작을 테스트하는 데 사용할 수 있는 매우 간단한 예시입니다.

사용자와 버킷을 생성하는 예시가 필요하면 처음 두 섹션(create user 및 create bucket)을 따르면 됩니다: ClickHouse와 S3 통합하기

저는 이 샘플 파일을 사용했습니다: https://github.com/Teradata/kylo/tree/master/samples/sample-data/parquet 그리고 이를 테스트 버킷에 업로드했습니다

버킷에는 다음과 같이 정책을 설정할 수 있습니다: (필요에 따라 조정하십시오. 이 예시는 권한이 비교적 넓게 열려 있지만 테스트에는 도움이 됩니다. 필요에 따라 권한 범위를 더 좁힐 수 있습니다)

{
    "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/*"
            ]
        }
    ]
}

S3 테이블 엔진을 사용하면 다음 구문으로 쿼리를 실행할 수 있습니다: 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.)

Parquet 포맷의 데이터 타입 참고 문서는 다음에서 확인할 수 있습니다: https://clickhouse.com/docs/interfaces/formats/#data-format-parquet

데이터를 네이티브 ClickHouse 테이블로 가져오려면:

다음과 같이 테이블을 생성합니다(Parquet 파일의 컬럼 몇 개만 선택한 예시입니다):

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.

새 테이블(table)에 삽입할 데이터를 S3 버킷에서 선택합니다:

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.)

가져오기 여부를 확인합니다:

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      │
└────┴────────────┘

실제 데이터를 가져올 준비가 되면 와일드카드와 범위 같은 특수 구문을 사용해 버킷의 폴더, 하위 폴더, 파일을 지정할 수 있습니다. 먼저 가져오기를 테스트할 때는 몇 개의 디렉터리와 파일로 범위를 좁혀 보는 것을 권장합니다. 예를 들어 특정 연도, 몇 개월, 일부 날짜 범위만 먼저 테스트할 수 있습니다.

여기의 경로 옵션 외에도, 최근에 추가된 ** 구문을 사용하면 모든 하위 디렉터리를 재귀적으로 지정할 수 있습니다. https://clickhouse.com/docs/sql-reference/table-functions/s3/

예를 들어, 경로와 버킷 구조가 다음과 같다고 가정해 보겠습니다. 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

다음은 2021년부터 2022년까지 매월 1일의 모든 파일을 가져옵니다. https://mars-doc-test.s3.amazonaws.com/system_logs/{2021-2022}/**/01/*.parquet

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