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fileCluster

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Permite o processamento simultâneo de arquivos que correspondem a um caminho especificado em vários nós de um cluster. O iniciador estabelece conexões com os nós worker, expande globs no caminho do arquivo e delega tarefas de leitura de arquivos aos nós worker. Cada nó worker consulta o iniciador para obter o próximo arquivo a ser processado, repetindo esse processo até que todas as tarefas sejam concluídas (todos os arquivos sejam lidos).

Sintaxe

fileCluster(cluster_name, path[, format, structure, compression_method])

Argumentos

Argumento Descrição
cluster_name Nome de um cluster usado para criar um conjunto de endereços e parâmetros de conexão para servidores remotos e locais.
path Caminho relativo para o arquivo em user_files_path. O caminho do arquivo também oferece suporte a globs.
format Formato dos arquivos. Tipo: String.
structure Estrutura da tabela no formato 'UserID UInt64, Name String'. Determina os nomes e os tipos das colunas. Tipo: String.
compression_method Método de compressão. Os tipos de compressão suportados são gz, br, xz, zst, lz4 e bz2.

Valor retornado

Uma tabela com o formato e a estrutura especificados, com dados de arquivos que correspondem ao caminho especificado.

Exemplo

Considerando um cluster chamado my_cluster e o seguinte valor da configuração user_files_path:

$ grep user_files_path /etc/clickhouse-server/config.xml
    <user_files_path>/var/lib/clickhouse/user_files/</user_files_path>

Além disso, supondo que os arquivos test1.csv e test2.csv estejam em user_files_path de cada nó do cluster, e que seu conteúdo seja idêntico entre os diferentes nós:

$ cat /var/lib/clickhouse/user_files/test1.csv
    1,"file1"
    11,"file11"

$ cat /var/lib/clickhouse/user_files/test2.csv
    2,"file2"
    22,"file22"

Por exemplo, é possível criar esses arquivos executando essas duas consultas em cada nó do cluster:

INSERT INTO TABLE FUNCTION file('file1.csv', 'CSV', 'i UInt32, s String') VALUES (1,'file1'), (11,'file11');
INSERT INTO TABLE FUNCTION file('file2.csv', 'CSV', 'i UInt32, s String') VALUES (2,'file2'), (22,'file22');

Agora, leia os dados contidos em test1.csv e test2.csv por meio da função de tabela fileCluster:

SELECT * FROM fileCluster('my_cluster', 'file{1,2}.csv', 'CSV', 'i UInt32, s String') ORDER BY i, s
┌──i─┬─s──────┐
│  1 │ file1  │
│ 11 │ file11 │
└────┴────────┘
┌──i─┬─s──────┐
│  2 │ file2  │
│ 22 │ file22 │
└────┴────────┘

Globs no Caminho

Todos os padrões compatíveis com a função de tabela File também são suportados pelo FileCluster.

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