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Como fazer a ingestão de arquivos Parquet de um bucket do S3

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Ingestão de arquivos Parquet de um bucket do S3

Abaixo estão alguns conceitos básicos de como usar o mecanismo de tabela S3 para ler arquivos Parquet.

  • crie chaves de acesso e secretas para um usuário de serviço do IAM. usuários comuns de login geralmente não funcionam, pois podem estar configurados com uma política de MFA.

  • defina as permissões da política para permitir que o usuário de serviço acesse o bucket e as pastas.

A seguir, há um exemplo bem simples que você pode usar para testar se o acesso aos seus arquivos Parquet está funcionando corretamente antes de aplicar isso aos seus dados reais.

Se você precisar de um exemplo de como criar um usuário e um bucket, pode seguir as duas primeiras seções (criar usuário e criar bucket): Integrando o S3 com o ClickHouse

Usei este arquivo de exemplo: https://github.com/Teradata/kylo/tree/master/samples/sample-data/parquet e o enviei para meu bucket de teste

Você pode definir a política do bucket mais ou menos assim: (ajuste conforme necessário; esta está relativamente aberta em termos de privilégios, mas ajudará nos testes. você pode restringir as permissões conforme necessário)

{
    "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/*"
            ]
        }
    ]
}

É possível executar consultas com esse tipo de sintaxe usando o mecanismo de tabela 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.)

A referência de tipos de dados para o formato Parquet está aqui: https://clickhouse.com/docs/interfaces/formats/#data-format-parquet

Para importar os dados para uma tabela nativa do ClickHouse:

crie a tabela, algo assim (escolhi apenas algumas das colunas do arquivo 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.

Selecione os dados do bucket do S3 para inseri-los na nova tabela:

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.)

Verifique a importação:

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      │
└────┴────────────┘

Quando você estiver pronto para importar seus dados reais, poderá usar uma sintaxe especial, como curingas e intervalos, para especificar suas pastas, subpastas e arquivos no bucket. Recomendo filtrar alguns diretórios e arquivos para testar a importação primeiro — por exemplo, um determinado ano, alguns meses e um intervalo de datas.

além das opções de caminho aqui, a sintaxe ** foi adicionada recentemente e especifica todos os subdiretórios de forma recursiva. https://clickhouse.com/docs/sql-reference/table-functions/s3/

Por exemplo, supondo que os paths e a estrutura do bucket sejam algo assim: 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

Isso retornaria todos os arquivos do 1º dia de cada mês em 2021-2022 https://mars-doc-test.s3.amazonaws.com/system_logs/{2021-2022}/**/01/*.parquet

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