Set up docs MCP数据仓储Cloud
前置条件
在开始本快速入门之前，您需要具备：
To successfully follow this guide, you’ll need the following:
- A running ClickHouse Cloud service. If you don’t have one yet, complete the ClickHouse Cloud quick start first.
- 可访问 兼容 Iceberg 的数据湖
- Data Lake Catalog (URL 和凭据)
- 根据数据湖目录类型，还需要对象存储凭据 (例如兼容 S3 的存储)
- 在目录中注册的至少一个现有 Iceberg 表
如果您的 Iceberg 目录中还没有数据，可以上传此数据集。我们将在此处使用该数据集进行演示。
你将构建的内容
在本快速入门中，你将：
- 在 ClickHouse Cloud 中连接到 Iceberg REST Catalog
- 创建一个由该目录支持的 ClickHouse 数据库
- 直接从 ClickHouse 查询现有的 Iceberg 表
- 验证 ClickHouse 正在从你的数据湖读取数据
完成后，你将把 ClickHouse Cloud 连接到你的 Iceberg 目录，并能够在不复制数据的情况下对 Iceberg 表运行 SQL 查询。
创建 DataLakeCatalog 连接
在此步骤中，你将连接到 ClickHouse Cloud 中的 Data Lake Catalog。
-
打开你的 ClickHouse Cloud 服务。
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导航到 Data Sources â Connect to your Data Lake Catalog。
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在下拉菜单中选择你的数据目录。
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使用你的凭据和连接信息填写表单。 对于 Unity Catalog，请输入：
- Open Table Format (Iceberg)
- ClickHouse Database name。这将是你的 ClickHouse 数据库名称，你将通过该数据库查询 Iceberg 表。
- Workspace ID
- Databricks catalog name
- Client ID
- Client Secret
插入图片
-
保存该目录。现在，你应该会在 Data Sources 页面中看到已加载的数据目录，以及该数据库中可用表的数量。
查询 Iceberg 表
在此步骤中，你将从 数据目录 查询一个 Iceberg 表。
- 点击
Show Tables或SQL Console后，你将进入 SQL 控制台 并看到与你的数据湖关联且已 materialized 的新数据库。如果你是通过SQL Console进入，请将数据库下拉菜单切换为你的 Iceberg 数据库。 - 你应该会在文件树中看到一个或多个 Iceberg 表。运行以下查询：
select * from iceberg_database.`iceberg_db.your_table`- ClickHouse 将返回你的 Iceberg 表中的行。
后续步骤
现在你已连接到数据湖，可以试着在 ClickHouse 中写入 Iceberg 表。
