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在 ClickHouse 中使用 Parquet

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Parquet 是一种高效的文件格式，可按列式方式存储数据。 ClickHouse 支持读取和写入 Parquet 文件。

从 Parquet 导入

在加载数据之前，我们可以使用 file() 函数查看示例 Parquet 文件的结构：

DESCRIBE TABLE file('data.parquet', Parquet);

我们将 Parquet 用作第二个参数，这样 ClickHouse 就能识别文件格式。这将输出带类型的列：

┌─name─┬─type─────────────┬─default_type─┬─default_expression─┬─comment─┬─codec_expression─┬─ttl_expression─┐
│ path │ Nullable(String) │              │                    │         │                  │                │
│ date │ Nullable(String) │              │                    │         │                  │                │
│ hits │ Nullable(Int64)  │              │                    │         │                  │                │
└──────┴──────────────────┴──────────────┴────────────────────┴─────────┴──────────────────┴────────────────┘

我们还可以在真正导入数据之前，借助 SQL 的强大能力先分析文件：

SELECT *
FROM file('data.parquet', Parquet)
LIMIT 3;
┌─path──────────────────────┬─date───────┬─hits─┐
│ Akiba_Hebrew_Academy      │ 2017-08-01 │  241 │
│ Aegithina_tiphia          │ 2018-02-01 │   34 │
│ 1971-72_Utah_Stars_season │ 2016-10-01 │    1 │
└───────────────────────────┴────────────┴──────┘

导入到现有表

先创建一个用于导入 Parquet 数据的表：

CREATE TABLE sometable
(
    `path` String,
    `date` Date,
    `hits` UInt32
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (date, path);

现在可以使用 FROM INFILE 子句导入数据：

INSERT INTO sometable
FROM INFILE 'data.parquet' FORMAT Parquet;

SELECT *
FROM sometable
LIMIT 5;
┌─path──────────────────────────┬───────date─┬─hits─┐
│ 1988_in_philosophy            │ 2015-05-01 │   70 │
│ 2004_Green_Bay_Packers_season │ 2015-05-01 │  970 │
│ 24_hours_of_lemans            │ 2015-05-01 │   37 │
│ 25604_Karlin                  │ 2015-05-01 │   20 │
│ ASCII_ART                     │ 2015-05-01 │    9 │
└───────────────────────────────┴────────────┴──────┘

请注意，ClickHouse 会自动将 Parquet 字符串 (date 列中的字符串) 转换为 Date 类型。这是因为 ClickHouse 会根据目标表中的类型自动进行类型转换。

将本地文件插入远程服务器

如果你想将本地 Parquet 文件插入远程 ClickHouse 服务器，可以像下面这样通过管道将文件内容传给 clickhouse-client：

clickhouse client -q "INSERT INTO sometable FORMAT Parquet" < data.parquet

从 Parquet 文件创建新表

由于 ClickHouse 会读取 Parquet 文件的 schema，因此我们可以动态创建表：

CREATE TABLE imported_from_parquet
ENGINE = MergeTree
ORDER BY tuple() AS
SELECT *
FROM file('data.parquet', Parquet)

这会根据给定的 Parquet 文件自动创建并填充一张表：

DESCRIBE TABLE imported_from_parquet;
┌─name─┬─type─────────────┬─default_type─┬─default_expression─┬─comment─┬─codec_expression─┬─ttl_expression─┐
│ path │ Nullable(String) │              │                    │         │                  │                │
│ date │ Nullable(String) │              │                    │         │                  │                │
│ hits │ Nullable(Int64)  │              │                    │         │                  │                │
└──────┴──────────────────┴──────────────┴────────────────────┴─────────┴──────────────────┴────────────────┘

默认情况下，ClickHouse 会严格校验列名、类型和值。但有时，我们可以在导入时跳过不存在的列或不受支持的值。这可以通过 Parquet 设置 来控制。

导出为 Parquet 格式

要将任意表或查询结果导出为 Parquet 文件，可以使用 INTO OUTFILE 子句：

SELECT *
FROM sometable
INTO OUTFILE 'export.parquet'
FORMAT Parquet

这会在当前工作目录中创建 export.parquet 文件。

ClickHouse 和 Parquet 数据类型

ClickHouse 和 Parquet 的数据类型大多相同，但仍略有差异。例如，ClickHouse 会将 DateTime 类型导出为 Parquet 的 int64。如果再将其导入回 ClickHouse，我们看到的将是数字 (time.parquet file)：

SELECT * FROM file('time.parquet', Parquet);
┌─n─┬───────time─┐
│ 0 │ 1673622611 │
│ 1 │ 1673622610 │
│ 2 │ 1673622609 │
│ 3 │ 1673622608 │
│ 4 │ 1673622607 │
└───┴────────────┘

此时可使用类型转换：

SELECT
    n,
    toDateTime(time)                 <--- int to time
FROM file('time.parquet', Parquet);
┌─n─┬────toDateTime(time)─┐
│ 0 │ 2023-01-13 15:10:11 │
│ 1 │ 2023-01-13 15:10:10 │
│ 2 │ 2023-01-13 15:10:09 │
│ 3 │ 2023-01-13 15:10:08 │
│ 4 │ 2023-01-13 15:10:07 │
└───┴─────────────────────┘

延伸阅读

ClickHouse 支持多种格式，包括文本格式和二进制格式，以适应各种场景和平台。你可以在以下文章中进一步了解更多格式及其使用方式：

另外，也可以查看 clickhouse-local——这是一个便携且功能完整的工具，可用于处理本地/远程文件，无需 ClickHouse 服务器。

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