Lakehouse 런타임 카탈로그 (BigLake 메타스토어)

이 가이드에서는 ClickHouse와 Lakehouse 런타임 카탈로그(BigLake 메타스토어)를 사용해 Google Cloud Storage에 있는 데이터를 쿼리하는 방법을 단계별로 안내합니다.

ClickHouse는 여러 카탈로그(Unity, Glue, Polaris 등)와의 통합을 지원합니다. 이 가이드에서는 ClickHouse를 통해 Lakehouse 런타임 카탈로그(BigLake 메타스토어라고도 함)의 Iceberg 테이블을 쿼리하는 방법을 안내합니다.

이 기능은 베타이므로 다음을 사용하여 활성화해야 합니다: SET allow_database_iceberg = 1;

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사전 요구 사항

ClickHouse에서 Lakehouse 런타임 카탈로그(BigLake 메타스토어)로 연결을 생성하기 전에 다음 사항을 준비하십시오:

• Lakehouse 런타임 카탈로그가 활성화된 Google Cloud 프로젝트
• Google Cloud Console을 통해 애플리케이션용으로 생성한 Application Default 자격 증명(OAuth client ID 및 client secret)
• 적절한 범위(예: https://www.googleapis.com/auth/bigquery 및 GCS용 storage 범위)로 OAuth 흐름을 완료해 획득한 refresh token
• 테이블이 저장된 GCS 버킷(및 선택적 prefix)을 가리키는 warehouse 경로(예: gs://your-bucket 또는 gs://your-bucket/prefix)

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Lakehouse 런타임 카탈로그와 ClickHouse 간 연결 생성

OAuth 자격 증명이 준비되면 DataLakeCatalog 데이터베이스 엔진을 사용하는 데이터베이스를 ClickHouse에 생성하십시오:

SET allow_database_iceberg = 1;

CREATE DATABASE lakehouse_runtime_catalog
ENGINE = DataLakeCatalog('https://biglake.googleapis.com/iceberg/v1/restcatalog')
SETTINGS
    catalog_type = 'biglake',
    google_adc_client_id = '<client-id>',
    google_adc_client_secret = '<client-secret>',
    google_adc_refresh_token = '<refresh-token>',
    google_adc_quota_project_id = '<gcp-project-id>',
    warehouse = 'gs://<bucket_name>/<optional-prefix>';

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ClickHouse를 사용하여 Lakehouse 런타임 카탈로그 테이블 쿼리하기

연결이 생성되면 Lakehouse 런타임 카탈로그에 등록된 테이블을 쿼리할 수 있습니다.

USE LAKEHOUSE_RUNTIME_CATALOG;

SHOW TABLES;

출력 예시:

┌─name──────────────────────────────────────┐
│lakehouse_runtime_catalog.my_iceberg_table │   
└───────────────────────────────────────────┘

SELECT count(*) FROM `lakehouse_runtime_catalog.my_iceberg_table`;

백틱이 필요합니다

ClickHouse는 네임스페이스를 1개만 지원하므로 백틱이 필요합니다.

테이블 정의를 확인하려면 다음과 같이 하십시오:

SHOW CREATE TABLE `lakehouse_runtime_catalog.my_iceberg_table`;

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Lakehouse에서 ClickHouse로 데이터 로드하기

반복 실행되는 쿼리를 더 빠르게 처리하기 위해 Lakehouse 런타임 카탈로그 테이블의 데이터를 로컬 ClickHouse 테이블로 로드하려면 MergeTree 테이블을 생성한 다음 카탈로그에서 데이터를 삽입합니다:

CREATE TABLE clickhouse_table
(
    `id` Int64,
    `event_time` DateTime64(3),
    `user_id` String,
    `payload` String
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (event_time, id);

INSERT INTO local_events
SELECT * FROM lakehouse_runtime_catalog.`icebench.my_iceberg_table`;

초기 적재 후에는 지연 시간을 줄이기 위해 clickhouse_table을 쿼리하십시오. 필요할 때 BigLake의 데이터를 갱신하려면 INSERT INTO ... SELECT를 다시 실행하십시오.