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# Unity Catalog

> Dans ce guide, nous vous présentons les étapes à suivre pour interroger vos données stockées dans des buckets S3 avec ClickHouse et Unity Catalog.

export const galaxyOnClick = eventName => () => {
  try {
    if (typeof window !== "undefined" && window.galaxy && eventName) {
      window.galaxy.track(eventName, {
        interaction: "click"
      });
    }
  } catch (e) {}
};

export const BetaBadge = ({link, galaxyTrack, galaxyEvent}) => {
  if (link) {
    return <a href={link} target="_blank" rel="noopener noreferrer" className="betaBadge" onClick={galaxyTrack && galaxyEvent ? galaxyOnClick(galaxyEvent) : undefined}>
                <Icon />
                <span>Beta</span>
            </a>;
  }
  return <div className="betaBadge">
            <Icon />
            <span>
                Fonctionnalité en bêta. 
                <u>
                    <a href="/docs/beta-and-experimental-features#beta-features">
                        En savoir plus.
                    </a>
                </u>
            </span>
        </div>;
};

ClickHouse prend en charge l’intégration avec plusieurs catalogues (Unity, Glue, Polaris, etc.). Ce guide vous guidera à travers les étapes nécessaires pour interroger vos données gérées par Databricks à l’aide de ClickHouse et de [Unity Catalog](https://www.databricks.com/product/unity-catalog).

Databricks prend en charge plusieurs formats de données dans son lakehouse. Avec ClickHouse, vous pouvez interroger les tables Unity Catalog aussi bien au format Delta qu’au format Iceberg.

<Note>
  Cette fonctionnalité étant expérimentale, vous devrez l’activer à l’aide de :
  `SET allow_experimental_database_unity_catalog = 1;`
</Note>

<div id="configuring-unity-in-databricks">
  ## Configuration de Unity dans Databricks
</div>

Pour permettre à ClickHouse d’interagir avec Unity Catalog, vous devez vous assurer que Unity Catalog est configuré pour autoriser les interactions avec un lecteur externe. Pour ce faire, suivez le guide[ « Activer l’accès externe aux données pour Unity Catalog »](https://docs.databricks.com/aws/en/external-access/admin).

Une fois votre catalogue configuré, vous devez générer des credentials pour ClickHouse. Deux méthodes différentes peuvent être utilisées, selon votre mode d’interaction avec Unity :

* Pour les clients Iceberg, utilisez une authentication via un [service principal](https://docs.databricks.com/aws/en/dev-tools/auth/oauth-m2m).

* Pour les clients Delta, utilisez un Personal Access Token ([PAT](https://docs.databricks.com/aws/en/dev-tools/auth/pat)).

<div id="required-pat-token-permissions">
  ### Privilèges requis pour le jeton PAT
</div>

Lorsque vous utilisez un PAT pour un accès en lecture, le jeton doit disposer des autorisations permettant à ClickHouse de lister et de lire les métadonnées de Unity Catalog. Assurez-vous que le PAT possède au minimum le [privilège](https://docs.databricks.com/aws/en/external-access/admin#grant-a-principal-unity-catalog-privileges) `EXTERNAL USE SCHEMA`, ainsi que l’autorisation `SELECT` sur la table, `USE CATALOG` sur son catalogue parent et `USE SCHEMA` sur son schéma parent.

<div id="creating-a-connection-between-unity-catalog-and-clickhouse">
  ## Créer une connexion entre Unity Catalog et ClickHouse
</div>

Une fois Unity Catalog configuré et l'authentification en place, établissez une connexion entre ClickHouse et Unity Catalog.

<div id="read-delta">
  ### Lire Delta
</div>

```sql theme={null}
CREATE DATABASE unity
ENGINE = DataLakeCatalog('https://<workspace-id>.cloud.databricks.com/api/2.1/unity-catalog')
SETTINGS warehouse = 'CATALOG_NAME', catalog_credential = '<PAT>', catalog_type = 'unity'
```

<div id="read-iceberg">
  ### Lire des tables Iceberg
</div>

Pour accéder aux tables Iceberg gérées :

```sql theme={null}
CREATE DATABASE unity
ENGINE = DataLakeCatalog('https://<workspace-id>.cloud.databricks.com/api/2.1/unity-catalog/iceberg-rest')
SETTINGS catalog_type = 'rest', catalog_credential = '<client-id>:<client-secret>', warehouse = 'workspace', 
oauth_server_uri = 'https://<workspace-id>.cloud.databricks.com/oidc/v1/token', auth_scope = 'all-apis,sql'
```

<div id="querying-unity-catalog-tables-using-clickhouse">
  ## Interroger des tables Unity Catalog avec ClickHouse
</div>

Maintenant que la connexion est établie, vous pouvez commencer à exécuter des requêtes via Unity Catalog. Par exemple :

```sql theme={null}
USE unity;

SHOW TABLES;
```

```response theme={null}
┌─name───────────────────────────────────────────────┐
│ clickbench.delta_hits                              │
│ demo.fake_user                                     │
│ information_schema.catalog_privileges              │
│ information_schema.catalog_tags                    │
│ information_schema.catalogs                        │
│ information_schema.check_constraints               │
│ information_schema.column_masks                    │
│ information_schema.column_tags                     │
│ information_schema.columns                         │
│ information_schema.constraint_column_usage         │
│ information_schema.constraint_table_usage          │
│ information_schema.information_schema_catalog_name │
│ information_schema.key_column_usage                │
│ information_schema.parameters                      │
│ information_schema.referential_constraints         │
│ information_schema.routine_columns                 │
│ information_schema.routine_privileges              │
│ information_schema.routines                        │
│ information_schema.row_filters                     │
│ information_schema.schema_privileges               │
│ information_schema.schema_tags                     │
│ information_schema.schemata                        │
│ information_schema.table_constraints               │
│ information_schema.table_privileges                │
│ information_schema.table_tags                      │
│ information_schema.tables                          │
│ information_schema.views                           │
│ information_schema.volume_privileges               │
│ information_schema.volume_tags                     │
│ information_schema.volumes                         │
│ uniform.delta_hits                                 │
└────────────────────────────────────────────────────┘
```

```sql theme={null}
SHOW TABLES
```

```response theme={null}
┌─name───────────────┐
│ uniform.delta_hits │
└────────────────────┘
```

Pour interroger une table :

```sql theme={null}
SELECT count(*) FROM `uniform.delta_hits`
```

<Info>
  **Backticks obligatoires**

  Les backticks sont obligatoires, car ClickHouse ne prend pas en charge plusieurs espaces de noms.
</Info>

Pour consulter la DDL de la table :

```sql theme={null}
SHOW CREATE TABLE `uniform.delta_hits`

CREATE TABLE unity_uniform.`uniform.delta_hits`
(
    `WatchID` Int64,
    `JavaEnable` Int32,
    `Title` String,
    `GoodEvent` Int32,
    `EventTime` DateTime64(6, 'UTC'),
    `EventDate` Date,
    `CounterID` Int32,
    `ClientIP` Int32,
    ...
    `FromTag` String,
    `HasGCLID` Int32,
    `RefererHash` Int64,
    `URLHash` Int64,
    `CLID` Int32
)
ENGINE = Iceberg('s3://<path>);

```

<div id="loading-data-from-your-data-lake-into-clickhouse">
  ## Chargement de données depuis votre lac de données dans ClickHouse
</div>

Si vous devez charger des données depuis Databricks dans ClickHouse, commencez par créer une table ClickHouse locale :

```sql theme={null}
CREATE TABLE hits
(
    `WatchID` Int64,
    `JavaEnable` Int32,
    `Title` String,
    `GoodEvent` Int32,
    `EventTime` DateTime64(6, 'UTC'),
    `EventDate` Date,
    `CounterID` Int32,
    `ClientIP` Int32,
    ...
    `FromTag` String,
    `HasGCLID` Int32,
    `RefererHash` Int64,
    `URLHash` Int64,
    `CLID` Int32
)
PRIMARY KEY (CounterID, EventDate, UserID, EventTime, WatchID);
```

Chargez ensuite les données de votre table Unity Catalog à l’aide d’un `INSERT INTO SELECT` :

```sql theme={null}
INSERT INTO hits SELECT * FROM unity_uniform.`uniform.delta_hits`;
```