Подключение ClickHouse к Deepnote
Deepnote — это совместимый заметочный инструмент для анализа данных, созданный для команд для открытия и обмена инсайтами. В дополнение к совместимости с Jupyter, он работает в облаке и предоставляет вам одно центральное место для совместной работы и эффективной работы над проектами в области науки о данных.
Этот гид предполагает, что у вас уже есть учетная запись Deepnote и работающий экземпляр ClickHouse.
Интерактивный пример
Если вы хотите изучить интерактивный пример запроса ClickHouse из заметок Deepnote, нажмите кнопку ниже, чтобы запустить шаблонный проект, подключенный к игровой площадке ClickHouse.
Подключение к ClickHouse
- В Deepnote выберите обзор "Интеграции" и нажмите на плитку ClickHouse.

- Укажите данные подключения для вашего экземпляра ClickHouse:
Чтобы подключиться к ClickHouse с помощью HTTP(S), вам необходима следующая информация:
-
ХОСТ и ПОРТ: как правило, порт 8443 при использовании TLS или 8123 при отсутствии TLS.
-
ИМЯ БАЗЫ ДАННЫХ: по умолчанию существует база данных с именем
default
, используйте имя базы данных, к которой вы хотите подключиться. -
ИМЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ и ПАРОЛЬ: по умолчанию имя пользователя
default
. Используйте имя пользователя, подходящее для вашего случая.
Данные для вашего сервиса ClickHouse Cloud доступны в консоли ClickHouse Cloud. Выберите сервис, к которому вы хотите подключиться, и нажмите Подключиться:

Выберите HTTPS, и данные будут доступны в примере команды curl
.

Если вы используете самоуправляемый ClickHouse, детали подключения устанавливаются вашим администратором ClickHouse.

ПРИМЕЧАНИЕ: Если ваше подключение к ClickHouse защищено списком IP-адресов, вам может понадобиться разрешить IP-адреса Deepnote. Узнайте больше об этом в документации Deepnote.
- Поздравляем! Теперь вы интегрировали ClickHouse в Deepnote.
Использование интеграции ClickHouse.
-
Начните с подключения к интеграции ClickHouse справа от вашей заметки.
-
Теперь создайте новый блок запроса ClickHouse и выполните запрос к вашей базе данных. Результаты запроса будут сохранены в качестве DataFrame и хранятся в переменной, указанной в SQL-блоке.
-
Вы также можете преобразовать любой существующий SQL блок в блок ClickHouse.