将ClickHouse作为Apache Spark存储引擎的可行性及方案咨询

方案落地实践情况 #

Spark对接ClickHouse作为存储层的方案已有成熟规模化落地，你找到的小众个人项目并非唯一可选实现，目前行业内有两类稳定可用的生产级连接器：

• ClickHouse官方团队维护的正式Spark连接器，支持Spark 2.4、3.x全版本，兼容读写双向操作、分区剪枝、算子下推等核心优化，已经在互联网、金融等多个行业的离线数仓场景落地，完全支撑30TB规模的数据处理需求。
• 头部互联网公司开源的优化版Spark-ClickHouse连接器，针对大规模分布式集群场景做了多副本适配、读写吞吐量优化，也有公开的生产环境使用案例。

方案合理性判断 #

该方案是否可取完全取决于你的使用场景：

方案适用场景 #

如果你的需求是用Spark完成复杂ETL、多源数据关联、迭代类运算，ClickHouse仅作为原始数据存储和最终计算结果的交互式查询层，这个方案完全合理，不需要做数据迁移：

• 读侧：连接器支持把Spark的过滤、字段筛选条件下推到ClickHouse执行，仅拉取必要的分区和字段数据，30TB规模的全量读取可以通过Spark分区并行处理，效率可控。
• 写侧：支持匹配ClickHouse的分区键做批量写入，规避小分区、写入性能衰减问题，完全适配ClickHouse MergeTree系列引擎的写入逻辑。

方案不可取的场景 #

如果你希望把ClickHouse作为Spark的原生存储层，承载Spark计算过程的中间状态存储、高频随机读写，该方案完全不适用，核心原因如下：

• ClickHouse是面向批量分析的OLAP数据库，不支持行级随机更新、删除，Spark计算产生的中间状态如果需要回写更新，性能会衰减一个数量级以上。
• 作为存储层对接Spark时，相比原生HDFS/对象存储+Parquet/ORC的组合，IO开销高30%以上，没有成本和性能优势。
• 不支持Spark的ACID特性，无法适配流批一体、增量实时更新类的复杂计算场景。

对应场景的选型建议 #

结合你现有的资源和需求，可按实际情况选择方案：

1. 仅需要用Spark对现有ClickHouse数据做离线批量处理，处理结果仍写回ClickHouse：直接使用官方Spark-ClickHouse连接器即可，完全复用现有存储资源，无需迁移数据。
2. 需要搭建完整的Spark大数据处理链路，包含中间表存储、多轮迭代计算、流批一体处理：建议新增低成本对象存储作为Spark计算的中间存储层，原始数据和最终对外提供查询的结果仍存储在ClickHouse，仅将Spark计算过程的中间数据以Parquet格式存储在对象存储，兼顾现有资源复用和Spark计算效率。
3. 如果你的计算需求都是单表聚合、过滤类的简单查询，完全不需要引入Spark，直接使用ClickHouse自带的分布式查询能力即可满足，技术复杂度和运维成本更低。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ivan