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# 지원 매트릭스

> ClickHouse의 오픈 테이블 포맷 통합 및 데이터 카탈로그 연결에 대한 종합적인 지원 매트릭스입니다.

이 페이지에서는 ClickHouse의 데이터 레이크 통합에 대한 종합적인 지원 매트릭스를 제공합니다. 각 오픈 테이블 포맷에서 사용할 수 있는 기능, ClickHouse가 연결할 수 있는 카탈로그, 그리고 각 카탈로그에서 지원되는 기능을 다룹니다.

지원 여부는 ClickHouse Cloud와 자가 관리형 ClickHouse에 대해 별도로 표시됩니다. 실험적 기능은 ClickHouse Cloud에서 기본적으로 비활성화되어 있으며 [Support를 통해 요청해야 합니다](https://clickhouse.com/blog/common-getting-started-issues-with-clickhouse#13-experimental-features-in-production). 사용 가능 여부는 기능에 따라 다르므로, 특정 실험적 기능을 활성화할 수 있는지 확인하려면 Support에 문의하십시오. 배포별 구성 및 제한 사항은 참고 컬럼에 설명되어 있습니다.

<h2 id="format-support">
  오픈 테이블 포맷 지원
</h2>

ClickHouse는 [Apache Iceberg](/ko/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg), [Delta Lake](/ko/reference/engines/table-engines/integrations/deltalake), [Apache Hudi](/ko/reference/engines/table-engines/integrations/hudi), [Apache Paimon](/ko/reference/functions/table-functions/paimon) 등 4가지 오픈 테이블 포맷을 지원합니다. 아래에서 포맷을 선택하면 해당 지원 매트릭스를 확인할 수 있습니다.

**범례:** ✅ 지원 | ⚠️ 부분 지원, Experimental 또는 Deprecated | ❌ 미지원

<Tabs>
  <Tab title="Apache Iceberg">
    | 기능 | ClickHouse Cloud | 자가 관리형 | 참고 |
    | - | :-: | :-: | - |
    | **스토리지 백엔드** | | | |
    | AWS S3 | ✅ | ✅ | [`icebergS3()`](/ko/reference/functions/table-functions/iceberg) 또는 `iceberg()` 별칭을 통해 |
    | GCS | ✅ | ✅ | [`icebergS3()`](/ko/reference/functions/table-functions/iceberg) 또는 `iceberg()` 별칭을 통해 |
    | Azure Blob Storage | ✅ | ✅ | [`icebergAzure()`](/ko/reference/functions/table-functions/iceberg)를 통해 |
    | HDFS | ❌ | ⚠️ 지원 중단됨 | [`icebergHDFS()`](/ko/reference/functions/table-functions/iceberg)를 통해 |
    | 로컬 파일 시스템 | ❌ | ✅ | [`icebergLocal()`](/ko/reference/functions/table-functions/iceberg)를 통해 |
    | **액세스 방법** | | | |
    | 테이블 함수 | ✅ | ✅ | 백엔드별 변형이 제공되는 [`icebergS3()`](/ko/reference/functions/table-functions/iceberg) |
    | 테이블 엔진 | ✅ | ✅ | 백엔드별 변형이 제공되는 [`IcebergS3`](/ko/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg) |
    | 클러스터 분산 읽기 | ✅ | ✅ | [`icebergS3Cluster`](/ko/reference/functions/table-functions/icebergCluster), [`icebergAzureCluster`](/ko/reference/functions/table-functions/icebergCluster), [`icebergHDFSCluster`](/ko/reference/functions/table-functions/icebergCluster) |
    | 이름이 지정된 컬렉션 | <Tooltip tip="사용 가능 여부는 Support에 문의하십시오">⚠️</Tooltip> | ✅ | DDL로 생성한 [이름이 지정된 컬렉션](/ko/concepts/features/configuration/server-config/named-collections)은 일부 ClickHouse Cloud 서비스에서 활성화할 수 있습니다. 사용 가능 여부는 Support에 문의하십시오. |
    | | | | |
    | **읽기 기능** | | | |
    | 읽기 지원 | ✅ | ✅ | 모든 ClickHouse SQL 함수를 사용한 완전한 `SELECT` 지원 |
    | 파티션 프루닝 | ✅ | ✅ | [파티션 프루닝](/ko/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#partition-pruning)을 참조하십시오. |
    | 숨겨진 파티셔닝 | ✅ | ✅ | Iceberg 변환 기반 파티셔닝 지원 |
    | 파티션 진화 | ✅ | ✅ | 시간 경과에 따라 파티션 사양이 변경되는 테이블 읽기 지원 |
    | 스키마 진화 | ✅ | ✅ | 컬럼 추가, 제거 및 순서 변경을 지원합니다. [스키마 진화](/ko/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#schema-evolution)를 참조하십시오. |
    | 형식 승격 / 확장 | ✅ | ✅ | P' > P인 경우 `int` → `long`, `float` → `double`, `decimal(P,S)` → `decimal(P',S)`를 지원합니다. [스키마 진화](/ko/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#schema-evolution)를 참조하십시오. |
    | 시간 이동 / 스냅샷 | ✅ | ✅ | `iceberg_timestamp_ms` 또는 `iceberg_snapshot_id` 설정을 통해 지원됩니다. [시간 이동](/ko/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#time-travel)을 참조하십시오. |
    | 위치 삭제 | ✅ | ✅ | [삭제된 행 처리](/ko/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#deleted-rows)를 참조하십시오. |
    | 동등성 삭제 | ✅ | ✅ | v25.8+부터 테이블 함수 및 테이블 엔진에서 지원됩니다. [삭제된 행 처리](/ko/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#deleted-rows)를 참조하십시오. |
    | 읽기 시 병합 | <Tooltip tip="사용 가능 여부는 Support에 문의하십시오">⚠️</Tooltip> | ⚠️ | 실험적 기능입니다. [삭제 작업](/ko/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-writes-delete)을 지원합니다. |
    | 형식 버전 | ⚠️ 부분 지원 | ⚠️ 부분 지원 | v1 및 v2를 지원합니다. v3는 부분적으로 지원하며, 삭제 벡터 읽기는 지원되지만 매니페스트 압축은 지원되지 않습니다. |
    | 컬럼 통계 | ✅ | ✅ | |
    | 블룸 필터 / Puffin 파일 | ❌ | ❌ | Puffin 파일의 블룸 필터 인덱스는 지원되지 않습니다. |
    | 가상 컬럼 | ✅ | ✅ | `_path`, `_file`, `_size`, `_time`, `_etag`. [가상 컬럼](/ko/reference/functions/table-functions/iceberg#virtual-columns)을 참조하십시오. |
    | | | | |
    | **쓰기 기능** | | | |
    | 테이블 생성 | <Tooltip tip="사용 가능 여부는 Support에 문의하십시오">⚠️</Tooltip> | ⚠️ | 실험적 기능입니다. `allow_insert_into_iceberg = 1`이 필요합니다. v25.7+부터 지원됩니다. [테이블 생성](/ko/reference/functions/table-functions/iceberg#create-iceberg-table)을 참조하십시오. |
    | `INSERT` | ✅ 베타 | ✅ 베타 | 26.2부터 베타로 제공됩니다. `allow_insert_into_iceberg = 1`이 필요합니다. [데이터 삽입](/ko/reference/functions/table-functions/iceberg#writes-inserts)을 참조하십시오. |
    | `DELETE` | <Tooltip tip="사용 가능 여부는 Support에 문의하십시오">⚠️</Tooltip> | ⚠️ | Experimental. `allow_insert_into_iceberg = 1`이 필요합니다. `ALTER TABLE ... DELETE WHERE`를 통해 수행합니다. [데이터 삭제](/ko/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-writes-delete)를 참조하십시오. |
    | `ALTER TABLE` (스키마 변경) | <Tooltip tip="사용 가능 여부는 Support에 문의하십시오">⚠️</Tooltip> | ⚠️ | Experimental. `allow_insert_into_iceberg = 1`이 필요합니다. 컬럼 추가, 삭제, 수정 및 이름 변경을 지원합니다. [스키마 진화](/ko/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-writes-schema-evolution)를 참조하십시오. |
    | 컴팩션 | <Tooltip tip="사용 가능 여부는 Support에 문의하십시오">⚠️</Tooltip> | ⚠️ | Experimental. `allow_experimental_iceberg_compaction = 1`이 필요합니다. [컴팩션](/ko/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-writes-compaction)을 참조하십시오. |
    | `UPDATE` / `MERGE` | ❌ | ❌ | 지원되지 않습니다. 컴팩션을 참조하십시오. |
    | copy-on-write | ❌ | ❌ | 지원되지 않습니다. |
    | 스냅샷 만료 | <Tooltip tip="사용 가능 여부는 Support에 문의하십시오">⚠️</Tooltip> | ⚠️ | Experimental. Iceberg v2, `allow_insert_into_iceberg = 1`, `allow_experimental_expire_snapshots = 1`이 필요합니다. [스냅샷 만료](/ko/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-expire-snapshots)를 참조하십시오. |
    | 고아 파일 제거 | <Tooltip tip="사용 가능 여부는 Support에 문의하십시오">⚠️</Tooltip> | ⚠️ | Experimental. Iceberg v2 이상, `allow_insert_into_iceberg = 1`, `allow_iceberg_remove_orphan_files = 1`이 필요합니다. [고아 파일 제거](/ko/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-remove-orphan-files)를 참조하십시오. |
    | 파티션 쓰기 | ✅ 베타 | ✅ 베타 | Iceberg 쓰기 작업에서 지원됩니다. |
    | 파티션 변경 | ❌ | ❌ | ClickHouse에서는 파티셔닝 방식을 변경할 수 없습니다. ClickHouse는 파티셔닝 방식이 변경된 Iceberg 테이블에 쓸 수 있습니다. |
    | | | | |
    | **메타데이터** | | | |
    | 브랜치 및 태그 지정 | ❌ | ❌ | Iceberg 브랜치/태그 참조는 지원되지 않습니다. |
    | 메타데이터 파일 해상도 | ✅ | ✅ | 카탈로그, 디렉터리 나열, `version-hint` 및 특정 경로를 통한 해상도를 지원합니다. [메타데이터 파일 해상도](/ko/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#metadata-file-resolution)를 참조하십시오. |
    | 데이터 캐싱 | ✅ | ✅ | S3/Azure/HDFS 저장 엔진과 동일한 메커니즘을 사용합니다. [데이터 캐시](/ko/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#data-cache)를 참조하십시오. |
    | 메타데이터 캐싱 | ✅ | ✅ | `use_iceberg_metadata_files_cache`를 통해 기본적으로 활성화됩니다. [메타데이터 캐시](/ko/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#metadata-cache)를 참조하십시오. |
  </Tab>

  <Tab title="Delta Lake">
    25.6 버전부터 ClickHouse는 Delta Lake Rust kernel을 사용해 Delta Lake 테이블을 읽으며, 이를 통해 더 폭넓은 기능을 지원합니다(Azure Blob Storage는 26.4 버전부터 활성화됨). 아래 표에서 이 kernel이 필요한 기능을 확인할 수 있습니다.

    | 기능 | ClickHouse Cloud | 자가 관리형 | 참고 |
    | - | :-: | :-: | - |
    | **저장소 백엔드** | | | |
    | AWS S3 | ✅ | ✅ | [`deltaLake()`](/ko/reference/functions/table-functions/deltalake) 또는 `deltaLakeS3()`를 통해 |
    | GCS | ✅ | ✅ | [`deltaLake()`](/ko/reference/functions/table-functions/deltalake) 또는 `deltaLakeS3()`를 통해 |
    | Azure Blob Storage | ✅ | ✅ | [`deltaLakeAzure()`](/ko/reference/functions/table-functions/deltalake)를 통해 |
    | HDFS | ❌ | ❌ | 지원되지 않음 |
    | 로컬 파일 시스템 | ❌ | ✅ | [`deltaLakeLocal()`](/ko/reference/functions/table-functions/deltalake)를 통해 |
    | **액세스 방법** | | | |
    | 테이블 함수 | ✅ | ✅ | 백엔드별 변형을 제공하는 [`deltaLake()`](/ko/reference/functions/table-functions/deltalake) |
    | 테이블 엔진 | ✅ | ✅ | [`DeltaLake`](/ko/reference/engines/table-engines/integrations/deltalake) |
    | 클러스터 분산 읽기 | ✅ | ✅ | [`deltaLakeCluster`](/ko/reference/functions/table-functions/deltalakeCluster), [`deltaLakeAzureCluster`](/ko/reference/functions/table-functions/deltalakeCluster) |
    | 명명된 컬렉션 | <Tooltip tip="사용 가능 여부는 Support에 문의하십시오">⚠️</Tooltip> | ✅ | DDL로 생성한 [명명된 컬렉션](/ko/concepts/features/configuration/server-config/named-collections)은 일부 ClickHouse Cloud 서비스에서 활성화할 수 있습니다. 사용 가능 여부는 Support에 문의하십시오. |
    | **읽기 기능** | | | |
    | 읽기 지원 | ✅ | ✅ | 모든 ClickHouse SQL 함수가 포함된 완전한 `SELECT` 지원 |
    | 파티션 프루닝 | ✅ 베타 | ✅ 베타 | Delta Kernel이 필요합니다. |
    | 스키마 진화 | ✅ 베타 | ✅ 베타 | Delta Kernel이 필요합니다. |
    | 시간 여행 | ✅ 베타 | ✅ 베타 | Delta Kernel이 필요합니다. |
    | 삭제 벡터 | ✅ | ✅ | |
    | 컬럼 매핑 | ✅ | ✅ | |
    | 변경 데이터 피드 | ✅ 베타 | ✅ 베타 | Delta Kernel이 필요합니다. |
    | 가상 컬럼 | ✅ | ✅ | `_path`, `_file`, `_size`, `_time`, `_etag`. [가상 컬럼](/ko/reference/functions/table-functions/deltalake#virtual-columns)을 참조하십시오. |
    | **쓰기 기능** | | | |
    | `INSERT` | ✅ 베타 | ✅ 베타 | Delta Kernel이 필요합니다. S3 및 GCS 쓰기가 지원되며, Azure는 v26.9부터 지원됩니다. v26.7부터는 `allow_delta_lake_writes = 1`이 필요하며, 이전 버전에서는 `allow_experimental_delta_lake_writes = 1`을 사용하십시오. [Delta Lake 쓰기](/ko/reference/functions/table-functions/deltalake#inserting-data)를 참조하십시오. |
    | `DELETE` / `UPDATE` / `MERGE` | ❌ | ❌ | 지원되지 않음 |
    | 빈 테이블 생성 | ❌ | ❌ | `CREATE TABLE` 작업은 Delta Lake 테이블이 객체 스토리지에 이미 존재한다고 가정합니다. |
    | **캐싱** | | | |
    | 데이터 캐싱 | ✅ | ✅ | S3/Azure/HDFS 저장 엔진과 동일한 메커니즘입니다. [데이터 캐시](/ko/reference/engines/table-engines/integrations/deltalake#data-cache)를 참조하십시오. |
  </Tab>

  <Tab title="Apache Hudi">
    | 기능 | ClickHouse Cloud | 자가 관리형 | 참고 |
    | - | :-: | :-: | - |
    | **스토리지 백엔드** | | | |
    | AWS S3 | ✅ | ✅ | [`hudi()`](/ko/reference/functions/table-functions/hudi)를 통해 지원 |
    | GCS | ✅ | ✅ | [`hudi()`](/ko/reference/functions/table-functions/hudi)를 통해 지원 |
    | Azure Blob Storage | ❌ | ❌ | 지원되지 않음 |
    | HDFS | ❌ | ❌ | 지원되지 않음 |
    | 로컬 파일 시스템 | ❌ | ❌ | 지원되지 않음 |
    | **액세스 방법** | | | |
    | 테이블 함수 | ✅ | ✅ | [`hudi()`](/ko/reference/functions/table-functions/hudi) |
    | 테이블 엔진 | ✅ | ✅ | [`Hudi`](/ko/reference/engines/table-engines/integrations/hudi) |
    | 클러스터 분산 읽기 | ✅ | ✅ | [`hudiCluster`](/ko/reference/functions/table-functions/hudiCluster) (S3 전용) |
    | 이름이 지정된 컬렉션 | <Tooltip tip="사용 가능 여부는 Support에 문의하십시오">⚠️</Tooltip> | ✅ | DDL로 생성한 [이름이 지정된 컬렉션](/ko/concepts/features/configuration/server-config/named-collections)은 일부 ClickHouse Cloud 서비스에서 활성화할 수 있습니다. 사용 가능 여부는 Support에 문의하십시오. |
    | **읽기 기능** | | | |
    | 읽기 지원 | ✅ | ✅ | 모든 ClickHouse SQL 함수를 사용하는 완전한 `SELECT` 지원 |
    | 스키마 진화 | ❌ | ❌ | 지원되지 않음 |
    | 시간 이동 | ❌ | ❌ | 지원되지 않음 |
    | 가상 컬럼 | ✅ | ✅ | `_path`, `_file`, `_size`, `_time`, `_etag`. [가상 컬럼](/ko/reference/functions/table-functions/hudi#virtual-columns)을 참조하십시오. |
    | **쓰기 기능** | | | |
    | `INSERT` / `DELETE` / `UPDATE` | ❌ | ❌ | 읽기 전용 통합 |
    | **캐싱** | | | |
    | 데이터 캐싱 | ❌ | ❌ | 지원되지 않음 |
  </Tab>

  <Tab title="Apache Paimon">
    | 기능 | ClickHouse Cloud | 자가 관리형 | 참고 |
    | - | :-: | :-: | - |
    | **스토리지 백엔드** | | | |
    | S3 | <Tooltip tip="이용 가능 여부는 Support에 문의하십시오">⚠️</Tooltip> | ⚠️ | 실험적입니다. [`paimon()`](/ko/reference/functions/table-functions/paimon) 또는 `paimonS3()`를 통해 사용할 수 있습니다 |
    | GCS | <Tooltip tip="이용 가능 여부는 Support에 문의하십시오">⚠️</Tooltip> | ⚠️ | 실험적입니다. [`paimon()`](/ko/reference/functions/table-functions/paimon) 또는 `paimonS3()`를 통해 사용할 수 있습니다 |
    | Azure Blob Storage | <Tooltip tip="이용 가능 여부는 Support에 문의하십시오">⚠️</Tooltip> | ⚠️ | 실험적입니다. [`paimonAzure()`](/ko/reference/functions/table-functions/paimon)를 통해 사용할 수 있습니다 |
    | HDFS | ❌ | ⚠️ | 실험적이며 지원 중단 예정입니다. [`paimonHDFS()`](/ko/reference/functions/table-functions/paimon)를 통해 사용할 수 있습니다 |
    | 로컬 파일 시스템 | ❌ | ⚠️ | 실험적입니다. [`paimonLocal()`](/ko/reference/functions/table-functions/paimon)를 통해 사용할 수 있습니다 |
    | **액세스 방법** | | | |
    | 테이블 함수 | <Tooltip tip="이용 가능 여부는 Support에 문의하십시오">⚠️</Tooltip> | ⚠️ | 실험적입니다. 백엔드별 변형이 있는 [`paimon()`](/ko/reference/functions/table-functions/paimon) |
    | 테이블 엔진 | <Tooltip tip="이용 가능 여부는 Support에 문의하십시오">⚠️</Tooltip> | ⚠️ | 실험적입니다. 백엔드별 변형이 있는 [`Paimon`](/ko/reference/engines/table-engines/integrations/paimon)입니다. `allow_experimental_paimon_storage_engine = 1`이 필요합니다. |
    | 클러스터 분산 읽기 | <Tooltip tip="이용 가능 여부는 Support에 문의하십시오">⚠️</Tooltip> | ⚠️ | 실험적입니다. [`paimonS3Cluster`](/ko/reference/functions/table-functions/paimonCluster), [`paimonAzureCluster`](/ko/reference/functions/table-functions/paimonCluster), [`paimonHDFSCluster`](/ko/reference/functions/table-functions/paimonCluster) |
    | 이름이 지정된 컬렉션 | <Tooltip tip="이용 가능 여부는 Support에 문의하십시오">⚠️</Tooltip> | ⚠️ | 실험적입니다. DDL로 생성한 [이름이 지정된 컬렉션](/ko/concepts/features/configuration/server-config/named-collections)은 일부 ClickHouse Cloud 서비스에서 활성화할 수 있습니다. 이용 가능 여부를 확인하려면 Support에 문의하십시오. |
    | **읽기 기능** | | | |
    | 읽기 지원 | <Tooltip tip="이용 가능 여부는 Support에 문의하십시오">⚠️</Tooltip> | ⚠️ | 실험적입니다. 모든 ClickHouse SQL 함수를 포함해 `SELECT`를 완전히 지원합니다 |
    | 스키마 진화 | ❌ | ❌ | 지원되지 않습니다 |
    | 시간 이동 | ❌ | ❌ | 지원되지 않습니다 |
    | 가상 컬럼 | <Tooltip tip="이용 가능 여부는 Support에 문의하십시오">⚠️</Tooltip> | ⚠️ | 실험적입니다. `_path`, `_file`, `_size`, `_time`, `_etag`을 지원합니다. [가상 컬럼](/ko/reference/functions/table-functions/paimon#virtual-columns)을 참조하십시오. |
    | **쓰기 기능** | | | |
    | `INSERT` / `DELETE` / `UPDATE` | ❌ | ❌ | 읽기 전용 통합 |
    | **캐싱** | | | |
    | 데이터 캐싱 | ❌ | ❌ | 지원되지 않습니다 |
  </Tab>
</Tabs>

<h2 id="catalog-support">
  카탈로그 지원
</h2>

ClickHouse는 [`DataLakeCatalog`](/ko/reference/engines/database-engines/datalake) 데이터베이스 엔진을 사용해 외부 데이터 카탈로그에 연결할 수 있으며, 이 엔진은 카탈로그를 ClickHouse 데이터베이스로 노출합니다. 카탈로그에 등록된 테이블은 자동으로 표시되며, 표준 SQL로 쿼리할 수 있습니다.

현재 다음 카탈로그를 지원합니다. 전체 설정 방법은 각 카탈로그의 참고 가이드를 참조하십시오.

| Catalog | Formats | Read | Create table | INSERT | 참고 가이드 |
| - | - | :-: | :-: | :-: | - |
| [AWS Glue Catalog](/ko/guides/use-cases/data-warehousing/glue-catalog) | Iceberg | ✅ 베타 | ❌ | ❌ | [Glue 카탈로그 가이드](/ko/guides/use-cases/data-warehousing/glue-catalog) |
| [BigLake Metastore](/ko/guides/use-cases/data-warehousing/biglake-catalog) | Iceberg | ✅ 베타 | ❌ | ❌ | [BigLake 메타스토어 가이드](/ko/guides/use-cases/data-warehousing/biglake-catalog) |
| [Databricks Unity Catalog](/ko/guides/use-cases/data-warehousing/unity-catalog) | Delta, Iceberg | ✅ 베타 | ✅ 베타 | ✅ 베타 | [Unity Catalog 가이드](/ko/guides/use-cases/data-warehousing/unity-catalog) |
| [Iceberg REST](/ko/guides/use-cases/data-warehousing/rest-catalog) | Iceberg | ✅ 베타 | ❌ | ❌ | [REST 카탈로그 가이드](/ko/guides/use-cases/data-warehousing/rest-catalog) |
| [Lakekeeper](/ko/guides/use-cases/data-warehousing/lakekeeper-catalog) | Iceberg | ✅ 베타 | ❌ | ❌ | [Lakekeeper 카탈로그 가이드](/ko/guides/use-cases/data-warehousing/lakekeeper-catalog) |
| [Project Nessie](/ko/guides/use-cases/data-warehousing/nessie-catalog) | Iceberg | ✅ Experimental | ❌ | ❌ | [Nessie 카탈로그 가이드](/ko/guides/use-cases/data-warehousing/nessie-catalog) |
| [Microsoft OneLake](/ko/guides/use-cases/data-warehousing/onelake-catalog) | Iceberg | ✅ 베타 | ✅ 베타 | ✅ 베타 | [OneLake 카탈로그 가이드](/ko/guides/use-cases/data-warehousing/onelake-catalog) |
| [SeaweedFS](/ko/guides/use-cases/data-warehousing/seaweedfs-catalog) | Iceberg | ✅ 베타 | ✅ 베타 | ✅ 베타 | [SeaweedFS 카탈로그 가이드](/ko/guides/use-cases/data-warehousing/seaweedfs-catalog) |

현재 모든 카탈로그 통합은 Experimental 또는 베타 설정을 활성화해야 사용할 수 있습니다. Microsoft OneLake, Databricks Unity Catalog, SeaweedFS를 제외한 모든 카탈로그는 **읽기 전용** 액세스만 제공합니다. 즉, 카탈로그 연결을 통해 테이블을 쿼리할 수는 있지만, 테이블을 생성하거나 데이터를 쓸 수는 없습니다. 카탈로그의 데이터를 ClickHouse로 로드해 더 빠르게 분석하려면 [분석 가속화 가이드](/ko/guides/use-cases/data-warehousing/getting-started/accelerating-analytics)에 설명된 대로 `INSERT INTO SELECT`를 사용하십시오. 오픈 테이블 포맷에 데이터를 다시 쓰려면 [데이터 쓰기 가이드](/ko/guides/use-cases/data-warehousing/getting-started/writing-data)에 설명된 대로 독립형 Iceberg 테이블을 생성하십시오.