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# Matriz de compatibilidad
> Matrices de compatibilidad exhaustivas para las integraciones de formatos de tabla abiertos y las conexiones a catálogos de lago de datos de ClickHouse.
Esta página ofrece matrices de compatibilidad exhaustivas para las integraciones de lago de datos de ClickHouse. Cubre las características disponibles para cada formato de tabla abierto, los catálogos a los que ClickHouse puede conectarse y las capacidades que admite cada catálogo.
## Compatibilidad con formatos de tabla abiertos
ClickHouse se integra con cuatro formatos de tabla abiertos: [Apache Iceberg](/es/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg), [Delta Lake](/es/reference/engines/table-engines/integrations/deltalake), [Apache Hudi](/es/reference/engines/table-engines/integrations/hudi) y [Apache Paimon](/es/reference/functions/table-functions/paimon). Selecciona uno de los formatos a continuación para ver su matriz de compatibilidad.
**Leyenda:** ✅ Compatible | ⚠️ Parcial / Experimental | ❌ No compatible
| Característica | Estado | Notas |
| ----------------------------------- | :----: | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Backends de almacenamiento** | | |
| AWS S3 | ✅ | Mediante [`icebergS3()`](/es/reference/functions/table-functions/iceberg) o el alias `iceberg()` |
| GCS | ✅ | Mediante [`icebergS3()`](/es/reference/functions/table-functions/iceberg) o el alias `iceberg()` |
| Azure Blob Storage | ✅ | Mediante [`icebergAzure()`](/es/reference/functions/table-functions/iceberg) |
| HDFS | ⚠️ | Mediante [`icebergHDFS()`](/es/reference/functions/table-functions/iceberg). Obsoleto. |
| Sistema de archivos local | ✅ | Mediante [`icebergLocal()`](/es/reference/functions/table-functions/iceberg) |
| **Métodos de acceso** | | |
| Función de tabla | ✅ | [`icebergS3()`](/es/reference/functions/table-functions/iceberg) con variantes por backend |
| Motor de tabla | ✅ | [`IcebergS3`](/es/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg) con variantes por backend |
| Lecturas distribuidas en clúster | ✅ | [`icebergS3Cluster`](/es/reference/functions/table-functions/icebergCluster), [`icebergAzureCluster`](/es/reference/functions/table-functions/icebergCluster), [`icebergHDFSCluster`](/es/reference/functions/table-functions/icebergCluster) |
| Colecciones con nombre | ✅ | [Definición de una colección con nombre](/es/reference/functions/table-functions/iceberg#defining-a-named-collection) |
| | | |
| **Características de lectura** | | |
| Soporte de lectura | ✅ | Soporte completo de SELECT con todas las funciones de ClickHouse SQL |
| Poda de particiones | ✅ | Consulte [Poda de particiones](/es/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#partition-pruning). |
| Particionado oculto | ✅ | Se admite el particionado de Iceberg basado en transformaciones |
| Evolución de particiones | ✅ | Se admite leer tablas cuyas especificaciones de partición cambian con el tiempo |
| Evolución del esquema | ✅ | Adición, eliminación y reordenación de columnas. Consulte [Evolución del esquema](/es/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#schema-evolution). |
| Promoción / ampliación de tipos | ✅ | `int` → `long`, `float` → `double`, `decimal(P,S)` → `decimal(P',S)` donde P' > P. Consulte [Evolución del esquema](/es/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#schema-evolution). |
| Viaje en el tiempo / snapshots | ✅ | Mediante los ajustes `iceberg_timestamp_ms` o `iceberg_snapshot_id`. Consulte [Time travel](/es/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#time-travel). |
| Eliminaciones por posición | ✅ | Consulte [Procesamiento de filas eliminadas](/es/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#deleted-rows). |
| Eliminaciones por igualdad | ✅ | Solo para el motor de tabla, desde v25.8+. Consulte [Procesamiento de filas eliminadas](/es/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#deleted-rows). |
| Merge-on-read | ⚠️ | Experimental. Se admite para [operaciones de eliminación](/es/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-writes-delete). |
| Versiones de formato | ⚠️ | Se admiten v1 y v2. V3 no es compatible. |
| Estadísticas de columnas | ✅ | |
| Filtros bloom / archivos puffin | ❌ | No se admiten los índices de filtros bloom en archivos puffin |
| Columnas virtuales | ✅ | `_path`, `_file`, `_size`, `_time`, `_etag`. Consulte [Columnas virtuales](/es/reference/functions/table-functions/iceberg#virtual-columns). |
| | | |
| **Características de escritura** | | |
| Creación de tablas | ✅ | Experimental. Requiere `allow_insert_into_iceberg = 1`. Desde v25.7+. Consulte [Creación de una tabla](/es/reference/functions/table-functions/iceberg#create-iceberg-table). |
| INSERT | ✅ | Beta desde la versión 26.2. Requiere `allow_insert_into_iceberg = 1`. Consulte [Inserción de datos](/es/reference/functions/table-functions/iceberg#writes-inserts). |
| DELETE | ✅ | Experimental. Requiere `allow_insert_into_iceberg = 1`. Mediante `ALTER TABLE ... DELETE WHERE`. Consulte [Eliminación de datos](/es/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-writes-delete). |
| ALTER TABLE (cambios de esquema) | ✅ | Experimental. Requiere `allow_insert_into_iceberg = 1`. Permite añadir, eliminar, modificar y renombrar columnas. Consulte [Evolución del esquema](/es/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-writes-schema-evolution). |
| Compactación | ⚠️ | Experimental. Requiere `allow_experimental_iceberg_compaction = 1`. Fusiona los archivos de eliminación por posición con los archivos de datos. Consulte [Compaction](/es/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-writes-compaction). No se admiten otras operaciones de compactación de Iceberg. |
| UPDATE / MERGE | ❌ | No se admite. Consulte Compactación. |
| Copy-on-write | ❌ | No se admite |
| Expire snapshots | ❌ | No se admite |
| Remove orphan files | ❌ | No se admite |
| Escritura de particiones | ✅ | Compatible. |
| Modificación de particiones | ❌ | No se admite cambiar el esquema de particionado desde ClickHouse. ClickHouse puede escribir en tablas Iceberg con particionado evolucionado. |
| | | |
| **Metadatos** | | |
| Ramificación y etiquetado | ❌ | No se admiten referencias de rama/etiqueta de Iceberg |
| Resolución de archivos de metadatos | ✅ | Admite la resolución de metadatos mediante catálogos, listado simple de directorios, uso de 'version-hint' y una ruta específica. Se puede configurar con `iceberg_metadata_file_path` y `iceberg_metadata_table_uuid`. Consulte [Resolución de archivos de metadatos](/es/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#metadata-file-resolution). |
| Caché de datos | ✅ | Utiliza el mismo mecanismo que los motores de almacenamiento S3/Azure/HDFS. Consulte [Caché de datos](/es/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#data-cache). |
| Caché de metadatos | ✅ | Los archivos manifest y de metadatos se almacenan en caché en memoria. Está habilitada de forma predeterminada mediante `use_iceberg_metadata_files_cache`. Consulte [Caché de metadatos](/es/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#metadata-cache). |
Desde la versión 25.6, ClickHouse lee tablas Delta Lake mediante el kernel de Rust de Delta Lake, lo que amplía la compatibilidad con funcionalidades; sin embargo, existen problemas conocidos al acceder a datos en Azure Blob Storage. Por este motivo, el kernel está deshabilitado al leer datos en Azure Blob Storage. A continuación indicamos qué características requieren este kernel.
| Característica | Estado | Notas |
| -------------------------------- | :----: | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Backends de almacenamiento** | | |
| AWS S3 | ✅ | Mediante [`deltaLake()`](/es/reference/functions/table-functions/deltalake) o `deltaLakeS3()` |
| GCS | ✅ | Mediante [`deltaLake()`](/es/reference/functions/table-functions/deltalake) o `deltaLakeS3()` |
| Azure Blob Storage | ✅ | Mediante [`deltaLakeAzure()`](/es/reference/functions/table-functions/deltalake) |
| HDFS | ❌ | No compatible |
| Sistema de archivos local | ✅ | Mediante [`deltaLakeLocal()`](/es/reference/functions/table-functions/deltalake) |
| **Métodos de acceso** | | |
| Función de tabla | ✅ | [`deltaLake()`](/es/reference/functions/table-functions/deltalake) con variantes según el backend |
| Motor de tabla | ✅ | [`DeltaLake`](/es/reference/engines/table-engines/integrations/deltalake) |
| Lecturas distribuidas en clúster | ✅ | [`deltaLakeCluster`](/es/reference/functions/table-functions/deltalakeCluster), [`deltaLakeAzureCluster`](/es/reference/functions/table-functions/deltalakeCluster) |
| Colecciones con nombre | ✅ | [Colección con nombre](/es/reference/functions/table-functions/deltalake#arguments) |
| **Características de lectura** | | |
| Soporte de lectura | ✅ | Soporte completo de SELECT con todas las funciones de ClickHouse SQL |
| Poda de particiones | ✅ | Requiere Delta Kernel. |
| Evolución del esquema | ✅ | Requiere Delta Kernel. |
| Viaje en el tiempo | ✅ | Requiere Delta Kernel. |
| Vectores de eliminación | ✅ | |
| Mapeo de columnas | ✅ | |
| Flujo de datos de cambios | ✅ | Requiere Delta Kernel. |
| Columnas virtuales | ✅ | `_path`, `_file`, `_size`, `_time`, `_etag`. Consulta [Columnas virtuales](/es/reference/functions/table-functions/deltalake#virtual-columns). |
| **Características de escritura** | | |
| INSERT | ✅ | Experimental. Requiere `allow_experimental_delta_lake_writes = 1`. Consulta [Motor DeltaLake](/es/reference/engines/table-engines/integrations/deltalake). Requiere Delta Kernel. |
| DELETE / UPDATE / MERGE | ❌ | No compatible |
| CREATE tabla vacía | ❌ | No se admite la creación de una nueva tabla Delta Lake vacía. La operación `CREATE TABLE` asume que ya existe una tabla Delta Lake en el almacenamiento de objetos. |
| **Caché** | | |
| Caché de datos | ✅ | El mismo mecanismo que en los motores de almacenamiento S3/Azure/HDFS. Consulta [Caché de datos](/es/reference/engines/table-engines/integrations/deltalake#data-cache). |
| Funcionalidad | Estado | Notas |
| -------------------------------- | :----: | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Backends de almacenamiento** | | |
| AWS S3 | ✅ | Mediante [`hudi()`](/es/reference/functions/table-functions/hudi) |
| GCS | ✅ | Mediante [`hudi()`](/es/reference/functions/table-functions/hudi) |
| Azure Blob Storage | ❌ | No es compatible |
| HDFS | ❌ | No es compatible |
| Sistema de archivos local | ❌ | No es compatible |
| **Métodos de acceso** | | |
| Función de tabla | ✅ | [`hudi()`](/es/reference/functions/table-functions/hudi) |
| Motor de tabla | ✅ | [`Hudi`](/es/reference/engines/table-engines/integrations/hudi) |
| Lecturas distribuidas en clúster | ✅ | [`hudiCluster`](/es/reference/functions/table-functions/hudiCluster) (solo S3) |
| Colecciones con nombre | ✅ | [argumentos de Hudi](/es/reference/functions/table-functions/hudi#arguments) |
| **Funciones de lectura** | | |
| Compatibilidad de lectura | ✅ | Compatibilidad total con SELECT y todas las funciones de ClickHouse SQL |
| Evolución del esquema | ❌ | No es compatible |
| Viaje en el tiempo | ❌ | No es compatible |
| Columnas virtuales | ✅ | `_path`, `_file`, `_size`, `_time`, `_etag`. Consulte [columnas virtuales](/es/reference/functions/table-functions/hudi#virtual-columns). |
| **Funciones de escritura** | | |
| INSERT / DELETE / UPDATE | ❌ | Integración de solo lectura |
| **Almacenamiento en caché** | | |
| Almacenamiento en caché de datos | ❌ | No es compatible |
| Característica | Estado | Notas |
| -------------------------------- | :----: | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Backends de almacenamiento** | | |
| S3 | ✅ | Experimental. Mediante [`paimon()`](/es/reference/functions/table-functions/paimon) o `paimonS3()` |
| GCS | ✅ | Experimental. Mediante [`paimon()`](/es/reference/functions/table-functions/paimon) o `paimonS3()` |
| Azure Blob Storage | ✅ | Experimental. Mediante [`paimonAzure()`](/es/reference/functions/table-functions/paimon) |
| HDFS | ⚠️ | Experimental. Mediante [`paimonHDFS()`](/es/reference/functions/table-functions/paimon). Obsoleto. |
| Sistema de archivos local | ✅ | Experimental. Mediante [`paimonLocal()`](/es/reference/functions/table-functions/paimon) |
| **Métodos de acceso** | | |
| Función de tabla | ✅ | Experimental. [`paimon()`](/es/reference/functions/table-functions/paimon) con variantes según el backend |
| Motor de tabla | ❌ | No hay un motor de tabla específico |
| Lecturas distribuidas en clúster | ✅ | Experimental. [`paimonS3Cluster`](/es/reference/functions/table-functions/paimonCluster), [`paimonAzureCluster`](/es/reference/functions/table-functions/paimonCluster), [`paimonHDFSCluster`](/es/reference/functions/table-functions/paimonCluster) |
| Colecciones con nombre | ✅ | Experimental. [Definición de una colección con nombre](/es/reference/functions/table-functions/paimon#defining-a-named-collection) |
| **Características de lectura** | | |
| Soporte de lectura | ✅ | Experimental. Compatibilidad completa con SELECT y todas las funciones de ClickHouse SQL |
| Evolución del esquema | ❌ | Sin soporte |
| Viaje en el tiempo | ❌ | Sin soporte |
| Columnas virtuales | ✅ | Experimental. `_path`, `_file`, `_size`, `_time`, `_etag`. Consulte [Columnas virtuales](/es/reference/functions/table-functions/paimon#virtual-columns). |
| **Características de escritura** | | |
| INSERT / DELETE / UPDATE | ❌ | Integración de solo lectura |
| **Caché** | | |
| Caché de datos | ❌ | Sin soporte |
## Compatibilidad con catálogos
ClickHouse puede conectarse a catálogos de datos externos mediante el motor de base de datos [`DataLakeCatalog`](/es/reference/engines/database-engines/datalake), que expone el catálogo como una base de datos de ClickHouse. Las tablas registradas en el catálogo aparecen automáticamente y pueden consultarse con SQL estándar.
Actualmente, se admiten los siguientes catálogos. Consulta la guía de referencia de cada catálogo para obtener las instrucciones completas de configuración.
| Catálogo | Formatos | Lectura | Crear tabla | INSERT | Guía de referencia |
| ------------------------------------------------------------------------------- | -------------- | :------------: | :---------: | :----: | ---------------------------------------------------------------------------------------- |
| [AWS Glue Catalog](/es/guides/use-cases/data-warehousing/glue-catalog) | Iceberg | ✅ Beta | ❌ | ❌ | [Guía del catálogo Glue](/es/guides/use-cases/data-warehousing/glue-catalog) |
| [BigLake Metastore](/es/guides/use-cases/data-warehousing/biglake-catalog) | Iceberg | ✅ Beta | ❌ | ❌ | [Guía de BigLake Metastore](/es/guides/use-cases/data-warehousing/biglake-catalog) |
| [Databricks Unity Catalog](/es/guides/use-cases/data-warehousing/unity-catalog) | Delta, Iceberg | ✅ Beta | ✅ Beta | ✅ Beta | [Guía de Unity Catalog](/es/guides/use-cases/data-warehousing/unity-catalog) |
| [Iceberg REST](/es/guides/use-cases/data-warehousing/rest-catalog) | Iceberg | ✅ Beta | ❌ | ❌ | [Guía del catálogo REST](/es/guides/use-cases/data-warehousing/rest-catalog) |
| [Lakekeeper](/es/guides/use-cases/data-warehousing/lakekeeper-catalog) | Iceberg | ✅ Beta | ❌ | ❌ | [Guía del catálogo Lakekeeper](/es/guides/use-cases/data-warehousing/lakekeeper-catalog) |
| [Project Nessie](/es/guides/use-cases/data-warehousing/nessie-catalog) | Iceberg | ✅ Experimental | ❌ | ❌ | [Guía del catálogo Nessie](/es/guides/use-cases/data-warehousing/nessie-catalog) |
| [Microsoft OneLake](/es/guides/use-cases/data-warehousing/onelake-catalog) | Iceberg | ✅ Beta | ✅ Beta | ✅ Beta | [Guía del catálogo OneLake](/es/guides/use-cases/data-warehousing/onelake-catalog) |
Actualmente, todas las integraciones de catálogos requieren habilitar una configuración experimental o beta. Con la excepción de Microsoft OneLake y Databricks Unity Catalog, todos los catálogos ofrecen acceso de **solo lectura**: las tablas pueden consultarse, pero no pueden crearse ni modificarse a través de la conexión al catálogo. Para cargar datos desde un catálogo en ClickHouse y acelerar las analíticas, usa `INSERT INTO SELECT` como se describe en la [guía para acelerar las analíticas](/es/guides/use-cases/data-warehousing/getting-started/accelerating-analytics). Para escribir datos de nuevo en formatos de tabla abiertos, crea tablas Iceberg independientes como se describe en la [guía para escribir datos](/es/guides/use-cases/data-warehousing/getting-started/writing-data).