这绝对是个好主意！有一个新的spark-clickhouse-connector基于DataSource V2 API和ClickHouse gRPC协议，使您更有效地向ClickHouse写入/读取数据。特别是，它可以透明地将您对分布式表的访问转换为本地表。
Quick Start Demo with Spark SQL
Quick Start Demo with Spark Shell

从spark的Angular 来看，通过使用jdbc连接器，连接到Clickhouse类似于我们如何连接其他数据库，如postgres，mysql等。
下面是一个基于python的示例代码。然而，同样的逻辑也适用于Java、Scala等，

df = spark_session.createDataFrame(
        [
            (1, "foo"),
            (2, "bar"),
            (3, "baz"),
        ],
        ["id", "value"]
    )

    df.write.format("jdbc")\
    .option("url", "jdbc:clickhouse://localhost:9000/default") \
    .option("driver", "com.github.housepower.jdbc.ClickHouseDriver") \
    .option("dbtable", "default.test_table")\
    .option("createTableOptions", "engine=MergeTree() order by id")\
    .option("user", "default") \
    .option("password", "")\
    .mode('overwrite').save()

在上面的例子中，我们使用了clickhouse-jdbc jar。这需要在SPARK_HOME/jars中。
this github repository中详细描述了clickhouse的Java库的其他变体