Hadoop和ClickHouse是两种不同的大数据处理工具，它们可以通过多种不同的方法进行集成。以下是一些常见的方法：
使用Sqoop：Sqoop是一个开源工具，可以将数据在Hadoop和关系型数据库之间进行传输。您可以使用Sqoop将数据从Hadoop中的HDFS导出到ClickHouse中，或者将数据从ClickHouse导入到Hadoop中。
使用Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，支持批处理、实时处理和机器学习等多种处理方式。您可以使用Spark来连接Hadoop和ClickHouse，通过Spark的API将数据从Hadoop中读取并写入到ClickHouse中。
使用Kafka：Kafka是一个分布式消息系统，可以用于实时数据流处理。您可以将数据从Hadoop中的HDFS上传到Kafka中，然后再将数据从Kafka中导入到ClickHouse中。
使用Flume：Flume是一个分布式、可靠的数据收集工具，可以用于将数据从不同的数据源收集到Hadoop中。您可以使用Flume将数据从Hadoop中的HDFS导出到ClickHouse中。
这些只是一些常见的方法，您还可以根据具体的需求和场景选择合适的集成方式。在集成过程中，需要注意数据格式的转换、数据传输的性能优化和数据一致性等问题。