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> Vous pouvez ingérer des données dans ClickHouse à l’aide de Google Dataflow

# Intégration de Google Dataflow à ClickHouse

export const ClickHouseSupportedBadge = () => {
  return <div className="ClickHouseSupportedBadge">
            <div className="ClickHouseSupportedIcon">
                <svg width="16" height="16" viewBox="0 0 16 16" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
                    <path d="M1.30762 1.39073C1.30762 1.3103 1.37465 1.22986 1.46849 1.22986H2.64824C2.72868 1.22986 2.80912 1.29689 2.80912 1.39073V14.4886C2.80912 14.5691 2.74209 14.6495 2.64824 14.6495H1.46849C1.38805 14.6495 1.30762 14.5825 1.30762 14.4886V1.39073Z" fill="currentColor" />
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                    <path d="M7.25977 1.39073C7.25977 1.3103 7.3268 1.22986 7.42064 1.22986H8.60039C8.68083 1.22986 8.76127 1.29689 8.76127 1.39073V14.4886C8.76127 14.5691 8.69423 14.6495 8.60039 14.6495H7.42064C7.3402 14.6495 7.25977 14.5825 7.25977 14.4886V1.39073Z" fill="currentColor" />
                    <path d="M10.2354 1.39073C10.2354 1.3103 10.3024 1.22986 10.3962 1.22986H11.576C11.6564 1.22986 11.7369 1.29689 11.7369 1.39073V14.4886C11.7369 14.5691 11.6698 14.6495 11.576 14.6495H10.3962C10.3158 14.6495 10.2354 14.5825 10.2354 14.4886V1.39073Z" fill="currentColor" />
                    <path d="M13.2256 6.6057C13.2256 6.52526 13.2926 6.44482 13.3865 6.44482H14.5662C14.6466 6.44482 14.7271 6.51186 14.7271 6.6057V9.27354C14.7271 9.35398 14.6601 9.43442 14.5662 9.43442H13.3865C13.306 9.43442 13.2256 9.36739 13.2256 9.27354V6.6057Z" fill="currentColor" />
                </svg>
            </div>
            Compatible avec ClickHouse
        </div>;
};

[Google Dataflow](https://cloud.google.com/dataflow) est un service entièrement géré de traitement de données en flux et par lots. Il prend en charge les pipelines écrits en Java ou en Python et repose sur le SDK Apache Beam.

Il existe deux façons principales d’utiliser Google Dataflow avec ClickHouse, qui s’appuient toutes deux sur le [`connecteur Apache Beam ClickHouseIO`](/fr/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/apache-beam).
Il s’agit de :

* [Java runner](#1-java-runner)
* [Modèles prédéfinis](#2-predefined-templates)

<div id="1-java-runner">
  ## Java runner
</div>

Le [Java runner](/fr/integrations/connectors/data-ingestion/GCP/google-dataflow/java-runner) vous permet d'implémenter des pipelines Dataflow personnalisés à l'aide de l'intégration `ClickHouseIO` du SDK Apache Beam. Cette approche offre une flexibilité totale et un contrôle complet sur la logique du pipeline, ce qui vous permet d'adapter le processus ETL à des besoins spécifiques.
Cependant, cette option nécessite des compétences en programmation Java et une bonne maîtrise du framework Apache Beam.

<div id="key-features">
  ### Principales caractéristiques
</div>

* Haut niveau de personnalisation.
* Idéal pour des cas d’usage complexes ou avancés.
* Nécessite de savoir coder et de comprendre l’API Beam.

<div id="2-predefined-templates">
  ## Modèles prédéfinis
</div>

ClickHouse propose des [modèles prédéfinis](/fr/integrations/connectors/data-ingestion/GCP/google-dataflow/templates) conçus pour des cas d’usage spécifiques, comme des imports par lots depuis BigQuery ou l’ingestion en streaming depuis Pub/Sub vers ClickHouse. Ces modèles sont prêts à l’emploi et simplifient le processus d’intégration, ce qui en fait un excellent choix si vous préférez une solution no-code.

<div id="key-features-1">
  ### Principales fonctionnalités
</div>

* Aucun développement Beam n'est requis.
* Configuration rapide et simple pour les cas d'utilisation les plus courants.
* Convient également si vous avez peu d'expérience en programmation.

Les deux approches sont entièrement compatibles avec Google Cloud et l'écosystème ClickHouse, et offrent une grande flexibilité selon votre niveau d'expertise technique et les exigences de votre projet.