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> Você pode fazer a ingestão de dados no ClickHouse usando o Google Dataflow

# Integrando o Google Dataflow ao 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" />
                    <path d="M4.2832 1.39073C4.2832 1.3103 4.35023 1.22986 4.44408 1.22986H5.62383C5.70427 1.22986 5.7847 1.29689 5.7847 1.39073V14.4886C5.7847 14.5691 5.71767 14.6495 5.62383 14.6495H4.44408C4.36364 14.6495 4.2832 14.5825 4.2832 14.4886V1.39073Z" fill="currentColor" />
                    <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>
            Suportado pelo ClickHouse
        </div>;
};

[Google Dataflow](https://cloud.google.com/dataflow) é um serviço totalmente gerenciado de processamento de dados em streaming e em lote. Ele oferece suporte a pipelines escritos em Java ou Python e é baseado no SDK do Apache Beam.

Há duas maneiras principais de usar o Google Dataflow com o ClickHouse, e ambas utilizam o [`ClickHouseIO Apache Beam connector`](/pt-BR/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/apache-beam).
São elas:

* [Java runner](#1-java-runner)
* [Modelos predefinidos](#2-predefined-templates)

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

O [Java runner](/pt-BR/integrations/connectors/data-ingestion/GCP/google-dataflow/java-runner) permite implementar pipelines personalizados no Dataflow usando a integração `ClickHouseIO` do SDK do Apache Beam. Essa abordagem oferece total flexibilidade e controle sobre a lógica do pipeline, permitindo adaptar o processo de ETL a requisitos específicos.
No entanto, essa opção exige conhecimento de programação em Java e familiaridade com o framework Apache Beam.

<div id="key-features">
  ### Principais recursos
</div>

* Alto grau de personalização.
* Ideal para casos de uso complexos ou avançados.
* Exige programação e conhecimento da API Beam.

<div id="2-predefined-templates">
  ## Modelos predefinidos
</div>

O ClickHouse oferece [modelos predefinidos](/pt-BR/integrations/connectors/data-ingestion/GCP/google-dataflow/templates) projetados para casos de uso específicos, como importações em lote do BigQuery ou ingestão via streaming do Pub/Sub para o ClickHouse. Esses modelos estão prontos para uso e simplificam o processo de integração, sendo uma excelente opção se você prefere uma solução sem código.

<div id="key-features">
  ### Principais recursos
</div>

* Não exige programação em Beam.
* Configuração rápida e fácil para casos de uso simples.
* Também é adequada se você tiver pouca experiência em programação.

Ambas as abordagens são totalmente compatíveis com o Google Cloud e o ecossistema ClickHouse, oferecendo flexibilidade de acordo com sua experiência técnica e os requisitos do projeto.