隨著組織面臨日益複雜的資料管道挑戰，即時資料處理解決方案不斷發展。GlassFlow for ClickHouse Streaming ETL 已成為管理 Kafka 和 ClickHouse 之間資料流的專業工具，特別專注於解決流式管道中持續存在的資料重複問題。
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| GlassFlow 的 GitHub 倉庫，展示了用於 Kafka 和 ClickHouse 的即時資料處理解決方案 |
去重方法引發技術好奇
社群對 GlassFlow 的去重機制表現出極大興趣，一些專家質疑它與現有解決方案相比如何。一位評論者直接將其與 ClickHouse 內建的 ReplacingMergeTree 引擎進行比較，後者已經提供去重功能，儘管可能存在讀取時間成本和模式設計考慮。
「這比在 ClickHouse 中使用 ReplacingMergeTree 有什麼優勢？RMT 自動去重，儘管在讀取時可能有成本，並且需要額外工作來設計效能最佳化的模式。」
這凸顯了潛在使用者的一個關鍵考慮因素：是在資料庫級別處理去重，還是在資料管道的早期階段處理。GlassFlow 的方法在資料到達 ClickHouse 之前執行去重，可能提供效能優勢，但需要額外的基礎設施。
實現細節受到審視
有構建去重系統經驗的資料工程師對 GlassFlow 實現的技術細節缺乏表示懷疑。可擴充套件的去重面臨許多挑戰，包括處理網路延遲、管理分割槽資料流和確保容錯性。這些擔憂反映了構建可靠去重系統同時保持高吞吐量的複雜性。
專案文件描述了可配置的去重時間視窗（最長7天）和簡單的去重鍵配置，但使這在規模上成為可能的底層機制對社群來說仍不清楚。這導致了與其他已建立的去重系統（如 Segment 的精確一次交付管道）的比較。
GlassFlow 用於 ClickHouse 的主要特點
- 在 ClickHouse 攝入前對 Kafka 流進行流式去重
- 可配置的去重時間視窗最長達7天
- 簡單配置去重鍵和時間視窗
- 一鍵設定去重資料管道
- 報告效能：在 MacBook Pro M2（Docker）上約每秒15,000個請求
社群問題
- 與 ClickHouse 內建的 ReplacingMergeTree 的比較
- 去重機制的技術細節
- 行級與列級去重能力
- 對額外資料來源和目標的支援
- 全面的負載測試結果
靈活性和效能問題
來自 ClickHouse 的代表對了解 GlassFlow 去重能力的範圍表示了興趣，特別是它是否只適用於完全重複的行，還是可以處理部分列衝突。建立者確認當前實現專注於在攝入 ClickHouse 之前進行去重，這表明採用的是整行而非列級去重的方法。
開發者已進行了效能測試，報告在執行 Docker 的 MacBook Pro M2 上每秒處理約15,000個請求。然而，社群成員要求提供更全面的負載測試資訊，這將幫助潛在使用者評估該解決方案對生產環境的適用性。
更廣泛應用的潛力
雖然 GlassFlow 目前針對特定的 Kafka 到 ClickHouse 管道，但社群討論顯示了擴充套件其功能的興趣。關於支援 Kafka 之外的其他資料來源和 ClickHouse 之外的目標的問題表明，市場對更通用解決方案的需求。
專案建立者表示，該架構設計為可擴充套件的，有潛力新增更多的源和接收器。他們指出，最初專注於 Kafka 和 ClickHouse 是由早期使用者的需求驅動的，這些使用者已經在其資料堆疊中使用 Kafka，並正在使用 ClickHouse 構建即時分析。
社群還表達了對與 NATS 直接整合的興趣，考慮到 GlassFlow 內部已經使用 NATS Kafka Bridge，這是可能的。
在日益複雜的資料工程領域，像 GlassFlow 這樣的工具代表了針對特定痛點的專業解決方案。雖然社群對實現細節和比較優勢提出了有效問題，但專注於解決現實世界的流式去重挑戰滿足了許多構建即時資料管道的組織的真實需求。