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

# Templates do Google Dataflow

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>;
};

<ClickHouseSupportedBadge />

Os Dataflow templates do Google oferecem uma forma prática de executar pipelines de dados pré-criados e prontos para uso, sem precisar escrever código personalizado. Esses templates foram projetados para simplificar tarefas comuns de processamento de dados e são criados com [Apache Beam](https://beam.apache.org/), usando conectores como `ClickHouseIO` para uma integração transparente com bancos de dados ClickHouse. Ao executar esses templates no Google Dataflow, você pode obter processamento de dados distribuído e altamente escalável com o mínimo de esforço.

<h2 id="why-use-dataflow-templates">
  Por que usar template do Google Dataflow?
</h2>

* **Facilidade de uso**: Os templates eliminam a necessidade de escrever código ao oferecer pipelines pré-configurados para casos de uso específicos.
* **Escalabilidade**: O Dataflow garante que seu pipeline tenha escalabilidade com eficiência, lidando com grandes volumes de dados por meio de processamento distribuído.
* **Eficiência de custos**: Pague apenas pelos recursos que você consome, com a possibilidade de otimizar os custos de execução do pipeline.

<div id="how-to-run-dataflow-templates">
  ## Como executar templates do Dataflow
</div>

Atualmente, o template oficial do ClickHouse está disponível por meio do Google Cloud Console, da CLI ou da API REST do Dataflow.
Para obter instruções detalhadas passo a passo, consulte o [guia prático do Google Dataflow sobre como executar um pipeline a partir de um template](https://cloud.google.com/dataflow/docs/templates/provided-templates).

<div id="list-of-clickhouse-templates">
  ## Lista de templates do ClickHouse
</div>

* [BigQuery para o ClickHouse](/docs/integrations/connectors/data-ingestion/GCP/google-dataflow/templates/bigquery-to-clickhouse)
* [Pub/Sub para o ClickHouse](/docs/integrations/connectors/data-ingestion/GCP/google-dataflow/templates/pubsub-to-clickhouse)
* [GCS para o ClickHouse](https://github.com/ClickHouse/DataflowTemplates/issues/3) (em breve!)