Penyelesaian pemprosesan data masa nyata terus berkembang seiring organisasi menghadapi cabaran saluran data yang semakin kompleks. GlassFlow untuk ClickHouse Streaming ETL telah muncul sebagai alat khusus untuk menguruskan aliran data antara Kafka dan ClickHouse, dengan fokus khusus untuk menyelesaikan masalah berterusan berkaitan penduplikatan data dalam saluran penstriman.
 |
|---|
| Repositori GitHub untuk GlassFlow, mempamerkan penyelesaian pemprosesan data masa nyata untuk Kafka dan ClickHouse |
Pendekatan Deduplikasi Mencetuskan Rasa Ingin Tahu Teknikal
Komuniti telah menunjukkan minat yang ketara terhadap mekanisme deduplikasi GlassFlow, dengan beberapa pakar mempersoalkan bagaimana ia berbanding dengan penyelesaian sedia ada. Seorang pengulas membangkitkan perbandingan langsung dengan enjin ReplacingMergeTree bawaan ClickHouse, yang sudah menyediakan keupayaan deduplikasi, walaupun dengan potensi kos pada masa bacaan dan pertimbangan reka bentuk skema.
Bagaimana ini lebih baik daripada menggunakan ReplacingMergeTree dalam ClickHouse? RMT melakukan deduplikasi secara automatik walaupun dengan potensi kos pada masa bacaan dan kerja tambahan untuk mereka bentuk skema bagi prestasi.
Ini menyoroti pertimbangan utama bagi pengguna berpotensi: sama ada untuk mengendalikan deduplikasi di peringkat pangkalan data atau lebih awal dalam saluran data. Pendekatan GlassFlow melakukan deduplikasi sebelum data mencapai ClickHouse, berpotensi menawarkan kelebihan prestasi tetapi memerlukan infrastruktur tambahan.
Butiran Pelaksanaan Di Bawah Pengawasan
Jurutera data yang berpengalaman dalam membina sistem deduplikasi telah menyuarakan keraguan tentang kekurangan butiran teknikal yang disediakan mengenai pelaksanaan GlassFlow. Deduplikasi berskala menimbulkan pelbagai cabaran termasuk pengendalian kependaman rangkaian, pengurusan aliran data yang dipartisi, dan memastikan toleransi kesalahan. Kebimbangan ini mencerminkan kerumitan membina sistem deduplikasi yang boleh dipercayai yang mengekalkan daya pemprosesan tinggi.
Dokumentasi projek menerangkan tetingkap masa yang boleh dikonfigurasi untuk deduplikasi sehingga 7 hari dan konfigurasi kunci deduplikasi yang mudah, tetapi mekanisme asas yang membolehkan ini berlaku pada skala besar masih tidak jelas kepada komuniti. Ini telah membawa kepada perbandingan dengan sistem deduplikasi lain yang telah mantap seperti saluran penghantaran tepat sekali Segment.
Ciri-Ciri Utama GlassFlow untuk ClickHouse
- Penyahduaan aliran secara langsung dari aliran Kafka sebelum pengambilan data ke ClickHouse
- Tetingkap masa boleh dikonfigurasi sehingga 7 hari untuk penyahduaan
- Konfigurasi mudah untuk kunci penyahduaan dan tetingkap masa
- Persediaan satu klik untuk saluran data yang telah dinyahduakan
- Prestasi dilaporkan: ~15,000 permintaan sesaat pada MacBook Pro M2 (Docker)
Soalan Komuniti
- Perbandingan dengan ReplacingMergeTree terbina dalam ClickHouse
- Butiran teknikal mekanisme penyahduaan
- Keupayaan penyahduaan peringkat baris berbanding peringkat kolum
- Sokongan untuk sumber data dan destinasi tambahan
- Keputusan ujian beban yang komprehensif
Soalan Fleksibiliti dan Prestasi
Wakil dari ClickHouse sendiri telah menunjukkan minat untuk memahami skop keupayaan deduplikasi GlassFlow, terutamanya sama ada ia berfungsi hanya untuk baris pendua keseluruhan atau boleh mengendalikan konflik lajur separa. Pencipta mengesahkan bahawa pelaksanaan semasa memberi tumpuan kepada deduplikasi sebelum pengambilan ke dalam ClickHouse, mencadangkan pendekatan seluruh baris berbanding deduplikasi peringkat lajur.
Ujian prestasi telah dijalankan, dengan pembangun melaporkan daya pemprosesan kira-kira 15,000 permintaan sesaat pada MacBook Pro M2 yang berjalan dalam Docker. Walau bagaimanapun, ahli komuniti telah meminta maklumat ujian beban yang lebih komprehensif, yang akan membantu pengguna berpotensi menilai kesesuaian penyelesaian untuk persekitaran pengeluaran.
Potensi untuk Aplikasi Lebih Luas
Walaupun GlassFlow pada masa ini menyasarkan saluran khusus Kafka-ke-ClickHouse, perbincangan komuniti telah mendedahkan minat untuk mengembangkan keupayaannya. Soalan mengenai sokongan untuk sumber data tambahan selain Kafka dan destinasi selain ClickHouse menunjukkan terdapat permintaan untuk penyelesaian yang lebih serba boleh.
Pencipta projek telah menunjukkan bahawa seni bina direka untuk boleh dikembangkan, dengan potensi untuk menambah lebih banyak sumber dan sink. Mereka menyatakan bahawa fokus awal pada Kafka dan ClickHouse didorong oleh keperluan pengguna awal yang sudah mempunyai Kafka dalam tumpukan data mereka dan sedang membina analitik masa nyata dengan ClickHouse.
Komuniti juga telah menyatakan minat dalam integrasi langsung dengan NATS, yang akan mungkin memandangkan GlassFlow sudah menggunakan NATS Kafka Bridge secara dalaman.
Dalam landskap kejuruteraan data yang semakin kompleks, alat seperti GlassFlow mewakili penyelesaian khusus untuk titik kesakitan tertentu. Walaupun komuniti telah menimbulkan soalan yang sah mengenai butiran pelaksanaan dan kelebihan perbandingan, tumpuan untuk menyelesaikan cabaran deduplikasi penstriman dunia sebenar menangani keperluan sebenar bagi banyak organisasi yang membina saluran data masa nyata.