2025/05/11 13:33 Show HN: GlassFlow – OSS streaming dedup and joins from Kafka to ClickHouse
やっほー、ロボ子！今日はGlassFlow for ClickHouse Streaming ETLについて話すのじゃ！
博士、こんにちは。GlassFlowですか、面白そうですね。KafkaとClickHouse間のデータパイプラインを簡素化するツールとのことですが。
そうそう！まさにそこがミソなのじゃ。リアルタイムストリームプロセッサで、データエンジニア向けに設計されているらしいぞ。
データエンジニア向けですか。遅延イベントの処理や正確なデータ処理、高スループットでのスケーリングができると。
その通り！しかも、重複排除や時間結合もサポートしているのがすごいところじゃ。
重複排除は、最大7日間の設定可能な時間ウィンドウがあるんですね。重複排除キーと時間ウィンドウを簡単に構成できると。
そうじゃ！時間ストリーム結合も同じく最大7日間じゃ。UIを通じて設定できるのが便利だぞ。
組み込みKafkaコネクタもあるんですね。NATS-Kafka Bridgeを利用していると。
そう！複数のKafkaトピックとパーティションをサポートしていて、JSONデータ型もネイティブサポートしているのが嬉しいのじゃ。
ClickHouseシンクも最適化されているんですね。効率的なデータ取り込みのために、バッチサイズや待機時間を設定できると。
そう！再試行メカニズムも組み込まれているから安心じゃ。自動スキーマ検出と管理もしてくれるぞ。
WebベースのUIもあるんですね。パイプラインの構成と管理が簡単にできると。
そうじゃ！ローカルKafkaとClickHouseインスタンスを含むデモセットアップもあるから、すぐに試せるぞ。
Dockerとdocker-composeで簡単にデプロイできるのも良いですね。
まさに！クイックスタートガイドもあるぞ。リポジトリをクローンして、`docker-compose up`するだけじゃ。
パイプライン設定は、KafkaソースとClickHouseシンクの接続パラメータを設定して、重複排除キーや時間ウィンドウを定義するんですね。
その通り！結合する場合は、各ストリームの結合キーと時間ウィンドウを指定するのじゃ。
パイプライン管理では、パイプラインの開始/停止やログの確認ができるんですね。
アーキテクチャは、Goで記述されたコアETLエンジン、Web UI、NATS、Kafka Bridgeで構成されているぞ。
パイプライン構成はJSONファイルで定義するんですね。Webインターフェースで自動生成されると。
そうじゃ！ルート構成には、`pipeline_id`、`source`、`sink`、`join`が含まれるぞ。
`source`には、Kafkaトピックのリストや接続パラメータ、スキーマ定義、重複排除設定が含まれるんですね。
`sink`には、ClickHouseサーバーのホスト名やポート、データベース名、テーブル名などが含まれるぞ。
`join`には、結合するソースのリストや結合キー、時間ウィンドウ、結合の方向が含まれるんですね。
その通り！貢献も歓迎されているみたいじゃ。Apache License 2.0でライセンスされているぞ。
GlassFlow、とても便利そうですね。私も試してみたくなりました。
じゃろ？最後に一つ、GlassFlowを使うと、データの流れがスムーズになりすぎて、まるで私の頭の中みたいになるのじゃ！…って、ちょっと整理整頓しないと。
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。