我们推出了一个开源的流式ETL，旨在解决从Kafka到ClickHouse过程中数据去重的问题，以确保数据始终保持干净和可靠。
Kafka, ClickHouse, NATS, 流式去重, 时态流连接
2025-05-08
- 网站
重点 1
该工具有效地在数据到达 ClickHouse 之前从 Kafka 流中移除重复数据，确保实时分析的数据洁净。
重点 2
通过自动订阅功能，它简化了与 Kafka 连接的过程，节省了消费者管理的时间。
重点 3
原生连接器确保数据高效引入，失败时自动重试，提供强大的数据处理能力。
改进 1
尽管该工具在标准负载下表现良好，但在处理显著更大的数据流时，尤其是在高度动态的环境中，可能会面临挑战。
改进 2
该工具可能受益于更友好的界面或增强的文档，以帮助用户进行设置，尤其是对于非技术用户。
改进 3
尽管自动处理重试，但更好的错误可见性和日志记录可以帮助更快地解决问题，尤其是在生产环境中。
产品功能
可以增加更先进的可扩展性功能，例如增强的分区或负载均衡，以更高效地处理更大数据集。
UI & UX
考虑改善用户界面和用户体验，以便于配置，尤其是对于新用户。基于网页的仪表板可以简化监控和设置过程。
SEO 或营销
通过增加关于用例和案例研究的内容来改善 SEO，以帮助吸引更多用户。此外，针对具体行业（如电子商务、金融）进行宣传将提升可见性。
多语言支持
添加多语言支持以便于文档和用户界面的访问，可以扩展该工具在全球范围的可用性。
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ClickHouse ETL 如何处理 Kafka 流的去重?
ClickHouse ETL 通过根据定义的键和时间窗口（最长可达 7 天）实时检查重复记录，从而去重 Kafka 流。这确保只有唯一记录被引入 ClickHouse，防止重复。
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我可以使用 ClickHouse ETL 连接两个 Kafka 流吗?
可以，ClickHouse ETL 支持时态流连接，允许您根据键和时间窗口连接两个 Kafka 流，简化实时数据分析。
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数据如何被引入 ClickHouse?
该工具使用原生 ClickHouse 连接器引入数据。它通过可配置的批量大小和刷新间隔优化性能，确保高效的数据传输。还包括自动重试，以防止在瞬时故障时数据丢失。