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> Google Dataflow Template을 사용해 ClickHouse로 데이터를 수집할 수 있습니다

# Google Dataflow Template

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>
            ClickHouse 지원
        </div>;
};

Google Dataflow Template을 사용하면 사용자 지정 코드를 작성하지 않고도 미리 만들어진 즉시 사용 가능한 데이터 파이프라인을 편리하게 실행할 수 있습니다. 이러한 Template은 일반적인 데이터 처리 작업을 간소화하도록 설계되었으며, [Apache Beam](https://beam.apache.org/)을 기반으로 구축되고 `ClickHouseIO`와 같은 커넥터를 활용해 ClickHouse 데이터베이스와 원활하게 통합됩니다. 이러한 Template을 Google Dataflow에서 실행하면 적은 노력으로도 높은 확장성을 갖춘 분산 데이터 처리를 구현할 수 있습니다.

<div id="why-use-dataflow-templates">
  ## Dataflow Template를 사용하는 이유
</div>

* **사용 편의성**: Template는 특정 사용 사례에 맞게 미리 구성된 파이프라인을 제공하므로 별도의 코딩이 필요하지 않습니다.
* **확장성**: Dataflow는 파이프라인이 효율적으로 확장되도록 지원하며, 분산 처리를 통해 대량의 데이터를 처리합니다.
* **비용 효율성**: 사용한 리소스에 대해서만 비용을 지불하면 되며, 파이프라인 실행 비용도 최적화할 수 있습니다.

<div id="how-to-run-dataflow-templates">
  ## Dataflow Template 실행 방법
</div>

현재는 ClickHouse 공식 Template을 Google Cloud Console, CLI 또는 Dataflow REST API를 통해 사용할 수 있습니다.
자세한 단계별 안내는 [Google Dataflow Template에서 파이프라인 실행 가이드](https://cloud.google.com/dataflow/docs/templates/provided-templates)를 참조하십시오.

<div id="list-of-clickhouse-templates">
  ## ClickHouse Template 목록
</div>

* [BigQuery에서 ClickHouse로](/ko/integrations/connectors/data-ingestion/GCP/google-dataflow/templates/bigquery-to-clickhouse)
* [Pub/Sub에서 ClickHouse로](/ko/integrations/connectors/data-ingestion/GCP/google-dataflow/templates/pubsub-to-clickhouse)
* [GCS에서 ClickHouse로](https://github.com/ClickHouse/DataflowTemplates/issues/3) (곧 제공됩니다!)