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> Vous pouvez ingérer des données dans ClickHouse à l’aide des templates Google Dataflow

# Templates 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>
            Compatible avec ClickHouse
        </div>;
};

Les Dataflow templates de Google offrent un moyen pratique d’exécuter des pipelines de données prédéfinis et prêts à l’emploi, sans avoir à écrire de code personnalisé. Ces templates sont conçus pour simplifier les tâches courantes de traitement des données et s’appuient sur [Apache Beam](https://beam.apache.org/), en utilisant des connecteurs tels que `ClickHouseIO` pour une intégration fluide avec les bases de données ClickHouse. En exécutant ces templates sur Google Dataflow, vous pouvez mettre en œuvre un traitement des données distribué et hautement évolutif avec un minimum d’effort.

<div id="why-use-dataflow-templates">
  ## Pourquoi utiliser Dataflow templates ?
</div>

* **Facilité d'utilisation** : les templates évitent d'avoir à écrire du code en proposant des pipelines préconfigurés adaptés à des cas d'usage spécifiques.
* **Évolutivité** : Dataflow permet à votre pipeline de monter en charge efficacement et de traiter de grands volumes de données grâce au traitement distribué.
* **Rentabilité** : ne payez que pour les ressources que vous consommez, avec la possibilité d'optimiser les coûts d'exécution du pipeline.

<div id="how-to-run-dataflow-templates">
  ## Comment exécuter Dataflow templates
</div>

À ce jour, le template officiel de ClickHouse est disponible via la Google Cloud Console, le CLI ou l'API REST de Dataflow.
Pour des instructions détaillées étape par étape, consultez le [guide Google Dataflow « Exécuter un pipeline à partir d’un template »](https://cloud.google.com/dataflow/docs/templates/provided-templates).

<div id="list-of-clickhouse-templates">
  ## Liste des templates ClickHouse
</div>

* [BigQuery vers ClickHouse](/fr/integrations/connectors/data-ingestion/GCP/google-dataflow/templates/bigquery-to-clickhouse)
* [Pub/Sub vers ClickHouse](/fr/integrations/connectors/data-ingestion/GCP/google-dataflow/templates/pubsub-to-clickhouse)
* [GCS vers ClickHouse](https://github.com/ClickHouse/DataflowTemplates/issues/3) (à venir !)