Giới Thiệu

Chào các lập trình viên 👋,

Nếu bạn đang khám phá các ngăn xếp kỹ thuật dữ liệu hiện đại hoặc tò mò về việc kết hợp ngôn ngữ trong một pipeline - bài viết này dành cho bạn! Tôi muốn thử nghiệm một cái gì đó nhẹ nhàng nhưng thực tế: Sử dụng Python cho việc chuẩn bị dữ liệu và Go cho việc nạp dữ liệu nhanh vào ClickHouse.

Dưới đây là những gì tôi đã xây dựng, cách nó hoạt động và những gì tôi đã học được 👇

🔗 GitHub Repo

📦 Dự Án Này Làm Gì

Đây là một dự án mini thân thiện với người mới, được container hóa cho thấy cách một pipeline đa ngôn ngữ có thể hoạt động:

• 🐍 Python — tạo và chuẩn bị dữ liệu mẫu
• 📁 Chuyển đổi dữ liệu thành tệp Parquet
• ⚡ Go — đọc tệp Parquet và chèn vào ClickHouse
• 🐳 Tất cả chạy cục bộ bằng Docker Compose

🛠️ Ngăn Xếp Công Nghệ

• Python — linh hoạt cho việc chuẩn bị dữ liệu và sinh Parquet
• Go — cực nhanh cho việc chèn dữ liệu vào ClickHouse
• ClickHouse — cơ sở dữ liệu OLAP siêu nhanh
• Docker Compose — để khởi động ClickHouse cục bộ
• Parquet — định dạng lưu trữ cột hiệu quả

⚙️ Cách Chạy Nơi Đây

Bước 1: Sao chép kho chứa

git clone https://github.com/mohhddhassan/go-clickhouse-parquet.git
cd go-clickhouse-parquet

Bước 2: Tạo dữ liệu mẫu Parquet với Python

cd python
python3 generate_parquet.py

Bước 3: Bắt đầu ClickHouse sử dụng Docker Compose

docker compose up -d

Bước 4: Chạy ứng dụng Go để nạp dữ liệu

cd go
go run main.go

🗂️ Cấu Trúc Dự Án

go-clickhouse-parquet/
├── docker-compose.yml         # Cài đặt ClickHouse
├── parquet-files/
│   └── sample.parquet         # Tệp thử nghiệm tự động sinh
├── python/
│   └── generate_parquet.py    # Kịch bản để tạo dữ liệu
└── go/
    ├── go.mod
    ├── go.sum
    └── main.go                # Chèn Parquet vào ClickHouse

🤯 Những Gì Tôi Đã Học

• 💡 Cách sinh Parquet một cách lập trình với Python
• 💡 Sử dụng Go để kết nối với ClickHouse và thực hiện các thao tác chèn
• 💡 Triển khai ClickHouse nhanh chóng với Docker Compose
• 💡 Ý tưởng về pipeline đa ngôn ngữ — kết hợp các ngôn ngữ để tận dụng sức mạnh của chúng

🔍 Tại Sao Bạn Nên Thử Nghiệm Này

Nếu bạn đang học kỹ thuật dữ liệu hoặc lập trình hệ thống:

• Thực hành kết hợp Python + Go trong việc di chuyển dữ liệu thực tế
• Làm quen với các tệp Parquet (cần thiết trong phân tích)
• Xem cách ClickHouse xử lý các thao tác chèn và truy vấn nhanh
• Làm quen với việc kết nối nhiều thành phần vào một pipeline

📌 Những Điều Tiếp Theo

• 📈 Xây dựng một dashboard trên ClickHouse
• ⚙️ Thử nghiệm phát trực tuyến dữ liệu Parquet vào ClickHouse
• 📂 Thử nghiệm với các schema phức tạp hơn
• 🚀 Đo lường hiệu năng giữa Python và Go trong pipeline

🙋‍♂️ Về Tôi

Mohamed Hussain S
Kỹ Sư Dữ Liệu Cấp Phó
LinkedIn | GitHub

🧪 Xây dựng từng dự án nhỏ để trở thành một kỹ sư dữ liệu tốt hơn.

Các Thực Hành Tốt Nhất

• Tài liệu mã nguồn: Luôn ghi chú mã nguồn và tài liệu để người khác có thể hiểu và sử dụng dự án của bạn.
• Kiểm tra hiệu năng: Đo lường thời gian thực hiện các thao tác chèn và truy vấn để tối ưu hóa hiệu suất.
• Sử dụng Docker: Tận dụng Docker để đảm bảo tính nhất quán của môi trường phát triển và triển khai.

Những Cạm Bẫy Thường Gặp

• Không kiểm tra lỗi: Luôn kiểm tra và xử lý lỗi khi làm việc với dữ liệu để tránh sự cố trong quá trình chạy.
• Thiếu tài liệu: Đảm bảo rằng bạn có tài liệu hướng dẫn chi tiết để người khác có thể dễ dàng sử dụng dự án của bạn.

Mẹo Tối Ưu Hiệu Suất

• Tối ưu hóa truy vấn: Sử dụng các chỉ mục và tối ưu hóa truy vấn trong ClickHouse để cải thiện tốc độ truy xuất dữ liệu.
• Sử dụng định dạng Parquet: Lưu trữ dữ liệu trong định dạng Parquet để tiết kiệm không gian và tăng tốc độ đọc.

Giải Quyết Vấn Đề

• Nếu ClickHouse không khởi động: Kiểm tra các lỗi trong tệp docker-compose.yml và đảm bảo rằng Docker đang chạy.
• Nếu không đọc được tệp Parquet: Kiểm tra cú pháp tệp và đảm bảo rằng nó được tạo chính xác từ Python.

Câu Hỏi Thường Gặp

1. Tôi cần những gì để bắt đầu với dự án này?

Bạn cần cài đặt Python, Go, Docker và Docker Compose.

2. Có thể mở rộng dự án này không?

Có, bạn có thể thêm nhiều bước xử lý dữ liệu và mở rộng schema của Parquet.

3. Tôi có thể sử dụng ngôn ngữ nào khác không?

Bạn có thể thay thế Go bằng ngôn ngữ khác như Rust hoặc Java, miễn là bạn có thể đọc và ghi tệp Parquet.