> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-mintlify-a804b3ad.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

> يمكنك إدخال البيانات إلى ClickHouse باستخدام قوالب Google Dataflow

# قوالب 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>
            متوافق مع ClickHouse
        </div>;
};

توفّر قوالب Google Dataflow طريقة ملائمة لتشغيل خطوط أنابيب بيانات مُعدّة مسبقًا وجاهزة للاستخدام، من دون الحاجة إلى كتابة تعليمات برمجية مخصّصة. وقد صُممت هذه القوالب لتبسيط مهام معالجة البيانات الشائعة، وهي مبنية باستخدام [Apache Beam](https://beam.apache.org/) مع الاستفادة من موصلات مثل `ClickHouseIO` لتحقيق تكامل سلس مع قواعد بيانات ClickHouse. ومن خلال تشغيل هذه القوالب على Google Dataflow، يمكنك تنفيذ معالجة بيانات موزعة وقابلة للتوسع بدرجة كبيرة بأقل قدر من الجهد.

<div id="why-use-dataflow-templates">
  ## لماذا تستخدم قوالب Dataflow؟
</div>

* **سهولة الاستخدام**: تُغني القوالب عن كتابة التعليمات البرمجية من خلال توفير خطوط أنابيب بيانات مُعدّة مسبقًا ومصممة لحالات استخدام محددة.
* **قابلية التوسع**: تضمن Dataflow توسّع خط أنابيب بيانات بكفاءة للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات باستخدام المعالجة الموزعة.
* **الكفاءة من حيث التكلفة**: ادفع فقط مقابل الموارد التي تستهلكها، مع إمكانية تحسين تكاليف تشغيل خط أنابيب بيانات.

<div id="how-to-run-dataflow-templates">
  ## كيفية تشغيل قوالب Dataflow
</div>

في الوقت الحالي، يتوفر القالب الرسمي من ClickHouse عبر Google Cloud Console، أو CLI، أو واجهة برمجة تطبيقات REST الخاصة بـ Dataflow.
للحصول على إرشادات تفصيلية خطوة بخطوة، راجع [دليل Google Dataflow لتشغيل pipeline من قالب](https://cloud.google.com/dataflow/docs/templates/provided-templates).

<div id="list-of-clickhouse-templates">
  ## قائمة قوالب ClickHouse
</div>

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