火山引擎 ByteHouse 联合 Apache Airflow，让数据管理更加高效

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近日，火山引擎 ByteHouse 正式宣布与 Apache Airflow 兼容，两者结合不仅可以高效地存储和处理大量数据、实现更便捷的数据管理，还可以使得数据基础设施的设置和维护变得无缝化。

Apache Airflow 是一款用于设计、编排和监控工作流的开源管理平台，Apache Airflow 直观界面使用户能够通过可视化 DAG（有向无环图）编辑器创建和调度工作流，减少手动工作量，实现更高效的数据管理。

ByteHouse 是火山引擎推出的一款云原生数据仓库，具有强大的数据处理和分析能力，支持实时和离线导入，能够有效应对海量数据规模下的复杂业务分析需求。

此次 Apache Airflow 和 ByteHouse 的相互兼容，能为用户提供更高效的数据处理和分析能力。通过 Airflow 的可视化 DAG 编辑器，用户可以轻松创建和调度数据工作流程，同时利用 ByteHouse 的数据处理和分析能力，对海量数据进行高效处理，为开发者提供更强大、更灵活的数据处理和分析解决方案，更好应对复杂的业务需求。

这也意味着用户可以轻松地将现有工作流迁移到 ByteHouse 上。他们通过简单的三个步骤操作，即可将现有的 Airflow 工作流与 ByteHouse 集成，从而充分利用 ByteHouse 的数据处理和分析能力：

• 首先，安装 pip 和 ByteHouse CLI 并登录到 ByteHouse 账户。

• 其次，使用 pip 安装 Apache Airflow，访问网址并登录 Airflow 控制台。

• 最后，在新的终端中，通过三个命令设置 Airflow 调度器刷新网页即可完成。

以某公司“数据洞察”场景举例，为了解决在销售场景中快速查询数据、生成报告，获取销售趋势信息的需求，该公司将 Apache Airflow 作为数据管道编排工具并选择 ByteHouse 作为数据仓库解决方案。

在使用 Apache Airflow 时，该公司设置一个基于特定事件或时间表的数据加载管道，并利用 ByteHouse 的集成能力，根据预定义的模式和数据模型高效地存储和组织数据。成功将数据加载到 ByteHouse 后，该公司可以利用 ByteHouse 的功能进行分析和机器学习任务，还可以还可以配合数据洞察工具，如 DataWind，进行 SQL 语言查询数据，完成复杂的分析，生成报告，并揭示有关客户、销售趋势和产品性能等洞察。

火山引擎 ByteHouse 一直在持续提升生态兼容性。不仅仅支持 ansiSQL、ClickHouse SQL 语法以及 Tableau BI 工具，此前更是宣布已经实现与 MySQL 良好兼容。这一系列举措可以提升 ByteHouse 灵活性和可扩展性，满足各类用户需求，为更广泛的开源软件用户和开发者提供更好服务。

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