Hola desarrolladores, si exploras stacks modernos de ingeniería de datos o te interesa combinar lenguajes en un mismo pipeline este artículo es para ti. Presento un proyecto ligero y real que utiliza Python para la preparación de datos y Go para la ingestión de alta velocidad en ClickHouse, todo ejecutable localmente con Docker Compose.
Resumen del proyecto: Python genera y prepara datos de ejemplo y los convierte a Parquet; Go lee esos archivos Parquet y realiza inserciones rápidas en ClickHouse; Docker Compose levanta ClickHouse localmente para pruebas. Esta aproximación demuestra una arquitectura políglota donde cada lenguaje aporta su fortaleza: Python para manipulación y generación de datos y Go para inserciones eficientes y concurrencia.
Stack tecnológico usado: Python para generación y transformación de datos y creación de Parquet; Go para lectura de Parquet y carga a ClickHouse; ClickHouse como base OLAP de alta velocidad; Parquet como formato columnar eficiente; Docker Compose para orquestar el entorno de prueba.
Cómo ejecutarlo localmente Paso 1 Clona el repositorio git clone https://github.com/mohhddhassan/go-clickhouse-parquet.git y entra en la carpeta cd go-clickhouse-parquet Paso 2 Genera datos de ejemplo con Python cd python python3 generate_parquet.py Paso 3 Levanta ClickHouse con Docker Compose docker compose up -d Paso 4 Ejecuta la app en Go cd go go run main.go
Estructura del proyecto go-clickhouse-parquet contiene el archivo docker-compose.yml para ClickHouse, una carpeta parquet-files con sample.parquet auto generado, un directorio python con generate_parquet.py y un directorio go con main.go que se encarga de la ingestión.
Lecciones aprendidas y buenas prácticas Generar Parquet programáticamente con Python es sencillo y muy útil para pipelines analíticos. Usar Go para conexiones concurrentes y cargas masivas hacia ClickHouse ofrece un rendimiento notable. Docker Compose facilita pruebas locales rápidas. La idea de pipelines políglotas ayuda a combinar lo mejor de varios lenguajes según la etapa del flujo de datos.
Por qué deberías probarlo Si estás aprendiendo ingeniería de datos o programación de sistemas este mini proyecto te permite practicar la combinación Python y Go en movimientos reales de datos. Te familiarizarás con Parquet, con la ingestión en ClickHouse y con la orquestación de varios componentes en un pipeline.
Próximos pasos posibles Construir un tablero sobre ClickHouse para visualización, intentar ingestiones en streaming desde Parquet, implementar esquemas más complejos y comparar rendimiento entre Python y Go en distintas etapas del pipeline.
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