虽然这可能导致不同工具之间的结果不同，因为 SQL 并不强制默认顺序，但基准测试的目标是评估用户希望尽快对文件进行采样以及工具避免完全扫描的能力。所以当我第一次看到 Hacker News 上那篇“查询大型 JSON 文件的最快工具是用 Python 编写的”帖子时，我的第一个想法是——“但 clickhouse-local 不是用 Python 编写的”。clickhouse-local 是一个

描述在Kafka和ClickHouse架构中可能出现的延迟问题，以及度量和解决方法。

我们在之前的博客中提出的端到端架构如下所示。该架构假设用户已经拥有一个运行Kafka Connect框架的Kafka实例。在我们的示例中，我们假设用户正在使用Confluent Cloud来托管Kafka，该服务会自动为事件创建相应的主题。不过，用户也可以选择自行托管Kafka。我们提出的架构将适用于任何能够写入由Debezium生成的事件的摄取管道。

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