近日，火山引擎ByteHouse宣布與 Apache Airflow 兼容，兩者結合不僅可以高效地存儲和處理大量數據、實現更便捷的數據管理，還可以使得數據基礎設施的設置和維護變得無縫化。

　　Apache Airflow 是一款用于設計、編排和監控工作流的開源管理平臺，Apache Airflow直觀界面使用戶能夠通過可視化 DAG(有向無環圖)編輯器創建和調度工作流，減少手動工作量，實現更高效的數據管理。

　　ByteHouse 是火山引擎推出的一款云原生數據倉庫，具有強大的數據處理和分析能力，支持實時和離線導入，能夠有效應對海量數據規模下的復雜業務分析需求。

　　此次Apache Airflow 和 ByteHouse 的相互兼容，能為用戶提供更高效的數據處理和分析能力。通過 Airflow 的可視化 DAG 編輯器，用戶可以輕松創建和調度數據工作流程，同時利用 ByteHouse 的數據處理和分析能力，對海量數據進行高效處理，為開發者提供更強大、更靈活的數據處理和分析解決方案，更好應對復雜的業務需求。

　　這也意味著用戶可以輕松地將現有工作流遷移到 ByteHouse 上。他們通過簡單的三個步驟操作，即可將現有的 Airflow 工作流與 ByteHouse 集成，從而充分利用 ByteHouse 的數據處理和分析能力：

　　● 首先，安裝pip和ByteHouse CLI并登錄到ByteHouse賬戶。

　　● 其次，使用pip安裝Apache Airflow，訪問網址并登錄Airflow控制臺。

　　● 最后，在新的終端中，通過三個命令設置Airflow調度器刷新網頁即可完成。

　　以某公司“數據洞察”場景舉例，為了解決在銷售場景中快速查詢數據、生成報告，獲取銷售趨勢信息的需求，該公司

　　將Apache Airflow作為數據管道編排工具并選擇ByteHouse作為數據倉庫解決方案。

　　在使用Apache Airflow時，該公司設置一個基于特定事件或時間表的數據加載管道，并利用ByteHouse的集成能力，根據預定義的模式和數據模型高效地存儲和組織數據。成功將數據加載到ByteHouse后，該公司可以利用ByteHouse的功能進行分析和機器學習任務，還可以配合數據洞察工具，如DataWind，進行SQL語言查詢數據，完成復雜的分析，生成報告，并揭示有關客戶、銷售趨勢和產品性能等洞察。

　　火山引擎ByteHouse一直在持續提升生態兼容性。不僅僅支持ansiSQL、ClickHouse SQL語法以及Tableau BI工具，此前更是宣布已經實現與MySQL良好兼容。這一系列舉措可以提升ByteHouse靈活性和可擴展性，滿足各類用戶需求，為更廣泛的開源軟件用戶和開發者提供更好地服務。(作者：陸曼云)