ClickHouse Serie de migración

Mueve la carga.
Demuestra la mejora.

Cincuenta millones de filas, un pipeline dbt Medallion completo, siete consultas analíticas, productores de datos en vivo y dashboards de Superset: una carga realista de Snowflake que migras de principio a fin a ClickHouse Cloud, comparas y defiendes.

6 horas · siete módulos50 M de filas migradas7 consultas comparadas~2–4 USD en créditos de prueba

No es trasladar sin más. Es un registro de decisiones.

Cualquiera puede escribir un script que copie cincuenta millones de filas de un data warehouse a otro. Esa no es la parte difícil de una migración ni aquello que un cliente paga a un arquitecto de soluciones para que resuelva bien.

Lo difícil ocurre antes de copiar: qué familia de motores MergeTree encaja con cada tabla, cuándo una clave ORDER BY justifica su coste y qué patrones de Snowflake —QUALIFY, VARIANT, una TASK programada— no tienen equivalente directo en ClickHouse y necesitan una traducción real.

Este laboratorio te obliga a registrar esas decisiones antes de ejecutarlas. El módulo 02 produce un migration-plan.md con cada elección justificada, y el script de configuración del módulo 03 comprueba que exista antes de tocar ClickHouse.

En el módulo 06 defiendes ese plan, con material de consulta, mediante una evaluación de veinte preguntas y cuatro preguntas abiertas: la misma prueba de criterio que plantea una conversación real con un cliente.

Lo que te llevas

Todo lo que tendrás funcionando al terminar.

En tus propias pruebas de Snowflake y ClickHouse Cloud; ninguna requiere tarjeta de crédito.

01

Una carga de Snowflake analizada

Tablas inventariadas, patrones de consulta identificados, diferencias de dialecto SQL detectadas y esfuerzo de migración dimensionado antes de planificar.

02

Decisiones correctas de motor y esquema

La familia de motores MergeTree adecuada para cada tabla, una clave ORDER BY que justifica su coste y tipos y patrones de Snowflake traducidos a equivalentes de ClickHouse.

03

Una migración realista ejecutada

50 millones de filas movidas con un script Python reanudable, paridad validada y cambio programado del productor.

04

Un pipeline dbt reconstruido en ClickHouse

dbt-clickhouse configurado con delete_insert, modelos ReplacingMergeTree y materialized views actualizables.

05

El caso de negocio cuantificado

Un benchmark de siete consultas que puedes convertir en mejoras de rendimiento de 6–9x defendibles ante un cliente.

06

Decisiones que puedes explicar

La evaluación del módulo 06 aprobada: la prueba de que puedes aplicar el mismo patrón a la carga de otro cliente.

Las diferencias de dialecto que realmente traduces

QUALIFYsubconsulta con ROW_NUMBER
LATERAL FLATTENJSONExtract / arrayJoin
VARIANTJSON / String con funciones de extracción
MERGEReplacingMergeTree con delete_insert
TASK programadamaterialized view actualizable
STREAMfeed del productor en vivo

El recorrido · 6 horas prácticas

Siete módulos, en orden.

Un flujo de principio a fin: analiza el origen, planifica el destino, mueve los datos, reconstruye el pipeline y demuestra la mejora.

  1. 00

    Instala las herramientas, crea las dos cuentas de prueba en la nube, clona el repositorio y prepara ambos entornos virtuales de dbt: todo lo necesario antes de tocar los datos.

  2. 01

    Aprovisiona un entorno Snowflake similar al de un cliente real: 50 M de filas, pipeline dbt Medallion, productor de viajes en vivo y tres dashboards de Superset.

  3. 02

    Analiza la carga de Snowflake y toma las decisiones de arquitectura que ejecutará la migración: elección del motor, claves de ordenación, traducción del esquema, oleadas de despliegue y diseño de modelos dbt.

  4. 03

    Aprovisiona ClickHouse Cloud con Terraform, crea las tablas de destino a partir del plan y mueve 50 millones de filas con un script reanudable. Reserva 60 minutos; unos 40–50 son una transferencia desatendida que puede continuar en segundo plano.

  5. 04

    Reconstruye el pipeline Medallion en ClickHouse con dbt-clickhouse —modelos incrementales delete_insert, ReplacingMergeTree y materialized views actualizables— y crea el diccionario de zonas.

  6. 05

    Reconstruye los dashboards en ClickHouse, compara las siete consultas en ambos motores, cambia el productor, verifica la paridad y elimina los recursos.

  7. 06

    Completa la evaluación con material de consulta, de 20 preguntas de opción múltiple y 4 abiertas, para obtener la insignia ClickHouse Migration Proficiency.

Autoguiado de forma predeterminada. Cada módulo indica su checkpoint inicial, por lo que nadie queda atrapado por el ritmo de la sala. El productor de Snowflake iniciado en el módulo 01 debe seguir funcionando hasta el módulo 05: planifica las pausas a su alrededor, no durante su ejecución.

Antes de participar

Para quién es y qué traer.

Para quién es público

  • Arquitectos de soluciones y socios de ClickHouse que realizan migraciones de Snowflake
  • Quienes han oído «¿por qué este motor y esta clave de ordenación?» y quieren una respuesta defendible
  • Equipos a punto de retirar de Snowflake una carga analítica realista
  • Comodidad con SQL y una terminal; no se requiere experiencia en ingeniería de datos

Qué traer requisitos previos

  • Las herramientas del módulo 00: Terraform, Docker, Python 3.11–3.13, dbt Core y la CLI SnowSQL
  • Una cuenta de prueba de Snowflake, sin tarjeta de crédito
  • Una cuenta de prueba de ClickHouse Cloud, sin tarjeta de crédito
  • Durante la sesión se consumen unos 2–4 USD de créditos de prueba de ClickHouse Cloud

Cómo funciona formato

  • 100 % práctico en siete módulos; todos los comandos y consultas se pueden copiar y pegar
  • Autoguiado o facilitado, con un itinerario del instructor que refleja cada módulo
  • El productor de Snowflake funciona en vivo todo el tiempo, así que los tiempos son reales, no simulados
  • La evaluación del módulo 06 permite consultar material y la administra el participante

Qué no cubre este laboratorio alcance

  • Ingesta de streaming en tiempo real: un productor de viajes en Docker representa Kafka, Kinesis o ClickPipes
  • Clústeres ClickHouse de varios nodos: todo el trabajo usa un único servicio de ClickHouse Cloud
  • Gobernanza de datos y control de acceso: no se implementan acceso basado en roles, seguridad por fila ni enmascaramiento
  • Evolución incremental del esquema, orígenes distintos de Snowflake y SLA y monitorización de producción: cada uno es un tema propio

¿Listo para mover la carga?

Trae pruebas de Snowflake y ClickHouse Cloud. Sal con 50 millones de filas migradas, un pipeline dbt reconstruido y siete consultas comparadas que puedes defender ante un cliente.

50 MFilas migradas con un script Python reanudable.
6–9xAceleraciones medidas en las siete consultas del benchmark; son ilustrativas hasta que ejecutes las tuyas en el módulo 05.
InsigniaObtenida en el módulo 06 al defender tu plan de migración.
ES