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> Introducción a Apache Spark con ClickHouse

# Integración de Apache Spark con ClickHouse

export const ClickHouseSupportedBadge = () => {
  return <div className="ClickHouseSupportedBadge">
            <div className="ClickHouseSupportedIcon">
                <svg width="16" height="16" viewBox="0 0 16 16" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
                    <path d="M1.30762 1.39073C1.30762 1.3103 1.37465 1.22986 1.46849 1.22986H2.64824C2.72868 1.22986 2.80912 1.29689 2.80912 1.39073V14.4886C2.80912 14.5691 2.74209 14.6495 2.64824 14.6495H1.46849C1.38805 14.6495 1.30762 14.5825 1.30762 14.4886V1.39073Z" fill="currentColor" />
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                    <path d="M7.25977 1.39073C7.25977 1.3103 7.3268 1.22986 7.42064 1.22986H8.60039C8.68083 1.22986 8.76127 1.29689 8.76127 1.39073V14.4886C8.76127 14.5691 8.69423 14.6495 8.60039 14.6495H7.42064C7.3402 14.6495 7.25977 14.5825 7.25977 14.4886V1.39073Z" fill="currentColor" />
                    <path d="M10.2354 1.39073C10.2354 1.3103 10.3024 1.22986 10.3962 1.22986H11.576C11.6564 1.22986 11.7369 1.29689 11.7369 1.39073V14.4886C11.7369 14.5691 11.6698 14.6495 11.576 14.6495H10.3962C10.3158 14.6495 10.2354 14.5825 10.2354 14.4886V1.39073Z" fill="currentColor" />
                    <path d="M13.2256 6.6057C13.2256 6.52526 13.2926 6.44482 13.3865 6.44482H14.5662C14.6466 6.44482 14.7271 6.51186 14.7271 6.6057V9.27354C14.7271 9.35398 14.6601 9.43442 14.5662 9.43442H13.3865C13.306 9.43442 13.2256 9.36739 13.2256 9.27354V6.6057Z" fill="currentColor" />
                </svg>
            </div>
            ClickHouse Supported
        </div>;
};

[Apache Spark](https://spark.apache.org/) es un motor compatible con varios lenguajes para ejecutar tareas de ingeniería de datos, ciencia de datos y aprendizaje automático en máquinas de un solo nodo o en clústeres.

Hay dos formas principales de conectar Apache Spark y ClickHouse:

1. [Spark Connector](/es/integrations/connectors/data-ingestion/apache-spark/spark-native-connector) - El conector de Spark implementa `DataSourceV2` y cuenta con su propia gestión de catálogo.
   A día de hoy, esta es la forma recomendada de integrar ClickHouse y Spark.
2. [Spark JDBC](/es/integrations/connectors/data-ingestion/apache-spark/spark-jdbc) - Integra Spark y ClickHouse
   mediante un [origen de datos JDBC](https://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-jdbc.html).

<br />

Ambas soluciones se han probado correctamente y son totalmente compatibles con varias API, incluidas Java, Scala, PySpark y Spark SQL.

<div id="spark-runtime-environment">
  ### Entornos de ejecución de Spark
</div>

<div id="standard-spark-runtime">
  #### Entornos de ejecución estándar de Spark
</div>

El Spark Connector funciona de inmediato en entornos que siguen de cerca el runtime original de Apache Spark, como Amazon EMR o implementaciones de Spark basadas en Kubernetes.

<div id="managed-spark-platforms">
  #### Plataformas de Spark administradas
</div>

Plataformas como [AWS Glue](/es/integrations/connectors/data-ingestion/AWS/glue) y [Databricks](/es/integrations/connectors/data-ingestion/apache-spark/databricks) introducen abstracciones adicionales y comportamientos específicos del entorno.
Aunque la integración principal sigue siendo la misma, pueden requerir configuración dedicada y pasos de instalación específicos. Consulta las páginas de documentación correspondientes para obtener más detalles.