作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题,他们有一张大表,这张表有 20 多亿条记录,而且还在不断增加。如果不更换基础设施,就有磁盘空间被耗尽的风险,最终可能会破坏整个应用程序。而且,这么大的表还存在其他问题:糟糕的查询性能、糟糕的模式设计,因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案,既能解决这些问题,又不需要引入高成本的维护时间窗口,导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中,我将介绍我们的解决方案,但我还想提醒一下,这并不是一个建议:不同的情况需要不同的解决方案,不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
使用 Kafka,如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录?我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题,他们有一张大表,这张表有 20 多亿条记录,而且还在不断增加。如果不更换基础设施,就有磁盘空间被耗尽的风险,最终可能会破坏整个应用程序。而且,这么大的表还存在其他问题:糟糕的查询性能、糟糕的模式设计,因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案,既能解决这些问题,又不需要引入高成本的维护时间窗口,导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中,我将介绍我们的解决方案,但我还想提醒一下,这并不是一个建议:不同的情况需要不同的解决方案,不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
在 0.11.0 中,默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing,以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件listing的性能。在reader方面,用户需要将其设置为 true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此,使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果此功能与您无关,您可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable=false 像以前一样使用 Hudi。
本人所在公司是做saas软件服务的,在做一个大客户专项时遇到集团企业需要管控子公司,希望可以夸租户管理。
原文地址:https://dzone.com/articles/criteria-for-selecting-a-data-warehouse-platform
在过去的几年里,数据工程领域的重要性突飞猛进,为加速创新和进步打开了大门——从今天开始,越来越多的人开始思考数据资源以及如何更好地利用它们。这一进步反过来又导致了数据技术的“第三次浪潮”。“第一次浪潮”包括 ETL、OLAP 和关系数据仓库,它们是商业智能 (BI) 生态系统的基石,无法应对大数据的4V[1]的指数增长。由于面向 BI 的栈的潜力有限,我们随后见证了“第二次浪潮”:由于 Hadoop 生态系统(允许公司横向扩展其数据平台)和 Apache Spark(为大规模高效的内存数据处理打开了大门)。
以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。
在 0.11.0 中,我们默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing,以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件 listing 的性能。在reader方面,用户需要将其设置为 hoodie.metadata.enable = true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此,使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果无需使用此功能,可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable = false 像以前一样使用 Hudi。
开始和数据库玩耍以后,我们将一直与SQL和数据打交道。在日常的操作中,我们只需要对指定的数据库进行操作,执行增删改查,权限管理等。但有些时候由于项目的升级,或者服务器的更换,我们要将数据从一个地方转移到另一个地方,准确的说是从一个数据库服务转移到另一个数据库服务中,因为我们还要继续使用这些数据。
【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata 是一个以低延迟数据移动为核心优势构建的现代数据平台,内置 60+ 数据连接器,拥有稳定的实时采集和传输能力、秒级响应的数据实时计算能力、稳定易用的数据实时服务能力,以及低代码可视化操作等。典型用例包括数据库到数据库的复制、将数据引入数据仓库或数据湖,以及通用 ETL 处理等。 随着 Tapdata Connector 的不断增长,我们最新推出《Tapdata Connector 实用指南》系列内容,以文字解析辅以视频演示,还原技术实现细节,模拟实际技术及应用场景需求,提供可以“收藏跟练”的实用专栏。本期实用指南以 SQL Server → BigQuery 为例,演示数据入仓场景下,如何将数据实时同步到 BigQuery。
dbcrossbar 0.3.1: Copy large tables between BigQuery, PostgreSQL, RedShift, CSV, S3, etc. (preview release, uses async Rust)
内容来源:2017 年 11 月 19 日,谷歌开发者专家王玉成在“2017谷歌开发者节北京站”进行《Android Things系统结构及展望》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方、演讲者审阅授权发布。 阅读字数:3266 | 9分钟阅读 摘要 Android Things的功能,整体框架,以及软件开发调试环境介绍。Google IoT Core介绍,以及现有的基于Android Things的项目概览。 嘉宾演讲视频及PPT回顾:http://suo.i
在数据爆发式增长的时代,记录数据变化和演变,探究内在规律并运用到生产实践中,驱动业务的增长成为这个时代主旋律。本文就如何记录数据变化,处理数据变化谈谈自己的理解
在研究 Flink CDC 时,其中涉及了 Debezium,便决定研究一下 Debezium。这篇文章简单介绍了 Debezium 是什么,以及它的架构和特性。后续文章中会后续介绍其功能特性以及如何使用。
湖仓一体架构模式的两个关键支柱是开放性和互操作性。在云存储系统(如S3、GCS、ADLS)上构建数据湖仓,并将数据存储在开放格式中,提供了一个您技术栈中几乎每个数据服务都可以利用的无处不在的基础。
原文地址:https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们,对于他们成长中的公司来说,最好的数据仓库是什么时,我们会根据他们的具体需求来考虑答案。通常,他们需要几乎实时的数据,价格低廉,不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下,我们建议他们使用现代的数据仓库,如Redshift, BigQuery,或Snowflake。
Kafka Connect 是一个工具,它可以帮助我们将数据从一个地方传输到另一个地方。比如说,你有一个网站,你想要将用户的数据传输到另一个地方进行分析,那么你可以使用 Kafka Connect 来完成这个任务。
Onehouse 创始人/首席执行官 Vinoth Chandar 于 2022 年 3 月在奥斯汀数据委员会[1]发表了这一重要演讲。奥斯汀数据委员会是“世界上最大的独立全栈数据会议”,这是一个由社区驱动的活动,包括数据科学、数据工程、分析、机器学习 (ML)、人工智能 (AI) 等。
OSI 代表 开放系统互连。它由ISO(“国际标准化组织”)于1984年开发。它是一个 7 层架构,每一层都有特定的功能要执行。所有这 7 层协同工作,在全球范围内将数据从一个人传输到另一个人。
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性,因为很多企业更多地采用云计算,并减少了自己的物理数据中心足迹。
最近,谷歌宣布正式发布 Hive-BigQuery Connector,简化 Apache Hive 和 Google BigQuery 之间的集成和迁移。这个开源连接器是一个 Hive 存储处理程序,它使 Hive 能够与 BigQuery 的存储层进行交互。
在 Twitter 上,我们每天都要实时处理大约 4000 亿个事件,生成 PB 级的数据。我们使用的数据的事件源多种多样,来自不同的平台和存储系统,例如 Hadoop、Vertica、Manhattan 分布式数据库、Kafka、Twitter Eventbus、GCS、BigQuery 和 PubSub。
冷链物流的复杂性、成本和风险使其成为物联网的理想使用案例。以下是我们如何构建一个完整的物联网解决方案,以应对这些挑战。
至于clickhouse/druid/pinot三者的比较可以参见这篇文章:Comparison of the Open Source OLAP Systems for Big Data: ClickHouse, Druid, and Pinot,整体写的非常好而且有深度,对比表格翻译如下:
本文由 Cloudberry Database 社区编译自 MotherDuck 官网博文《PERF IS NOT ENOUGH》,原作者为 Jordan Tigani( MontherDuck 联合创始人兼 CEO),译文较原文稍有调整。
区块链技术和加密货币在吸引越来越多的技术、金融专家和经济学家们眼球的同时,也给与了他们无限的想象空间。从根本上来说,加密货币只是底层区块链技术的应用之一,而伴随着区块链技术的不断突破与发展,“区块链+”这一概念正在不断地深入人心。
随着区块链技术的使用越来越广泛,存储在区块链上的数据量也在增加。这是因为更多的人在使用该技术,而每笔交易都会给区块链增加新的数据。此外,区块链技术的使用已经从简单的资金转移应用,如涉及使用比特币的应用,发展到更复杂的应用,包括智能合约之间的相互调用。这些智能合约可以产生大量的数据,从而造成了区块链数据的复杂性和规模的增加。随着时间的推移,这导致了更大、更复杂的区块链数据。
【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata Cloud 自去年发布云版公测以来,吸引了近万名用户的注册使用。应社区用户上生产系统的要求,Tapdata Cloud 3.0 将正式推出商业版服务,提供对生产系统的 SLA 支撑。Tapdata 目前专注在实时数据同步和集成领域,核心场景包括以下几大类: √ 实时数据库同步,如Oracle - Oracle, Oracle - MySQL, MySQL - MySQL 等 √ 数据入湖入仓,或者为现代数据平台供数,如: △ 常规 ETL 任务(建宽表,数据清洗,脱敏等) △ 为 Kafka/MQ/Bitsflow 供数或下推
导读:本文打破有关数据湖的8个错误认知,错误认知包括3方面,还提出了5个小技巧,以构建一个灵活的、可交付业务价值的数据湖。
多云方法提供了云计算的所有优点,而没有很多陷阱。仅限于单个云计算供应商及其生态系统存在危险,特别是对于那些希望通过创新来领导的企业来说,云计算供应商的技术改进步伐仍在不断加快。维持在最佳云平台上解决特定业务问题或流程的灵活性,可为企业带来竞争优势。
本文最初发布于金融时报产品 & 技术博客,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
Kafka Connect 是一种用于在 Apache Kafka 和其他系统之间可扩展且可靠地流式传输数据的工具。 它使快速定义将大量数据移入和移出 Kafka 的连接器变得简单。 Kafka Connect 可以摄取整个数据库或从所有应用程序服务器收集指标到 Kafka 主题中,使数据可用于低延迟的流处理。 导出作业可以将数据从 Kafka 主题传送到二级存储和查询系统或批处理系统进行离线分析。
Google Analytics 无处不在,对于大多数营销功能的统计报告至关重要。作为加入 ClickHouse 之前没有营销分析经验并发现自己定期以博客形式贡献内容的人,我长期以来一直认为 Google Analytics (GA4) 提供了一种快速、无缝的方式来衡量网站。因此,当我们负责报告我们内容策略的成功情况并确保我们制作的内容与您(我们的用户)相关时,GA4 似乎是一个明显的起点。
本文介绍了 SandiSolar+通过 TiDB Serverless 构建智慧新能源数据底座的思路与实践。作为一家致力于为全球提供清洁电力解决方案的新能源企业,SandiSolar+面临着处理大量实时数据的挑战。为了应对这一问题,SandiSolar+选择了 TiDB Serverless 作为他们的数据底座。TiDB Serverless 具有灵活扩展、按实际使用量付费、自动伸缩等特点,能够满足 SandiSolar+的实时数据处理需求。未来,SandiSolar+计划在 TiDB Serverless 基础上开发实时计费、高频交易等功能,为光伏产业探索更深层次的服务与盈利模式。
随着企业IT运营逐渐从本地上云,他们就开始寻找从内部数据中心引入云运营的安全访问控制方法。云访问安全代理(CASB)就是这样的一种工具。如今,CASB已推出十年,它是企业安全基础结构的常见组成部分。但是对于许多人来说,确切地了解CASB的功能,为什么它不同于下一代防火墙,这仍然是一个谜。
Oracle Data Guard是Oracle MAA(Maximum Availability Architecture)中的成员之一,也是MAA中技术要求最简单的方案之一。随着Oracle新功能的引入如Active Standby Database后,加速了Oracle Data Guard的普及。响应去I的趋势和X86架构的流行,对Oracle Data Guard的普及更起到了锦上添花的影响。
CDC实时数据同步指的是Change Data Capture(数据变更捕获)技术在数据同步过程中的应用。CDC技术允许在数据源发生变化时,实时地捕获这些变化,并将其应用到目标系统中,从而保持数据的同步性。CDC实时数据同步具有以下优点:
本文的目的是构建数据湖,并提供适应企业数据策略的背景信息。咨询公司和提供商提出的意见相互矛盾,因此,这些信息历来一直不透明,令人困惑。
Chang Stream(变更记录流) 是指collection(数据库集合)的变更事件流,应用程序通过db.collection.watch()这样的命令可以获得被监听对象的实时变更。BigQuery是Google推出的一项Web服务,该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。
GH-Archive通过从GitHub REST API中摄取大部分这些事件,从GitHub记录大量数据。这些事件以GSON格式从GitHub发送到GH-Archive,称为有效负载。以下是编辑问题时收到的有效负载示例:
随着数据量的快速增长,可伸缩性已经成为数据库领域最热门的话题之一,可伸缩性分为垂直扩展和水平扩展。垂直扩展意味着给已经存在的节点增加更多的硬件资源,以提升单个节点存储和处理更多数据的能力,比如增加更多的CPU,磁盘空间和内存。几乎所有的DBMS引擎通过改进锁/互斥机制和并发性来提高其垂直扩展能力,以便更有效的利用新添加的资源,数据库引擎通常提供相关的配置参数,来更有效的利用硬件资源。
詹士 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “大数据已死。” 说这话的,正是来自Google十年员工,数据分析产品BigQuery创始成员之一,Jordan Tigani。 在最新发布的一篇博文中,他表示—— 大数据概念在十多年前开始兴起,时至今日,销售们仍用“海量数据带来指数级增长曲线”说法,来勾起(唬住)客户为相关服务买单的欲望,否则就将被数字时代抛弃。作者自己也曾是其中之一。 但现在,Jordan Tigani不仅认为这种说法行不通,还称——“数据大小根本不是问题所在。” 那么问题在哪?他
与传统的浅层机器学习相比,深度学习具有优秀的自动提取抽象特征的能力,并且随着分布式计算平台的快速发展,大数据的处理能力得到极大的提升,使得近年来DL在工程界得到广泛的应用,包括图像识别,语音识别,自然语言处理等领域,并取得比传统机器学习更好的效果提升。另一方面,智能推荐系统,本质上是从一堆看似杂乱无章的原始流水数据中,抽象出用户的兴趣因子,挖掘出用户的偏好,因此把深度学习与推荐系统相结合成为近年来DL发展的一个新热点,事实上,Spotify,Netflix,Facebook,Google等公司早已经对如何把
TCP / IP可帮助您确定特定计算机应如何连接到Internet以及如何在它们之间传输数据。当多个计算机网络连接在一起时,它可以帮助您创建虚拟网络。
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