作者 | Jon Udell 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 渗透测试人员、合规性审计员和其他 DevSecOps 专业人员花了大量时间编写脚本来查询云基础设施。人们喜欢用 Boto3(Python 版 AWS SDK)来查询 AWS API 并处理返回的数据。 它可以用来完成简单的工作,但如果你需要跨多个 AWS 帐户和地区查询数据,事情就变得复杂了。这还不包括访问其他主流云平台(Azure、GCP、Oracle Cloud),更不用说 GitHub、Salesforce、Shodan、Sl
当想要对来自事务数据库(如 Postgres 或 MySQL)的数据执行分析时,通常需要通过称为更改数据捕获[4] CDC的过程将此数据引入数据仓库或数据湖等 OLAP 系统。Debezium 是一种流行的工具,它使 CDC 变得简单,其提供了一种通过读取更改日志[5]来捕获数据库中行级更改的方法,通过这种方式 Debezium 可以避免增加数据库上的 CPU 负载,并确保捕获包括删除在内的所有变更。现在 Apache Hudi[6] 提供了 Debezium 源连接器,CDC 引入数据湖比以往任何时候都更容易,因为它具有一些独特的差异化功能[7]。Hudi 可在数据湖上实现高效的更新、合并和删除事务。Hudi 独特地提供了 Merge-On-Read[8] 写入器,与使用 Spark 或 Flink 的典型数据湖写入器相比,该写入器可以显着降低摄取延迟[9]。最后,Apache Hudi 提供增量查询[10],因此在从数据库中捕获更改后可以在所有后续 ETL 管道中以增量方式处理这些更改下游。
本文介绍了如何利用Spark JDBC驱动和PostgreSQL数据库进行数据存储,并实现Spark程序对PostgreSQL数据库的增删改查操作。通过一个简单的示例,展示了如何使用Spark SQL进行读取和写入操作,并介绍了Spark JDBC和PostgreSQL的连接配置方法。
Robinhood 的使命是使所有人的金融民主化。Robinhood 内部不同级别的持续数据分析和数据驱动决策是实现这一使命的基础。我们有各种数据源——OLTP 数据库、事件流和各种第 3 方数据源。需要快速、可靠、安全和以隐私为中心的数据湖摄取服务来支持各种报告、关键业务管道和仪表板。不仅在数据存储规模和查询方面,也在我们在数据湖支持的用例方面,我们从最初的数据湖版本[1]都取得了很大的进展。在这篇博客中,我们将描述如何使用各种开源工具构建基于变更数据捕获的增量摄取,以将我们核心数据集的数据新鲜延迟从 1 天减少到 15 分钟以下。我们还将描述大批量摄取模型中的局限性,以及在大规模操作增量摄取管道时学到的经验教训。
「K8S 生态周报」内容主要包含我所接触到的 K8S 生态相关的每周值得推荐的一些信息。欢迎订阅知乎专栏「k8s生态」。
在Oceanus控制台的【集群管理】->【新建集群】页面创建集群,选择地域、可用区、VPC、日志、存储,设置初始密码等。
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。
实时即未来,最近在腾讯云流计算 Oceanus 进行 Flink 实时计算服务,分享给大家~
注:本文专用于2019年3月29日前的谷歌云专业数据工程师认证考试。此后我也做了一些更新,放在了Extras的部分。
Debezium是一个分布式平台,它将您现有的数据库转换为事件流,因此应用程序可以看到数据库中的每一个行级更改并立即做出响应。Debezium构建在Apache Kafka之上,并提供Kafka连接兼容的连接器来监视特定的数据库管理系统。Debezium在Kafka日志中记录数据更改的历史,您的应用程序将从这里使用它们。这使您的应用程序能够轻松、正确、完整地使用所有事件。即使您的应用程序停止(或崩溃),在重新启动时,它将开始消耗它停止的事件,因此它不会错过任何东西。
1.文档编写目的 SQL Stream Builder(SSB)是Cloudera提供的基于Flink-SQL的实时流计算Web开发平台,它提供了一个交互式的Flink SQL编辑器,让用户可以方便的使用SQL访问一个source比如Kafka中的数据写入到一个sink比如Hive中,具体可以参考Fayson的上一篇文章《0877-1.6.2-SQL Stream Builder(SSB)概述》。本文主要介绍如何在CDP中安装SSB,SSB与Apache Flink同属于Cloudera Streaming
PostgreSQL或Postgres是一种功能强大的高性能对象关系数据库管理系统(ORDBMS),采用灵活的BSD样式许可证发布。 PostgreSQL非常适合大型数据库,具有许多高级功能。
Apache Druid 是一个集时间序列数据库、数据仓库和全文检索系统特点于一体的分析性数据平台。
墨墨导读:本文介绍PostgreSQL里如何使用pljava扩展支持java编程。
这篇博文是由 Notion 数据平台团队的软件工程师 Thomas Chow 和 Nathan Louie 于 2023 年 12 月 13 日发表的题为 Notion's Journey Through Different Stages of Data Scale 的 Hudi 现场活动的简短摘要。下面的视频剪辑给出了Notion 演讲的简短摘要,还可以查看演讲幻灯片[1]或查看完整演讲[2]。
虽然 Fly.io 一直保持低调,但它正在悄悄逼近 PaaS 提供商和三大巨头,积累了大量的开发者基础并建立了战略合作伙伴关系。
目前云驱动数据处理和分析呈上升趋势,我们在本文中来分析下,Apache Hadoop 在 2019 年是否还是一个可选方案。
这是由ClickHouse官方推出云服务,启用新域名:clickhouse.cloud ,类似于MongoDB的Atlas服务。目前支持在AWS构建,从Roadmap看,很快会推出GCP和Azure的版本。当前,官方会提供30天300$使用服务,感兴趣的可以去体验一下。另外,同时有消息显示ClickHouse在近期进一步增加了B轮融资的额度。
$ docker run -itd --name centos-test centos:centos7
Ortho Mapping下所有理论概念均属于摄影测量学范畴。该篇以概述的方式简单解释其理论基础。
在 PayPal,我们最近开始试水 Kubernetes。我们大部分的工作负载都运行在 Apache Mesos 上,而作为迁移的一部分,我们需要从性能方面了解下运行 Kubernetes 集群以及 PayPal 特有的控制平面。其中最主要的是了解平台的可扩展性,以及通过调整集群找出可以改进的地方。
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。
作者:陈之炎 本文约5500字,建议阅读15分钟本文对利用MADlib项目来创建一个框架,以满足大规模数据量的需求。 随着数据规模的不断扩大,目前,许多现有的分析解决方案都无法胜任大规模数据量的计算任务。利用MADlib项目来创建一个框架,以满足大规模数据量的需求,该框架旨在利用现代计算能力,提供适应业务需求的强大解决方案。 概述 MADlib实现方案来自商业实践、学术研究和开源开发社区的多方面努力,它是一个基于SQL的数据库内置的可扩展的开源机器学习库,由Pivotal与UCBerkeley合作开发。MA
流水线+docker,流水线可以让项目发布流程更加清晰,docker可以大大减少Jenkins配置。
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将向您详细介绍如何获取 PostgreSQL 表数据,并使用字符串函数进行转换,最后将数据输出到 ClickHouse 中。 前置准备 创建流计算 Oc
Docker通过读取Dockerfile中的指令自动构建镜像,一个文本文件包含构建镜像的所有指令。Dockerfile遵循特定的格式和指令集,您可以在Dockerfile中引用它们。
搭建一套数据治理体系耗时耗力,但或许我们没有必要从头开始搞自己的数据血缘项目。本文分享如何用开源、现代的 DataOps、ETL、Dashboard、元数据、数据血缘管理系统构建大数据治理基础设施。
在 Cloudera,我们一直相信自动化是交付安全、随时可用且配置良好的平台的关键。因此,我们很高兴地宣布公开发布基于 Ansible 的自动化来部署 CDP 私有云基础集群。通过以这种方式自动化集群部署,您可以降低配置错误的风险,促进环境中跨多个集群的一致部署,并帮助更快地交付业务价值。
利用 CDC,您可以从现有的应用程序和服务中获取最新信息,创建新的事件流或者丰富其他事件流。CDC赋予您实时访问后端数据库的能力。
在Koverhoop,我们正在保险,医疗保健,房地产和离线分析领域建立一系列大型项目。对于我们的多租户团体保险经纪平台klient.ca,我们将建立强大的搜索功能。我们希望我们的搜索结果在键入时出现。以下是我们能够实现的目标,在本文中,我将讨论核心基础架构,我们如何完全自动化其部署以及如何也可以非常快速地对其进行设置。
https://github.com/apache/incubator-streampark/issues/3451
本文介绍了 Docker 的五大优点,包括持续部署和测试、多云平台支持、环境标准化和版本控制、隔离性和安全性以及安全。Docker 可以确保应用程序在不同环境中的一致性,提高资源利用率并简化应用程序部署。
距离上次atlas发布新版本已经有一年的时间了,但是这一年元数据管理平台的发展一直没有停止。Datahub,Amundsen等等,都在不断的更新着自己的版本。但是似乎Atlas在元数据管理,数据血缘领域的地位一直没有动摇。
注意: MySQL 5.x 版本不能或有运行多个调度程序的限制——请参阅调度程序文档。MariaDB 未经过测试/推荐。
在安装hive之前,需要安装hadoop集群环境,如果没有可以查看:Hadoop分布式集群的搭建
1、双击apache安装文件,路径选择 2、安装好后在浏览器栏内输入http:\127.0.0.1,enter后出现it works,表示安装成功。 3、在apache文件夹里找到httpd.conf,双击打开httpd.conf
如果你使用过 Google 或 YouTube,那么你很可能已经访问过分片数据。分片通过将数据分区存储在多个服务器上,而不是将所有内容放在一个巨大的服务器上,以实现扩展数据库的目的。这篇文章将介绍数据库分片的工作原理、思考如何给你自己的数据库分片,以及其他一些有用的、可以提供帮助的工具,尤其是针对 MySQL 和 Postgres。
Apache Hudi 0.13.0引入了一系列新特性,包括Metaserver, Change Data Capture, new Record Merge API, new sources for Deltastreamer等。虽然此版本不需要表版本升级,但希望用户在使用 0.13.0 版本之前按照下面的迁移指南采取相关重大更改和行为更改的操作。
我们知道postgresql的主从切换有点麻烦,或者说操作步骤要求很严格。可能我们经常遇到这种情况,在没有将主库杀死的情况下将备库提升为主,这时主备库可能由于某种原因都在提供写入操作,这时发生脑裂,如果不考虑数据丢失因素,这时我们可能想将原来的主库以备库的模式重新加入集群,但是主备库此时的时间线已经偏离了,这时就需要我们的pg_rewind工具了。
CureIAM是一款针对GCP基础设施的账号权限安全检查与管理工具,该工具易于使用,是一个功能强大且易于使用的可靠高性能引擎。在该工具的帮助下,广大研究人员能够以自动化的形式在GCP云基础设施上实践最低权限原则。
Hive的元数据默认使用derby作为存储DB,derby作为轻量级的DB,在开发、测试过程中使用比较方便,但是在实际的生产环境中,还需要考虑易用性、容灾、稳定性以及各种监控、运维工具等,这些都是derby缺乏的。
在本指南中,我们将深入探讨构建强大的数据管道,用 Kafka 进行数据流处理、Spark 进行处理、Airflow 进行编排、Docker 进行容器化、S3 进行存储,Python 作为主要脚本语言。
2020 年 5 月,我们与 OnGres 合作,对 GitLab 上的 Postgres 集群进行版本大更新,从 9.6 版本升级到 11 版本。升级全部在维护窗口内运行,没有丝毫差错;更新中所有涉及的内容、计划、测试,以及全流程自动化,全部进行拆包,只为实现一次近乎完美的 PostgreSQL 升级。
Fortify 软件安全研究团队将前沿研究转化为安全情报,为 Fortify 产品组合提供支持,包括 Fortify 静态代码分析器 (SCA) 和 Fortify WebInspect。如今,Fortify 软件安全内容支持 30 种语言的 1,399 个漏洞类别,涵盖超过 100 万个单独的 API。
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。
德国卡尔斯鲁厄理工的人员Barner-Kowollik及其同事研制出了一种可擦除的3D打印墨水。这种墨水主要用于直接激光写入,它是一种生产纳米级结构的增材制造工艺。据介绍,现在他们可以反复擦除和重写大至100纳米的微型结构。
[每周 Postgres 世界动态] 本文全网唯一源地址 产品新闻 信息来源:网址基础上整理。 AgensGraph 新版本发布v2.5. AgensGraph 是一个基于 PostgreSQL 事务性图数据库。 Apache AGE(孵化中) 新版本发布v0.6.0. Apache AGE 是一个基于 PostgreSQL 的针对快速分析和实时数据处理的图数据库插件。 博客动态 信息来源:网址 Cybertec - PostgreSQL 中的自动分区创建 Yugabyte - 内存的假象 Communit
该工具基于Google的OSS-Fuzz平台实现其功能,并对生成的目标执行基准测试。
PostgreSQL 在 9.0 以后引入了流复制(Streaming Replication)。流复制提供了将 WAL 记录连续发送并应用到从服务器以使其保持最新状态的功能。通过流复制,从服务器不断从主服务器同步相应的数据,同时,从服务器作为主服务器的一个备份。
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