我们使用同一套网络基础架构，让用户通过 Jupyter 笔记本、Tableau 或从他们的计划作业访问 BigQuery。...根据我们确定的表，我们创建了一个血统图来制订一个包含所使用的表和模式、活跃计划作业、笔记本和仪表板的列表。我们与用户一起验证了工作范围，确认它的确可以代表集群上的负载。...如果我们为提取过程分配更多容量来加速数据传输，就需要一天或整个周末来人工操作。 源上的数据操作：由于我们在提取数据时本地系统还在运行，因此我们必须将所有增量更改连续复制到 BigQuery 中的目标。...对于小表，我们可以简单地重复复制整个表。对于每天添加新行且没有更新或删除的较大表，我们可以跟踪增量更改并将其复制到目标。对于在源上更新行，或行被删除和重建的表，复制操作就有点困难了。...这就需要沟通协调，但人类或协作电子表格是很难做好这一工作的。我们跟踪 BigQuery 中的所有数据，这些数据会在执行发生时自动更新。
作为此版本的一部分，表版本更新到版本 6。在具有旧表版本的表上运行版本 0.14.0 的 Hudi 作业时，会触发自动升级过程以将表升级到版本 6。...• drop：传入写入中的匹配记录将被删除，其余记录将被摄取。 • fail：如果重新摄取相同的记录，写入操作将失败。本质上由键生成策略确定的给定记录只能被摄取到目标表中一次。...事实证明这种方法非常高效，尤其是在处理大量数据集时。使用 Hudi 0.14.0，用户可以在为其 Hudi 表执行 Glue 目录同步时激活基于元数据表的文件列表。...Google BigQuery 同步增强功能 在 0.14.0 中，BigQuerySyncTool 支持使用清单将表同步到 BigQuery。与传统方式相比，这预计将具有更好的查询性能。...启用一致性哈希索引时，在写入器中激活异步 Clustering 调度非常重要。Clustering计划应通过离线作业执行。
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。...基于 BigQuery 特性，Tapdata 做出了哪些针对性调整 在开发过程中，Tapdata 发现 BigQuery 存在如下三点不同于传统数据库的特征： 如使用 JDBC 进行数据的写入与更新，则性能较差...，无法满足实际使用要求； 如使用 StreamAPI 进行数据写入，虽然速度较快，但写入的数据在一段时间内无法更新； 一些数据操作存在 QPS 限制，无法像传统数据库一样随意对数据进行写入。...为此，Tapdata 选择将 Stream API 与 Merge API 联合使用，既满足了数据高性能写入的需要，又成功将延迟保持在可控范围内，具体实现逻辑如下： 在数据全量写入阶段，由于只存在数据的写入...在数据增量阶段，先将增量事件写入一张临时表，并按照一定的时间间隔，将临时表与全量的数据表通过一个 SQL 进行批量 Merge，完成更新与删除的同步。
多模式索引 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...我们在元数据表中引入了多模式索引，以显着提高文件索引中的查找性能和数据跳过的查询延迟。元数据表中添加了两个新索引 1....有关更多详细信息，请参阅模式演变指南[5]。 Spark SQL改进 • 用户可以使用非主键字段更新或删除 Hudi 表中的记录。 • 现在通过timestamp as of语法支持时间旅行查询。...这在HoodieDeltaStreamer拖尾 Hive 表而不是提供 avro 模式文件时很有用。 迁移指南 Bundle使用更新 不再正式支持 3.0.x 的 Spark Bundle包。...仅在使用BigQuery 集成[16]时设置hoodie.datasource.write.drop.partition.columns=true。
在S3上收集和存储数据时，有三个重要的因素需要牢记: 编码——数据文件可以用任意多种方式编码(CSV、JSON、Parquet、ORC)，每种方式都有很大的性能影响。...分区 当每个批处理中开始有超过1GB的数据时，一定要考虑如何分割或分区数据集。每个分区只包含数据的一个子集。这通过减少使用诸如雅典娜之类的工具查询或使用EMR处理数据时必须扫描的数据量来提高性能。...如果您想要将数据的格式从JSON转换为Parquet，或者您想要聚合%的用户在过去一个月完成注册流并将其写入另一个表以供将来使用，那么您可能需要编写。...在模式方面，使用EMR管理数据类似于雅典娜的操作方式。您需要告诉它数据的位置及其格式。您可以在每次需要运行作业或利用中心转移(如前面提到的AWS Glue目录)时这样做。...Spark对于在数据上运行计算或聚合非常有用。它支持SQL以外的语言，如Python、R、Scala、Java等，这些语言有更复杂的逻辑和库。它还具有内存缓存，所以中间数据不会写入磁盘。
看来我需要一个数据湖，现在有了这些工具，我们在该行业上是正确的，而且我认为未来几年我们将适应各种模式。 Q6：简单介绍一下您认为理想的数据体系结构。...同样编写ETL的作业也将延迟，通常您使用Hive或Spark编写一堆ETL，然后构建一组派生数据表，这些导出的数据表还遭受不良的数据新鲜度的困扰，原始数据的查询效率也非常非常差，因为您必须应对原始数据格式...同样您可以像Flink或Spark作业那样将变更流连接到Hudi表，它也可以作为快照与另一个Hudi表关联查询。...VC：当您查询Hudi表时，它与查询Hive表或Presto表没有什么不同，或像为Hive表一样，本质上这些湖引擎所做的就是Hudi所做的。...因此我认为一个高性能和高度可伸缩的元存储，内部有Snowflake或BigQuery或redshift之类的东西，我们需要构建类似的东西，我认为将这两者放在一起将真正释放我们的愿景，那就是所有数据都应该非常快地到达
多模式索引 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。...我们在元数据表中引入了多模式索引，以显着提高文件索引中的查找性能和数据跳过的查询延迟。...要从数据跳过中受益，请确保同时为写入器和读取器设置hoodie.enable.data.skipping=true，并在元数据表中启用元数据表和列统计索引。...这在HoodieDeltaStreamer拖尾 Hive 表而不是提供 avro 模式文件时很有用。 迁移指南 Bundle使用更新 不再正式支持 3.0.x 的 Spark 捆绑包。...仅在使用BigQuery 集成时设置hoodie.datasource.write.drop.partition.columns=true。
内部 在底层，Paimon 将列式文件存储在文件系统/对象存储上，并使用 LSM 树结构来支持大量数据更新和高性能查询。...它的使用方式与传统数据库没有什么区别： 在批处理执行模式下，它就像一个Hive表，支持Batch SQL的各种操作。查询它以查看最新的快照。 在流执行模式下，它的作用就像一个消息队列。...如果未指定bucket-key选项，则主键（如果已定义）或完整记录将用作存储桶键。 桶是读写的最小存储单元，因此桶的数量限制了最大处理并行度。...当 num-sorted-run.stop-trigger 变大时，写入停顿将变得不那么频繁，从而提高写入性能。但是，如果该值变得太大，则查询表时将需要更多内存和 CPU 时间。...2.2.4 表管理 管理快照 1）快照过期 Paimon Writer每次提交都会生成一个或两个快照。每个快照可能会添加一些新的数据文件或将一些旧的数据文件标记为已删除。
监控指标数据在FTP 该任务指导用户使用Loader将数据从FTP服务器导入到HBase。创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。...若源文件在导入后文件名要增加后缀，则该用户还需具备源文件的写入权 该任务指导用户使用Loader将数据从SFTP服务器导入到Spark。创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。...确保用户已授权访问作业中指定的Spark表的权限。获取SFTP服务器使用的用户和密码，且该用户具备SFTP服务器上源文件的读取权限。若源文件在导入后文件名要增加后缀，则该用户还需具备源文件的写入权限。...创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。确保用户已授权访问作业中指定的Hive表的权限。获取SFTP服务器使用的用户和密码，且该用户具备SFTP服务器上源文件的读取权限。...该任务指导用户使用Loader将数据从Hive导出到SFTP服务器。创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。确保用户已授权访问作业中指定的Hive表的权限。
Hudi 使用元数据时间线，Iceberg 使用 Avro 格式的清单文件，Delta 使用 JSON 事务日志，但这些格式的共同点是 Parquet 文件中的实际数据。...全向意味着您可以从任一格式转换为其他任一格式，您可以在任何需要的组合中循环或轮流使用它们，性能开销很小，因为从不复制或重新写入数据，只写入少量元数据。...在使用 OneTable 时，来自所有 3 个项目的元数据层可以存储在同一目录中，使得相同的 "表" 可以作为原生 Delta、Hudi 或 Iceberg 表进行查询。...元数据转换是通过轻量级的抽象层实现的，这些抽象层定义了用于决定表的内存内的通用模型。这个通用模型可以解释和转换包括从模式、分区信息到文件元数据（如列级统计信息、行数和大小）在内的所有信息。...例如，开发人员可以实现源层面接口来支持 Apache Paimon，并立即能够将这些表暴露为 Iceberg、Hudi 和 Delta，以获得与数据湖生态系统中现有工具和产品的兼容性。
复制模式可能更有效 使用其他方法将较小的表传送到目标数据库，例如 SQL COPY命令，然后使用gptransfer传输大表 分批。...如果目标系统上存在表，则其中一个选项 --skip-existing， - struncate或--drop未指定，gptransfer 返回错误并退出。...gptransfer完成后，它会显示一个表格列表 发生错误，将失败的表的名称写入文本文件， 然后打印文件的名称。你可以使用这个文件 gptransfer -f选项重试复制表。...如果未指定，则默认值为10485760.有效范围为32768 （32K）至268435456（256MB）。 当用户数据包含非常宽的行（或行也是行）时应该使用 发生长错误消息）。...注意：如果未指定-x选项并指定了--validate， 如果将数据插入源或中，则会发生验证失败 迁移过程中的目标表。 gptransfer实用程序 如果发生验证错误，则显示消息 -h | -?
（1）对于读取，它支持以下方式消费数据： 从历史快照（批处理模式）， 从最新的偏移量（在流模式下），或 以混合方式读取增量快照。...（2）对于写入，它支持来自数据库变更日志（CDC）的流式同步或来自离线数据的批量插入/覆盖。...3）内部 在底层，Paimon 将列式文件存储在文件系统/对象存储上，并使用 LSM 树结构来支持大量数据更新和高性能查询。...Paimon 提供表抽象。它的使用方式与传统数据库没有什么区别： 在批处理执行模式下，它就像一个Hive表，支持Batch SQL的各种操作。查询它以查看最新的快照。...默认情况下，当Paimon将记录追加到LSM树时，它也会根据需要执行Compaction。用户还可以选择在“专用Compaction作业”中独立执行所有Compaction。
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。...我们也不能使用 Kafka Connect，因为表中缺少自增列，Kafka Connect 就没办法保证在传输数据时不丢失数据。...对大表进行分区，我们就能够备份旧分区，并在不再需要这些分区时将其删除，回收一些空间。因此，我们用新 schema 创建了新表，并使用来自 Kafka 的数据来填充新的分区表。...将数据流入新表 整理好数据之后，我们更新了应用程序，让它从新的整理表读取数据。我们继续将数据写入之前所说的分区表，Kafka 不断地从这个表将数据推到整理表中。...总 结 总的来说，我们使用 Kafka 将数据流到 BigQuery。
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。...我们也不能使用 Kafka Connect，因为表中缺少自增列，Kafka Connect 就没办法保证在传输数据时不丢失数据。...对大表进行分区，我们就能够备份旧分区，并在不再需要这些分区时将其删除，回收一些空间。因此，我们用新 schema 创建了新表，并使用来自 Kafka 的数据来填充新的分区表。...我们继续将数据写入之前所说的分区表，Kafka 不断地从这个表将数据推到整理表中。正如你所看到的，我们通过上述的解决方案解决了客户所面临的问题。...总结 总的来说，我们使用 Kafka 将数据流到 BigQuery。
每个集合都由文档（如XML，HTML或JSON）组成，它们是MongoDB中的核心实体，可以与Oracle数据库中的逻辑行进行类比。 与普通Oracle数据库相比，MongoDB具有灵活的模式。...水平扩充特性由“分片”概念实现，数据在不同的机器和分区（称为分片）上分割，这有助于进一步缩放。通过在不同的机器或数据中心镜像数据来启用容错能力，从而在服务器出现故障时使数据可用。...我们的自定义记录器框架传统上用于将这些事件存储在每个服务器的本地文件系统中的纯文本日志文件中，并且我们有一个后台Python作业来读取这些日志文件并将它们分解到关系数据库表中。...为了获得实时视图，我们用轻量级Web服务重写了日志框架，该服务可以直接写入RDBMS数据库表，但这降低了系统的性能。最初，当我们在本地文件系统上写入文件时，处理速度大约为每分钟90-100k条消息。...我们用Oracle AQs重新编写了框架，其中Web服务将数据写入Oracle AQ; 数据库中有一个调度程序作业，它将来自AQ的消息出队并将数据插入表中。这将性能提高到每分钟10k条消息。
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。...本文将分享：当我们为BigQuery数据管道使用MongoDB变更流构建一个MongoDB时面临的挑战和学到的东西。 在讲技术细节之前，我们最好思考一下为什么要建立这个管道。...复制无模式数据 使用MongoDB数据库是我们要注意的第一件事情就是一些集合有一个需要注意的模式：嵌套文档，而且其中一些文档也是数组。 通常，一个嵌套文档代表一个一对一关系，一个数组是一对多关系。...使用批处理的方法是很容易实现这种方式的，只需要查询预期的数据库即可。当将这种方法运用到我们的数据和集合，我们发现两个主要的问题： 1. 并非所有我们想要复制的集合都有这个字段。...把所有的变更流事件以JSON块的形式放在BigQuery中。我们可以使用dbt这样的把原始的JSON数据工具解析、存储和转换到一个合适的SQL表中。
处理数据的作业和查询引擎在处理元数据操作上花费大量时间。在有流作业的情况下，这个问题更加明显。 数据湖中数据的更新非常困难。工程师需要构建复杂的管道来读取整个分区或表，修改数据并将其写回。...Delta Lake 还提供强大的可序列化隔离级别，允许工程师持续写入目录或表，并允许消费者继续从同一目录或表中读取。读者将看到阅读开始时存在的最新快照。...当 Apache Spark 作业写入表或目录时，Delta Lake 将自动验证记录，当数据存在异常时，它将根据提供的设置来处理记录。...使用模式 overwrite 覆盖表而不使用 replaceWhere 时，可能仍希望覆盖正在写入的数据的 schema。...这意味着: 跨多集群的并发写入，也可以同时修改数据集并查看表的一致性快照，这些写入操作将按照串行执行 在作业执行期间修改了数据，读取时也能看到一致性快照。
可能的类型有 NoTimestampType、CreateTime（会在写入元数据时设置）以及 LogAppendTime R R/W 列定义了一个元数据是可读（R）还是可写（W）。...注意，对 Source 表而言，’topic’ 和 ‘topic-pattern’ 两个选项只能使用其中一个；当被用作 Sink 时为数据写入的 topic 名。...round-robin：Flink partition 按轮循（round-robin）的模式对应到 Kafka partition。只有当未指定消息 Key 时生效。...6.4 一致性保证 默认情况下，如果在启用 Checkpoint 模式下执行查询，Kafka Sink 会按照 At-Least-Once 语义保证将数据写入到 Kafka Topic 中。...当使用事务向 Kafka 写入数据时，不要忘记设置所需的隔离级别（read_committed 或者 read_uncommitted，后者是默认值）。
执行如下sql，或通过可视化页面创建表。...2.3 创建Sink端 此处sink无需在ES集群中提前做初始化，可直接写入数据。...' = 'retry-rejected', -- 可选的错误处理。..., -- 可选参数, 快照时不允许批量写入（flush）, 默认为 true 'connector.bulk-flush.max-actions' = '42', -- 可选参数, 每批次最多的条数..., 目前只支持 'json' ); 2.4 算子操作 此处只做了简单的数据插入，没有进行复杂计算。
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。 Kafka Connect有什么优势： 数据中心管道 - 连接使用有意义的数据抽象来拉或推数据到Kafka。...下图显示了在使用 JDBC 源连接器从数据库读取、写入 Kafka 以及最后使用 HDFS 接收器连接器写入 HDFS 时如何使用转换器。...当接收器连接器无法处理无效记录时，将根据连接器配置属性 errors.tolerance 处理错误。 死信队列仅适用于接收器连接器。 此配置属性有两个有效值：none（默认）或 all。...当errors.tolerance 设置为all 时，所有错误或无效记录都将被忽略并继续处理。 没有错误写入 Connect Worker 日志。...您可以将 Kafka Connect 部署为在单台机器上运行作业的独立进程（例如日志收集），也可以部署为支持整个组织的分布式、可扩展、容错服务。
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