实现概述 技术架构组件 实现步骤概览 第一步：构建数据湖的基础 第二步：选择并查看数据集 第三步：在 Athena 中搭建架构 第四步：数据转换与优化 第五步：查询和验证数据 第六步：将更多数据添加到表...img 简单说： S3 Express One Zone 就是能够存储任何文件的服务器，无论是音频视频文件，还是结构化或非结构化数据统统都能存下，存储读取的速度还贼快~ 实现概述 在这个数字化时代...：选择并查看数据集 本示例使用 NOAA 全球历史气候网络日报 (GHCN-D)数据，数据存储在 amazon s3 对象存储中，我们只需要拉取即可： aws s3 ls s3：//aws-bigdata-blog...所有这些操作都是使用 CTAS 语句执行的。就本博客而言，初始表仅包含 2015 年至 2019 年的数据。可以使用 INSERT INTO 命令向该表添加新数据。...--human-readable | head -5 成功查询到 15 年至 19 年的分区里的文件： img 第六步：将更多数据添加到表 现在，将更多数据和分区添加到上面创建的新表中
在这篇文章中，处理数据集时我们将会使用在PySpark API中的DataFrame操作。...在本文的例子中，我们将使用.json格式的文件，你也可以使用如下列举的相关读取函数来寻找并读取text，csv，parquet文件格式。...5.2、“When”操作 在第一个例子中，“title”列被选中并添加了一个“when”条件。...列的删除可通过两种方式实现：在drop()函数中添加一个组列名，或在drop函数中指出具体的列。...在RDD（弹性分布数据集）中增加或减少现有分区的级别是可行的。
被误删的服务器支持另外两个亚马逊 S3 服务重要的子系统，由于误删服务器数量太多，导致每个系统都需要完全重启。在子系统重启过程中，亚马逊 S3 无法处理服务请求。...所以诸多使用 S3 的网站、应用出现故障。苹果 iCloud、Soundcloud、Slack 等使用亚马逊云服务的产品连不上了。 亚马逊花了近四个小时完成所有跟 S3 服务有关的重启、恢复工作。...S3 团队原计划今年晚些时候对索引子系统进一步分区，我们正在重新调整工作优先级，马上开始进行分区。”亚马逊在博客中这样写道。...这项服务没有最低收费，每月按照实际使用情况和使用的不同 S3 存储段结算费用。亚马逊在 S3 介绍页面说该服务稳定、设计在线时间达到 99.999999999%。...包括 Netflix、Reddit、Tinder 以及亚马逊图书子站在内的多个网络服务无法工作。 This entry was posted in Review and tagged 亚马逊.
在这种情况下，重新编写使用where选择除缺失数据外的所有数据的表几乎肯定会更快。 警告 请注意，HDF5 不会自动回收 h5 文件中的空间。因此，反复删除（或移除节点）然后再添加，会增加文件大小。...如果您使用fastparquet，索引可能会或可能不会写入文件。 这意外的额外列会导致一些数据库（如 Amazon Redshift）拒绝该文件，因为该列在目标表中不存在。...partition_cols是数据集将根据其进行分区的列名。列按给定顺序进行分区。分区拆分由分区列中的唯一值确定。...+ 目前，将数据框转换为 ORC 文件时，日期时间列中的时区信息不会被保留。...注意 在某些情况下，读取包含混合 dtype 的列的异常数据将导致数据集不一致。
2.2 挑战 在将批处理数据摄取到我们的数据湖时，我们支持 S3 的数据集在每日更新日期分区上进行分区。...即使我们每天多次运行这些批处理系统，我们从上游 Kafka 或 RDBMS 应用程序数据库中提取的最新批处理也会附加到 S3 数据集中当前日期的分区中。...此外如果我们按小时（而不是每日分区）对 S3 数据集进行分区，那么这会将分区粒度设置为每小时间隔。...在这里，表A和B都有一些对应的匹配事务和一些不匹配的事务。使用内部连接将简单地忽略不匹配的事务，这些事务可能永远不会流入我们的基础 OLAP。...相反使用外连接会将不匹配的事务合并到我们的每小时增量数据加载中。但是使用外连接会将缺失的列值添加为 null，现在这些空值将需要单独处理。
文件分区存储数据表中每个分区的文件名、大小和活动状态等文件信息。 我们展示了在 Amazon S3 上使用包含不同数量的文件和分区的各种规模的 Hudi 表对文件列表的性能改进。...通过使用元数据表中的文件索引，与在 S3 上直接列出相比，文件列出延迟大大降低，提供 2-10 倍的加速（包括 1M 文件的非分区表，图中未显示）。...由于像 S3 这样的云存储对非常大的数据集上的文件系统调用进行速率限制和节流，因此直接文件列表不能随着分区中文件数量的增加而很好地扩展，并且在某些情况下，文件系统调用可能无法完成。...column_stats 分区存储所有数据文件的感兴趣列的统计信息，例如最小值和最大值、总值、空计数、大小等。在使用匹配感兴趣列的谓词提供读取查询时使用统计信息。...这可以大大提高查询性能，因为不匹配的文件会被过滤掉，而不会从文件系统中读取，还可以减少文件系统的 I/O 负担。
2 缓存策略 从热表中得到最近七天加权访问最频繁的表，取每个表最近的 m 个分区，把这些分区从 HDFS 加载到 Alluxio 中，把这些关系存储到数据库中，然后在 HMS 设置标志。...S3 对多种语言支持，可以解决开发语言差异的问题，同时 Alluxio 对 S3 接口兼容，使用 S3 接口访问 HDFS 中数据非常便捷，我们最终决定采用这种方式来提升用户体验。 3....daemon 通过块设备从内核队列中读取请求，进而执行自定义的逻辑操作。...了解 S3 除了挂载操作的方式之外，我们还提供另外一种服务化的方式，就是使用 S3 SDK。S3 是亚马逊的一个公开的云存储服务系统，是存储对象用的。...因为 K8s 是有自己的网络服务定义的，通过这个网络连接到外边的网络服务，进而可以拿到 Alluxio 中的数据。 12.
基础MySQL平台对JSON的支持可以将JSON数据物化到表中的二进制列、文本列或虚拟列中。它还允许将JSON payload作为参数传递给存储过程和函数。...现在JSON数据可以导入到HeatWave中，以二进制格式存储，进行分区和压缩，并可以横向扩展到多个节点。...同时，分析方面还可以从支持Parquet标准之上的开源表格式Delta、Iceberg和Hudi中受益。 接下来，HeatWave增加了在亚马逊网络服务云上运行的支持。...这意味着客户在亚马逊S3对象存储中已经存在的任何格式的数据现在都可以在HeatWave中处理。即使HeatWave本身运行在甲骨文自己的AWS账户中，但仍可以连接到客户账户中的数据。...简单地在CREATE TABLE命令中提供ENGINE = LAKEHOUSE子句，就可以将S3数据添加到HeatWave，该命令本身可以通过Autopilot自动生成，利用之前讨论的模式推理。
②.不变性 PySpark 在 HDFS、S3 等上的容错数据存储上运行，因此任何 RDD 操作失败，它会自动从其他分区重新加载数据。...4、创建 RDD RDD 主要以两种不同的方式创建： · 并行化现有的集合； · 引用在外部存储系统中的数据集（HDFS，S3等等）。...这是创建 RDD 的基本方法，当内存中已有从文件或数据库加载的数据时使用。并且它要求在创建 RDD 之前所有数据都存在于驱动程序中。...DataFrame：以前的版本被称为SchemaRDD，按一组有固定名字和类型的列来组织的分布式数据集....DataFrame等价于sparkSQL中的关系型表 所以我们在使用sparkSQL的时候常常要创建这个DataFrame。 HadoopRDD：提供读取存储在HDFS上的数据的RDD。
这三种格式都解决了数据湖中一些最紧迫的问题： 原子事务—— 保证对湖的更新或追加操作不会中途失败并使数据处于损坏状态。 一致的更新—— 防止读取失败或在写入期间返回不完整的结果。...Iceberg Iceberg最初由Netflix发布，旨在解决在 S3 上存储大型Hive 分区数据集时出现的性能、可扩展性和可管理性挑战。...通过维护将对象映射到分区并保留列级统计信息的清单文件，Iceberg 避免了昂贵的对象存储目录列表或从 Hive 获取分区数据的需要。 此外，Iceberg 的清单允许将单个文件同时分配给多个分区。...Delta Lake Delta文档解释说它使用 Optimistic Control 来处理并发，因为大多数数据湖操作将数据附加到按时间排序的分区并且不会发生冲突。...如果…请使用Hudi 您使用各种查询引擎，并且需要灵活地管理变异数据集。请注意，支持工具和整体开发人员体验可能很粗糙。尽管可能，但安装和调整 Hudi 以应对真正的大规模生产工作负载也需要运营开销。
现在您可以使用Amazon Redshift查询Amazon S3 数据湖中Apache Hudi/Delta Lake表数据。...Amazon Redshift Spectrum作为Amazon Redshift的特性可以允许您直接从Redshift集群中查询S3数据湖，而无需先将数据加载到其中，从而最大限度地缩短了洞察数据价值时间...当创建引用Hudi CoW格式数据的外表后，将外表中的每一列映射到Hudi数据中的列。映射是按列完成的。...://s3-bucket/prefix' 为Hudi分区表添加分区，请使用ALTER TABLE ADD PARTITION命令，其中LOCATION参数指向属于分区的Amazon S3子文件夹。...使用如下命令添加分区 ALTER TABLE tbl_name ADD IF NOT EXISTS PARTITION(pcolumn1=pvalue1[,...])
虽然是根据主键进行排序，但是此处的主键是可以不连续的 如果指定了 分区键 的话，可以使用分区。 在相同数据集和相同结果集的情况下 ClickHouse 中某些带分区的操作会比普通操作更快。...要按月分区，可以使用表达式 toYYYYMM(date_column) ，这里的 date_column 是一个 Date 类型的列。分区名的格式会是 "YYYYMM" 。...上例中的索引能让 ClickHouse 执行下面这些查询时减少读取数据量。...= 1 NOT startsWith(s, 'test') 并发数据访问 对于表的并发访问，我们使用多版本机制。换言之，当一张表同时被读和更新时，数据从当前查询到的一组片段中读取。没有冗长的的锁。...插入不会阻碍读取。 对表的读操作是自动并行的。 列和表的 TTL TTL用于设置值的生命周期，它既可以为整张表设置，也可以为每个列字段单独设置。
分布式：RDD是分布式的，RDD的数据至少被分到一个分区中，在集群上跨工作节点分布式地作为对象集合保存在内存中； 数据集： RDD是由记录组成的数据集。...不变性 PySpark 在 HDFS、S3 等上的容错数据存储上运行，因此任何 RDD 操作失败，它会自动从其他分区重新加载数据。...4、创建 RDD RDD 主要以两种不同的方式创建： 并行化现有的集合； 引用在外部存储系统中的数据集（HDFS，S3等等） 在使用pyspark时，一般都会在最开始最开始调用如下入口程序： from...DataFrame：以前的版本被称为SchemaRDD，按一组有固定名字和类型的列来组织的分布式数据集....DataFrame等价于sparkSQL中的关系型表 所以我们在使用sparkSQL的时候常常要创建这个DataFrame。 HadoopRDD：提供读取存储在HDFS上的数据的RDD。
我们可以轻松地在控制表中配置的原始区域参数中加入新表。 2. S3 - 原始区域 DMS 捕获的所有 CDC 数据都存储在 S3 中适当分区的原始区域中。该层不执行数据清洗。...CSV 或 JSON 数据等不可变数据集也被转换为列格式（parquet）并存储在该区域中。该层还维护或纠正分区以有效地查询数据集。 5....甚至压缩和集群添加到提交，因此必须分析和设置更清洁的策略，以使增量查询不间断地运行。 确定要分区的表 在数据湖中对数据进行分区总是可以减少扫描的数据量并提高查询性能。...同样，在湖中拥有大分区会降低读取查询性能，因为它必须合并多个文件来进行数据处理。...HUDI 中的索引 索引在 HUDI 中对于维护 UPSERT 操作和读取查询性能非常有用。有全局索引和非全局索引。我们使用默认的bloom索引并为索引选择了一个静态列，即非全局索引。
由于历史分区不被Hudi管理，因此这些分区也无法使用Hudi提供的能力，但这在append-only类型数据集场景下非常完美。...2.2.2 将数据集重写至Hudi 如果用户需要使用Apache Hudi来管理数据集的所有分区，那么需要重新整个数据集至Hudi，因为Hudi为每条记录维护元数据信息和索引信息，所以此过程是必须的。...用户在原始数据集上停止所有写操作。 用户使用DeltaStreamer或者独立工具开始启动引导，用户需要提供如下引导参数 原始（非Hudi）数据集位置。 生成Hudi键的列。 迁移的并发度。...一个合适的存储结构为Hadoop Map文件，包含两种类型文件： 引导日志：顺序文件，每一个条目包含单个分区内索引信息，对于分区下引导索引的变更只需要在日志文件中顺序添加新的条目即可。...Hudi的Reader和Writer都需要加载分区的引导索引，索引引导日志中每个分区对应一个条目，并可被读取至内存或RocksDB中。 ?
您使用少量分区配置主题，并在消费者拉取数据后执行排序。这不会导致保证排序，但是，给定足够大的时间窗口，可能是等效的。...在大多数情况下，当事件进入 Kafka 集群时，具有相同键的事件进入同一个分区。这是使用散列函数来确定哪个键去哪个分区的结果。 现在，您可能认为扩展意味着增加主题中的分区数量。...如何重新平衡我的 Kafka 集群？ 当新节点或磁盘添加到现有节点时，就会出现这种情况。分区不会自动平衡。如果一个主题已经有许多节点等于复制因子（通常为 3），那么添加磁盘无助于重新平衡。...从那里，您可以测试各种分区大小和--throttle标志，以确定可以复制的数据量，而不会显着影响代理性能。 鉴于之前的限制，最好仅在所有代理和主题都健康时才使用此命令。...从那里，您应该能够使用 KafkaConsumer 类读取数据并使用 Spark 库进行实时数据处理。
这个云服务可以很好地处理各种大小的数据，并在几秒钟内执行复杂的查询。 BigQuery是一个RESTful网络服务，它使开发人员能够结合谷歌云平台对大量数据集进行交互分析。可以看看下方另一个例子。...所以它的工作与千万字节（PB）级的数据集的处理保持一致。 Redshift and Sometimes S3 接下来是亚马逊（Amazon）流行的Redshift和S3。...Amazon Redshift和S3作为一个强大的组合来处理数据：使用S3可以将大量数据上传Redshift仓库。用Python编程时，这个功能强大的工具对开发人员来说非常方便。...它与弹性分布式数据集（RDD）配合使用，并允许用户处理Spark集群的管理资源。 它通常与其他Apache产品（例如HBase）结合使用。...Kafka Python Kafka是一个分布式发布-订阅消息传递系统，它允许用户在复制和分区主题中维护消息源。 这些主题基本上是从客户端接收数据并将其存储在分区中的日志。
您可以看到用户一起存储在右侧，因为它们都在同一列中。 右侧显示存储在一起的用户 读取器不必解析并在内存中保留对象的复杂表示形式，也不必读取整个行来挑选一个字段。...通常，我们尝试和目标文件的大小从256 MB到1 GB不等。我们发现这是最佳的整体性能组合。 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。...://your-s3-bucket/segment-logs’ # location of your data in S3 除了创建表，您还需要添加特定的分区: ALTER TABLE eventlogs...使用元数据填充后，Athena和EMR在查询或访问S3中的数据时可以引用位置、类型等的Glue目录。...一切都从将数据放入S3开始。这为您提供了一个非常便宜、可靠的存储所有数据的地方。 从S3中，很容易使用Athena查询数据。
每个摄取器都会执行以下主要步骤：识别数据表：与许多其他数据库不同，用户在将数据加载到 InfluxDB 之前不需要定义其表和列模式。它们将被摄取者发现并隐式添加。...对数据进行分区：在像InfluxDB这样的大型数据库中，对数据进行分区有很多好处。摄取器负责分区作业，目前它在“时间”列上按天对数据进行分区。...如果摄取数据没有时间列，则摄取路由器会隐式添加该列并将其值设置为数据加载时间。重复数据删除：在时间序列用例中，经常会看到相同的数据被多次摄取，因此 InfluxDB 3.0 执行重复数据删除过程。...读取并缓存数据：当查询到达时，如果查询器的数据缓存中没有其数据，则查询器首先将数据读取到缓存中，因为从统计中我们知道相同的文件将被读取多次。...图 5：垃圾收集InfluxDB 3.0集群设置除了查询器向相应的摄取器发出尚未持久化数据的请求之外，这四个组件不会直接相互通信。所有通信都是通过目录和对象存储完成的。
虽然这可能适用于仅附加的不可变数据集，但乐观并发控制在现实世界场景中遇到困难，由于数据加载模式或重组数据以提高查询性能，因此需要频繁更新和删除。...因此，对于近乎实时的流式工作负载，Hudi 可以使用更高效的面向行的格式，而对于批处理工作负载，hudi 格式使用可矢量化的面向列的格式，并在需要时无缝合并两种格式。...一旦您开始处理许多更新、开始添加真正的并发性或尝试减少管道的 E2E 延迟，Apache Hudi 就会在性能和功能集方面成为行业领导者。...以下是来自社区的几个示例和故事，他们独立评估并决定使用 Apache Hudi： 亚马逊Package Delivery System “ATS 面临的最大挑战之一是处理 PB 级数据，需要以最小的时间延迟进行持续的插入...Amazon S3 中的数据湖文件以Apache Hudi格式进行转换和存储，并在 AWS Glue 目录中注册，可用作数据湖表，用于通过 Amazon Athena 进行分析查询和使用。”
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