此外，BigQuery 还具有机器学习和实时分析等高级特性，无需将数据移到另一个系统即可利用这些能力。 PayPal 之所以选择了云而非本地扩展是考虑到了多个因素。...我们要求用户使用这个门户将他们现有或已知的 SQL 转换为与 BigQuery 兼容的 SQL，以进行测试和验证。我们还利用这一框架来转换用户的作业、Tableau 仪表板和笔记本以进行测试和验证。...但要定期将源上的更改复制到 BigQuery，过程就变复杂了。这需要从源上跟踪更改，并在 BigQuery 中重放它们。为这些极端情况处理大量积压的自动数据加载过程是非常有挑战性的。...由于我们正在逐步切换用户，因此我们必须意识到 BigQuery 中的表需要具有生产级质量。 数据验证：在数据发布给数据用户之前，需要对数据进行多种类型的数据验证。...这包括行计数、分区计数、列聚合和抽样检查。 BigQuery 的细微差别：BigQuery 对单个查询可以触及的分区数量的限制，意味着我们需要根据分区拆分数据加载语句，并在我们接近限制时调整拆分。
而如果使用数据湖，那么会有事务性管理数据的需求，或者具有变更和更新存储在数据湖中的数据的能力。...Q2：您对不同的流行数据仓库（数据湖抽象）看法是什么？我看到的三个主要对象是Snowflake，BigQuery和带有Delta和Spark的Lakehouse架构。也许还会包括Redshift。...VC：那么让我们从云数据仓库开始，实际上我会将Redshift放在前面，我会将Redshift，BigQuery和Snowflake视为云数仓。它们都有一些非常共同的特征，如都有很多类似数据库的参数。...同时还可以使用Hudi自动调整小文件功能，以便下游ETL和查询执行性能更好，因为采用列存格式。...具体地说我们有一个数据库核心和一组类似的服务，这些服务都可以水平扩展和轻松部署。如果您知道如何部署Spark作业和Flink作业，Hudi可以开箱即用。
2.大量的map或者reduce任务 - 大量map或者reduce任务的MapReduce作业或Hive查询很多文件，比如Map-Only的作业有多少个map就会生成多少个文件，如果是Map-Reduce...3 文件格式和压缩 根据过往的经验，有些大的集群碰到小文件问题，往往是大量的Hive/Parquet表以未压缩的方式存储，并使用TEXTFILE文件格式。...如果文件很小，由于要存储的原始数据量较大，可能会有更多的小文件。 2.由于读取和写入大量数据而导致更高的IO争用。...3.从非常宽的表（具有大量字段的表）中读取非列式存储格式（TextFile，SequenceFile，Avro）的数据要求每个记录都要从磁盘中完全读取，即使只需要几列也是如此。...当查询处理大量数据时，这些作业会被分解为大量的map或者reduce来并行执行。 Hive查询执行的最后一个Map-Reduce作业的task数将决定查询生成的文件数。
Apache Paimon是一个流数据湖平台，具有高速数据摄取、变更日志跟踪和高效的实时分析的能力。 读/写：Paimon 支持多种读/写数据和执行 OLAP 查询的方式。...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。不过这个数字不应该太大，因为它会导致大量小文件和低读取性能。一般来说，建议每个桶的数据大小为1GB左右。...查询LSM树时，必须合并所有Sorted Run，并且必须根据用户指定的合并引擎和每条记录的时间戳来合并具有相同主键的所有记录。 写入LSM树的新记录将首先缓存在内存中。...分区和分桶的影响 表数据会被物理分片到不同的分区，里面有不同的桶，所以如果整体数据量太小，单个桶中至少有一个文件，建议你配置较少的桶数，否则会出现也有很多小文件。...重新缩放桶数不会影响读取和正在运行的写入作业。
对于大文件，数据块会尽量进行连续分配，具有比较好的空间局部性。...对于小文件，尤其是大文件和小文件混合存储或者经过大量删除和修改后，数据块分配的随机性会进一步加剧，数据块可能零散分布在磁盘上的不同位置，并且会造成大量的磁盘碎片(包括内部碎片和外部碎片)，不仅造成访问性能下降...通过将大量的小文件存储到一个大文件中，从而把大量的小文件数据变成大文件数据，减少了文件数量，从而减少了元数据服务中的元数据数量，提高了元数据的检索和查询效率，降低了文件读写的I /O操作延时，节省了大量的数据传输时间...数据源有大量小文件，未做处理直接拷贝到Hadoop集群。 MapReduce作业的配置未设置合理的reducer或者未做限制，每个reduce都会生成一个独立的文件。...但这个合并程序需要有额外的逻辑来判断存在大量小文件的目录，或者你自己是知道哪些目录是存在大量小文件的。因为假如某个目录只有3个文件，运行合并作业远不如合并一个500个文件的文件夹的性能优势提升明显。
否则，Cleaner可能会删除该作业正在读取或可能被其读取的文件，并使该作业失败。通常，默认配置为10会允许每30分钟运行一次提取，以保留长达5（10 * 0.5）个小时的数据。...与许多管理时间序列数据的系统一样，如果键具有时间戳前缀或单调增加/减少，则Hudi的性能会更好，而我们几乎总是可以实现这一目标。...如何避免创建大量小文件 Hudi的一项关键设计是避免创建小文件，并且始终写入适当大小的文件，其会在摄取/写入上花费更多时间以保持查询的高效。...对于写时复制，可以配置基本/parquet文件的最大大小和软限制，小于限制的为小文件。Hudi将在写入时会尝试将足够的记录添加到一个小文件中，以使其达到配置的最大限制。...，引擎只会简单地读取所有parquet文件并显示结果，这样结果中可能会出现大量的重复项。
如果存储小文件，必定会有大量这样的小文件，否则你也不会使用 Hadoop，这样的文件给 Hadoop 的扩展性和性能带来严重问题。...因而，在 HDFS 中存储大量小文件是很低效的。访问大量小文件经常会导致大量的 seek，以及不断的在 DatanNde 间跳跃去检索小文件。这不是一个很有效的访问模式，严重影响性能。...最后，处理大量小文件速度远远小于处理同等大小的大文件的速度。每一个小文件要占用一个 slot，而任务启动将耗费大量时间甚至大部分时间都耗费在启动任务和释放任务上。 2....一个1GB大小的文件拆分成16个64M大小的块，相对于拆分成10000个100KB的块，后者每一个小文件启动一个 Map 任务，作业的运行时间将会十倍甚至百倍慢于前者。...为什么会产生大量的小文件 至少在两种场景下会产生大量的小文件： 这些小文件都是一个大逻辑文件的一部分。
1 Hadoop2.0引入了 uber(小作业)优化模式,专门处理大量小文件的问题....注:开启此机制之后,需要制定小作业的阈值.设定map任务数量和reduce任务数量阈值....如果一个job被判定不是一个小作业,即使开启了uber模式,也不会开启JVM重用机制. hadoop关于"小文件的"一些问题 小文件的定义 小文件指的是那些size比HDFS 的block size(默认...如果在HDFS中存储海量的小文件，会产生很多问题。 大量小文件在HDFS中的问题 任何一个文件，目录和block，在HDFS中都会被表示为元数据信息，每一个元数据信息占用150 bytes的内存空间。...对小文件的读取通常会造成大量从datanode到datanode的seeks和hopping来retrieve文件，而这样是非常的低效的一种访问方式。
2.小文件问题： HDFS的小文件问题： （１）HDFS 中任何一个文件，目录或者数据块在 NameNode 节点内存中均以一个对象形式表示（元数据），而这受到 NameNode 物理内存容量的限制。...因而，在 HDFS 中存储大量小文件是很低效的。访问大量小文件经常会导致大量的 seek，以及不断的在 DatanNde 间跳跃去检索小文件。这不是一个很有效的访问模式，严重影响性能。...（３）处理大量小文件速度远远小于处理同等大小的大文件的速度。每一个小文件要占用一个slot，而任务启动将耗费大量时间甚至大部分时间都耗费在启动任务和释放任务上。...为什么会产生大量的小文件 至少在两种场景下会产生大量的小文件: （１）这些小文件都是一个大逻辑文件的一部分。...HAR 文件通过 hadoop archive 命令来创建，而这个命令实际上是运行 MapReduce 作业来将小文件打包成少量的 HDFS 文件。
近期，我们的一个团队对 Couchbase 的离线同步能力进行了评估，发现这种现成的功能为他们节省了大量的精力，避免了投入成本自己去构建这种离线同步能力。...Google BigQuery ML 自从雷达上次收录了 Google BigQuery ML 之后，通过连接到 TensorFlow 和 Vertex AI 作为后台，BigQuery ML 添加了如深度神经网络以及...与它们类似，VerneMQ 也基于 Erlang/OTP 开发，具有高度可扩展性。它可以在硬件上水平和垂直扩展，以支持大量并发客户端的发布和订阅，同时保持低延迟和容错性。...当你的 GitHub Actions 运行的作业需要访问 GitHub 云运行器主机无法访问的资源，或者依赖于某些特定的操作系统和环境而 GitHub 没有提供时，自托管运行器会很有帮助。...actions-controller-runner 具有轻量级和可伸缩的特性。 Apache Iceberg Apache Iceberg 是一个面向超大的分析数据集的开放表格格式。
从第0阶段开始，对大量的api凭据和加密密钥进行了调查，以识别任何具有不太可能发生的不同结构的证书和密钥，从而对检测到的有效性有很高的信心。然后编写正则表达式来识别这些秘密。...由于计算限制和GitHub速率限制，通过克隆和检查每个存储库来自己创建这个数据集是不可行的。 在第2阶段，使用在第0阶段开发的正则表达式来扫描第一阶段的候选文件并识别“候选秘密”。...搜索API是一个灵活、功能强大的工具，但它确实有两个限制必须解决：不支持正则表达式并对调用率和结果计数设置限制。查询搜索API需要两个参数：查询字符串和排序类型。...限制意味着从搜索API和第一阶段的BigQuery中检索的文件使用的方法不能保证它们包含匹配的不同秘密。下载这些文件以便根据阶段0的不同秘密正则表达式离线计算。...BigQuery显示并行泄露率较低，可能是因为数据源包含更成熟的文件，但仍然存在令人担忧的泄露量。因此认为这些多因素秘密具有不同程度的妥协性和保密性这一事实并不是一个很大的障碍。
Upsert-kafka connector 产生一个changelog 流，changelog 流中的数据记录可以理解为 UPSERT 流，也就是INSERT/UPDATE，因为具有相同键的任何现有行都会被覆盖...3.2 风险： 虽然和社区的人沟通，Flink 1.12 on k8s 没有什么问题，但是具体功能还是需要先 POC 验证一下，同时可能社区 Flink on k8s 的能力，可能会限制我们这边一些 k8s...在 FileSystem/Hive connector 的流式写入中支持小文件合并 (FLINK-19345)，在 Flink 1.12 中，File Sink 增加了小文件合并功能，从而使得即使作业...checkpoint 间隔比较小时，也不会产生大量的文件。...为了消除不必要的序列化反序列化开销、数据 spilling 开销，提升 Table API / SQL 上批作业和流作业的性能， planner 当前会利用上一个版本中已经引入的N元算子（FLIP-92
这些系统确实需要大量的安装、维护工程资源和熟练的人员。 但是，如果您没有任何用于维护的专用资源，那么您的选择就会受到一些限制。...可伸缩性 当您开始使用数据库时，您希望它具有足够的可伸缩性来支持您的进一步发展。广义上说，数据库可伸缩性可以通过两种方式实现，水平的或垂直的。...另外，由于这种多租户策略，即使当客户的并发性需求增长时，BigQuery也可以与这些需求无缝伸缩，如果需要，可以超过2000个插槽的限制。...谷歌BigQuery提供可伸缩、灵活的定价选项，并对数据存储、流插入和查询数据收费，但加载和导出数据是免费的。BigQuery的定价策略非常独特，因为它基于每GB存储速率和查询字节扫描速率。...此外，它提供了成本控制机制，使您能够限制您的每日成本数额，您选择。它还提供了一个长期定价模式。 Snowflake提供按需定价，类似于BigQuery和Redshift Spectrum。
为了对这些数据进行分析, 我们在大数据方面有着大量的离线和实时作业。主集群已突破千台的规模, 有着超过50PB的数据量，每日的增量大概在400TB。...巨大的数据量且每天的作业数达到了30万，给存储和计算带来了很大的挑战。 HDFS NameNode在存储大量数据的同时，文件数和block数给单点的NameNode处理能力带来了压力。...SparkStreaming在不进行小文件合并的情况下会生成大量的小文件，假设Streaming的batch时间为10s，那么使用Append方式落地到HDFS的文件数在一天能达到8640个文件，如果用户没有进行...我们具有接近400个Streaming作业，每天落地的文件数量达到了500万，而目前我们集群的元数据已经达到了6.4亿，虽然每天会有合并小文件的作业进行文件合并，但太大的文件增量给NameNode造成了极大的压力...部署的Alluxio1.4 具有良好的稳定性和高效性，在引入Alluxio之后，架构如图4所示。 ?
在整个前端设计过程中，工程师需要不断改进设计，整个过程需要多次迭代，因此，前端设计阶段会生成大量仿真工作。创建、调度和执行build和仿真作业的效率，决定了将芯片推向市场所需的时间。...当大量作业并行运行时，会产生大量IO负载，EDA应用程序需要读取并编译数百万个小的源文件，用以构建和模拟芯片设计。...后端的共享文件存储管理各种芯片设计目录和文件，以便不同的用户、脚本和应用程序可以访问数据。 在前端验证阶段，数据访问模式往往是随机的，并带有大量小文件。...前端工作负载需要极高的并发性，从而满足大量作业并行访问的需要，这些作业将生成大量随机访问的IO。此外，由于伴随着大量小文件访问，这个阶段对元数据访问性能是极大的考验。...结合前端设计和后端设计两个阶段的IO访问特点来看，EDA芯片设计和仿真过程中，对元数据和数据，小文件IOPS及大文件顺序访问带宽，都有极高的要求。
它还包含用于处理数据流的API MLib机器学习– MLib是具有机器学习功能的Spark库。它包含各种机器学习算法，例如回归，聚类，协作过滤，分类等。...HDFS附带了数量有限的大文件，但有大量的小文件。如果我们将Spark与HDFS一起使用，则此问题将持续存在。但是使用Spark时，所有数据都以zip文件的形式存储在S3中。...为了进行有效处理，需要对数据进行大量改组。 5.延迟 Apache Spark的等待时间较长，这导致较低的吞吐量。...10.手动优化 使用Spark时，需要手动优化作业以及数据集。要创建分区，用户可以自行指定Spark分区的数量。为此，需要传递要固定的分区数作为并行化方法的参数。...总结 每种工具或技术都具有一些优点和局限性。因此，Apache Spark的限制不会将其从游戏中删除。它仍然有需求，并且行业正在将其用作大数据解决方案。
，我们进行了大量探索和实践，也见证了实时数仓架构的演进过程。...因此无需将所有依赖下载到 Client 端，节省大量带宽的同时，将 client 端负载均匀分散到集群的每个节点上，使得 Client 更轻量化并且具有可扩展能力，能更好地适应 Native K8s 环境...小文件问题：Iceberg 采用实时方式写入会导致大量小文件的生成，大量小文件会影响存储性能。 查询性能不足：对象存储对于海量文件的操作能力有限，导致查询能力不足。...Iceberg 实践 - 数据优化服务 为了应对 Flink 实时、大量并发写入 Iceberg 导致的小文件问题，我们提供了数据优化服务，包括实时小文件合并、过期快照清理、遗留文件清理三种服务。...这种层次化的加速架构，使得基于对象存储的 Iceberg 的查询性能比原生方案具有显著提升。
需要特别注意的是mapper和reducer的数量，io和内存使用的配置，以及生成的文件数量。对这几个参数进行调整，让参数更适合当前的任务，可以极大的提升任务的执行性能。...一般情况下，对于任务来说，使用一个较大的文件要比使用十个小文件的效率高一些。在大规模集群下，这10 byte的差距会越来越大。此外在许多情况下，1个大文件比10个小文件操作起来更高效。...如果一个任务中使用了大量的String类型变量，那么这个选项将会极大的节约内存使用。在参数mapreduce....我们通过HDFS文件系统的各个计数器可以看到有大量的数据需要在不同的节点间进行交换。...(map|reduce).memory.mb 新版Hadoop中增加了堆内存的限制特性。这使得系统在繁忙情况下更好的管理资源分配。
Apache Hudi 0.14.0 标志着一个重要的里程碑，具有一系列新功能和增强功能。...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。...这些索引所需的每个文件的开销使得它们对于具有大量文件或记录的数据集效率较低。 另一方面，Hbase 索引为每个记录键保存一对一的映射，从而实现随数据集大小扩展的快速性能。...然而，它需要一个单独的 HBase 集群来进行维护，这在操作上具有挑战性且资源密集型，需要专门的专业知识。 记录索引结合了 HBase 索引的速度和可扩展性，而没有其限制和开销。...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。
本文解释了为什么作业池管理、并发约束和延迟问题都阻止了数据仓库有效地作为面向用户的应用程序的存储层发挥作用，以及为什么您应该考虑为您的数据应用堆栈选择替代技术。...特别是，数据仓库具有以下三个功能，使分析变得可访问和强大: 它们分离存储和计算，降低扩展成本。 它们利用分布式计算和云网络最大化查询吞吐量。 它们使用众所周知的 SQL 民主化分析。...以下是为什么应用程序开发人员不能依赖数据仓库作为他们面向用户的分析的存储层的原因。 不可预测的作业池和非确定性延迟的世界 数据仓库以作业池的形式处理分析查询。...例如，Snowflake 使用共享池方法并发处理查询，旨在优化可用的计算资源。 这里的问题是:作业池创建了具有固定下限的非确定性延迟。...尽管它们在业务智能方面强大且有用，但它们无法以具有成本效益的方式处理面向数据应用程序必须支持的实时性、延迟和并发需求。
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