因此，尽管我们在技术演进方面迈出了许多步伐，但面临管理大型Hadoop集群时系统管理方面的挑战时仍然存在问题，而基于云的Hadoop具有许多局限和限制，如前所述。...但对于任何使用HDFS，HBase和其他columnar或NoSQL数据存储的人员来说，DW的这种关系模型不再适用。在NoSQL或columnar数据存储中对DW进行建模需要采用不同的方法。...在BigQuery的数据表中为DW建模时，这种关系模型是需要的。...当您从运营数据存储中创建周期性的固定时间点快照时，(使用)SCD模型很常见。例如，季度销售数据总是以某种时间戳或日期维度插入到DW表中。...这使得存储在BigQuery中的FCD模式模型与用于管理时间维度的SCD模型变得相同，但是存在一个问题。ETL过程必须维护BigQuery端存在记录的“Staging DW”。
它允许动态地重新转换数据，而不需要重新摄取存储在仓库中的数据。 在这篇文章中，我们将深入探讨在选择数据仓库时需要考虑的因素。...本地和云 要评估的另一个重要方面是，是否有专门用于数据库维护、支持和修复的资源(如果有的话)。这一方面在比较中起着重要的作用。...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。我们建议使用现代的数据仓库解决方案，如Redshift、BigQuery或Snowflake。...定价 如果您使用像Hadoop这样的自托管选项，那么您的定价将主要由VM或硬件账单组成。AWS提供了一种EMR解决方案，在使用Hadoop时可以考虑这种方案。...当数据量在1TB到100TB之间时，使用现代数据仓库，如Redshift、BigQuery或Snowflake。
此外，用户希望看到基础设施不断更新，以利用新特性或根据行业趋势以新的方式处理数据。 灾难恢复：任何基础设施都应该有明确的灾难恢复选项，可以在 30 分钟内触发，为用户的工作铺平道路。...我们创建了一个自动化框架以及一个用于交互式使用和自助代码转换的门户。自动化框架不断轮询本地基础架构的更改，并在创建新工件时在 BigQuery 中创建等效项。...以下是我们遇到的问题： 资源可用性和使用情况：由于我们是从一个本地仓库中提取数据的，因此我们的提取速度受到源上可用能力的限制。我们的仓库使用率存在季节性波动，在高峰时期运行数据提取会非常缓慢。...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。...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。
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。...在所检查的240个秘密中，还平均地在单个和多个所有者秘密之间划分了秘密，这样就可以检查AWS和RSA密钥的单个/多个所有者秘密之间的敏感性是否存在差异。...在发现后的前24小时内，我们每小时查询一次Github，以确定包含该文件的仓库、该文件本身以及检测到的秘密是否仍然存在于默认分支上。在最初的24小时后，以较低的每日频率进行相同的检查，如下图所示。...此外还研究了Github建议的在保留其仓库的同时删除其秘密的用户是否执行了重写历史以删除提交的任何过程。...为了确定攻击者是否可以获得对VPN服务器的未经授权的访问，我们通过查找扩展名为.ovpn的文件，分析了数据集中存在多少包含RSA密钥的OpenVPN配置，并调查了它们是否可以在无需进一步努力的情况下使用
如果您正在扩展现有的数据仓库，那么您需要将当前的解决方案与竞争对手进行比较，以查看其他供应商是否提供了更相关的特性，或者在性能方面更好。...为了避免陷入不合适解决方案的痛苦，我建议使用以下标准评估数据仓库平台和供应商。 性能 首先，让我们把云与内部问题结合起来。...在大多数情况下，AWS Redshift排在前列，但在某些类别中，Google BigQuery或Snowflake占了上风。...Panoply进行了性能基准测试，比较了Redshift和BigQuery。我们发现，与之前没有考虑到优化的结果相反，在合理优化的情况下，Redshift在11次使用案例中的9次胜出BigQuery。...“ 此外，Redshift可扩展性使用户在增加内存和I / O容量等资源时可以提高性能。Panoply根据数据和查询的数量以及查询的复杂性无缝缩放Redshift用户的云足迹。
当存在大量查询结果时，这种影响会加剧，因为即使用户不需要查看所有结果，驱动程序通常也会一次一页地拉取所有结果。有时他们甚至会因为内存不足而崩溃。...数据库基准测试存在大量陷阱，经验表明基准测试通常在捕获广泛的用户感知性能方面表现不佳。例如，BigQuery 在基准测试中表现得很差，但很多人的实际体验是性能很神奇。...尽管这些公司的工程师都很聪明，但他们都没有任何魔法或无法在其他地方复制的东西。每个数据库都使用不同的技巧来获得良好的性能。...例如，在 Snowflake SQL 中，如果要计算两个日期之间的差异，可以使用 DATEDIFF 或 TIMEDIFF；两者都适用于任何合理的类型。您可以指定粒度，也可以不指定。...在 BigQuery 中，我编写了第一个 CSV 拆分器，当发现它是一个比预期更棘手的问题时，我们派了一位新的研究生工程师来解决这个问题。
举例来说，公司使用谷歌分析（Google Analytics，GA）来了解客户是如何与他们的应用程序或网站进行交互的。但是，谷歌分析的本质限制了用户所能发现的洞察力的深度。...不同提供商的产品在成本或技术细节上存在差异，但也有一些共同点。比如，他们的云数据仓库非常可靠。尽管可能会出现断电或其他故障，但数据复制和其他可靠性功能能够确保数据得到备份并快速检索。...“两个月内，我们可以通过绿色和红色指标来判断该地区是否达到了销售目标和业绩目标，”必胜客亚太区数字体验经理 Pin Yiing Gork 表示，“我们也能深入了解了任何潜在的问题，并确定了需要解决的问题...每一个云数据仓库提供商都非常重视安全性问题，但是用户在决定使用哪一个提供商时，应该注意一些技术上的差异。...例如，数据已经在谷歌云中的企业可以通过在谷歌云上使用 BigQuery 或者 Snowflake 来实现额外的性能提升。由于数据传输路径共享相同的基础设施，因此可以更好地进行优化。
因为 BigQuery 没有任何障碍，而且很大程度上是自动调优，所以其在人们心中的形象非常好。...随着时间的推移，重要的性能差异不太可能持续存在。 尽管这些公司的工程师们都非常聪明，但他们都没有无法复制的神秘咒语或方法。每个数据库都使用不同的技巧组合来获得良好的性能。...一些数据库可能将查询编译成机器代码，另一些可能将数据缓存在本地 SSD 上，还有一些可能使用专用网络硬件来进行 shuffle 处理。假以时日，任何人都可以实现这些技术。...例如，在 Snowflake SQL 中，如果你想计算两个日期之间的差异，你可以使用 DATEDIFF 或 TIMEDIFF；两者都可以与任何合理的类型一起使用。你可以指定粒度，也可以不指定。...在 BigQuery 中，我编写了我们的第一个 CSV 拆分器，但当问题比预期更为棘手时，我们派了一名刚毕业的工程师来解决这个问题。
BigQuery 在企业中通常用于存储来自多个系统的历史与最新数据，作为整体数据集成策略的一部分，也常作为既有数据库的补充存在。...安全性保障：可以控制对加密项目或数据集的访问，并实施身份访问管理。 可扩展性：支持根据公司的规模、性能和成本要求定制数据存储。...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
对于用户来说，不管是任何形式的存在，这些数据应该被视为 NFT 的交易，需要被存储，并且处理为可读状态，方便分析以及进行计算。 集成能力。...不过 Bigquery 也存在着一些问题： 数据没有经过压缩，存储费用过高，特别是我们需要存储将近 20 条区块链的原始数据； 并发能力不足：Bigquery 同时运行的 Query 只有 100 条...但是很快，我们碰到了以下问题： 不支持 Array JSON 等数据类型 在区块链的数据中，数组 Array 是个很常见的类型，例如 evm logs 中的 topic 字段，无法对 Array 进行计算处理...4.3 性能测试选定了方向之后，我们对 Trino+Iceberg 这个组合做了个性能测试，以确定其性能是否能满足我们的需求，结果出乎我们依赖，查询速度不可思议地快。...要知道，在各大 OLAP 的宣传文章中，Presto + Hive 可是常年作为最差的对比项存在的，Trino + Iceberg 的组合完全刷新了我们的认知。
我曾经在台上实时查询千兆级的数据，证明无论你的数据有多大、有多糟糕，我们都能够处理它，没有任何问题。 在接下来的几年里，我花了大量时间解决用户使用 BigQuery 遇到的问题。...我们可以通过几种方式验证这一点: 查看数据 (定量地)、询问人们是否有过大数据的感知经历 (定性地)、从基本原理 (归纳地) 思考分析。 在 BigQuery 工作时，我花了很多时间研究客户规模。...成本随着计算能力线性增加，规模非常大时也是如此。事实上，dremel 原始论文中发布的使用 3000 个并行节点的基准测试，我们现在可以在单个节点上就获得类似的性能 (稍后会详细介绍)。...如果你有 5 年前的日志，这些日志显示代码中存在安全漏洞或 SLA 缺失，保留旧数据可能会延长您的法律风险。...你是大数据中的百分之一吗？ 大数据是真实存在的，但大多数人可能不需要关心它。以下问题可以让你确定是否处于那“大数据的百分之一”中： 1）你真的在生成大量数据吗？
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。...我们知道有可能可以使用时间戳，但这种方法有可能会丢失部分数据，因为 Kafka 查询数据时使用的时间戳精度低于表列中定义的精度。...将数据流到 BigQuery 通过分区来回收存储空间 我们将所有数据流到 Kafka(为了减少负载，我们使用了数据过滤)，然后再将数据流到 BigQuery，这帮我们解决了查询性能问题，让我们可以在几秒钟内分析大量数据...，但空间问题仍然存在。
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。...我们知道有可能可以使用时间戳，但这种方法有可能会丢失部分数据，因为 Kafka 查询数据时使用的时间戳精度低于表列中定义的精度。...将数据流到BigQuery 通过分区来回收存储空间 我们将所有数据流到 Kafka(为了减少负载，我们使用了数据过滤)，然后再将数据流到 BigQuery，这帮我们解决了查询性能问题，让我们可以在几秒钟内分析大量数据...，但空间问题仍然存在。
该界面虽然易于使用，但具有限制性，限制了用户回答更复杂问题的能力，例如“博客发布之日的浏览量分布情况如何？” 我们的许多问题还需要外部数据集，例如阅读时间和博客主题。...鉴于数据量相对较低，令人惊讶的是 Google Analytics 中的查询经常报告数据正在被采样。对于我们来说，当发出使用大量维度或跨越很宽时间段的临时查询（报告似乎更可靠）时，这一点就性能出来了。...4.内部数据仓库 此时，很明显我们可以解决的不仅仅是博客报告问题。我们的营销团队在报告更广泛的网站指标时也面临着上述相同的挑战。...如果您为 Google Cloud 帐户启用了 BigQuery，则此连接的配置非常简单且有详细记录。 也许显而易见的问题就变成了：“为什么不直接使用 BigQuery 进行分析呢？” 成本和性能。...我们表的排序键可以进一步优化，如果需要进一步提高性能，用户可以自由使用物化视图和投影等功能。 8.3.成本 在下面的定价中，我们假设使用大约 100GiB 的存储，或 10% 的容量。
因此我们将 BigQuery 用作该平台的数据仓库，但这并不是一定的，在其他情况下选择其他选项可能更适合。在选择数据仓库时，应该考虑定价、可扩展性和性能等因素，然后选择最适合您的用例的选项。...在 ELT 架构中数据仓库用于存储我们所有的数据层，这意味着我们不仅将使用它来存储数据或查询数据以进行分析用例，而且还将利用它作为执行引擎进行不同的转换。...该项目始于 2016 年（从一开始就是开源的）解决了当时普遍存在的问题：数据管道的版本控制不当、文档记录不完善，并且没有遵循软件工程的最佳实践。...对于正在处理的任何数据集，当涉及到数据可以回答的问题时，您会发现无限可能性——这是一个很好的练习，可以让您在处理新数据集时感到更加自信。...技术栈的基石：OpenMetadata 元数据管理可能是数据社区存在最大分歧的领域，这是一个非常分散的空间（存在25 种工具并且还在增加[30]），不同的工具在如何解决这个问题上采取了截然不同的方法。
在第22行打印之后，我们检查这个单词是否存在于good_words或bad_words中，并分别增加number_of_good_words或number_of_bad_words。...如你所见，要检查列表中是否存在项，可以使用in关键字。 另外，请注意if的语法：你需要在条件后面输入colon (:) 。而且，在if中应该执行的所有代码都应该缩进。...稍后，我们使用word_weights字典检查其中是否存在单词，并计算分配给单词的值。这与我们在前面的代码中所做的非常相似。...因此，当代码退出with块时，使用with打开的文件将自动关闭。确保在处理文件时始终使用with编码模式。很容易忘记关闭文件，这可能会带来许多问题。 ?...此外，当涉及到用户数据时，许多安全和隐私问题就会出现。因此，这些公司希望跟踪、验证和限制开发人员及其应用程序对其API的访问。
在第22行打印之后，我们检查这个单词是否存在于good_words或bad_words中，并分别增加number_of_good_words或number_of_bad_words。...如你所见，要检查列表中是否存在项，可以使用in关键字。 另外，请注意if的语法：你需要在条件后面输入colon (:) 。而且，在if中应该执行的所有代码都应该缩进。...稍后，我们使用word_weights字典检查其中是否存在单词，并计算分配给单词的值。这与我们在前面的代码中所做的非常相似。...为了避免这些问题，我们可以使用with关键字。负责关闭文件。 因此，当代码退出with块时，使用with打开的文件将自动关闭。确保在处理文件时始终使用with编码模式。...此外，当涉及到用户数据时，许多安全和隐私问题就会出现。因此，这些公司希望跟踪、验证和限制开发人员及其应用程序对其API的访问。
此策略确定当正在摄取的传入记录已存在于存储中时采取的操作。此配置的可用值如下： • none：不采取任何特定操作，如果传入记录包含重复项，则允许 Hudi 表中存在重复项。...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。作为 HUDI 元数据表的一部分，未来写入和查询方面的任何性能增强都将自动转化为记录索引性能的改进。...多写入器的增量查询 在多写入器场景中，由于并发写入活动，时间线中可能会出现间隙（requested或inflight时刻不是最新时刻）。在执行增量查询时，这些间隙可能会导致结果不一致。...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。...已知回退 在Hudi 0.14.0中，当查询使用ComplexKeyGenerator或CustomKeyGenerator的表时，分区值以字符串形式返回。
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