翻译自 MinIO’s Object Storage Supports External Tables for Snowflake 。
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。
以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。
Snowflake 是在 Cloud 之上开发的基于云的数据仓库平台,截至目前,亚马逊网络服务 (AWS)、微软 Azure 和谷歌云等流行的云提供商都在支持 Snowflake。
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性,因为很多企业更多地采用云计算,并减少了自己的物理数据中心足迹。
分布式策略ID的主要应用在互联网网站、搜索引擎、社交媒体、在线购物、金融、大数据处理、日志场景中,这些应用需要支持大量的并发请求和用户访问,分布式ID策略可以通过请求分发到不同的服务器节点来做计算,以提高服务的响应速度和可用性。 常见的分布式ID生成策略: ● UUID(Universally Unique Identifier) ● 雪花算法(Snowflake) ● Redis原子自增 ● 基于数据库的自增主键(有些数据库不支持自增主键) ● 取当前毫秒数 本文主要简单介绍下雪花ID算法(Snowflake)的Python语言的计算方法。
客观地说,如果一定要用uuid生成订单号这类东西也能凑合用,但是它有着罄竹难书的“罪行”:肉眼可见,它是无序的;长度是64位数字字母随机组合的字符串,占用空间巨大;完全不具备业务属性,也就是说使用uuid你完全无法推算出它到底是干嘛的;因为无序,所以趋势递增就更不用指望了;所以用uuid生成订单号就是自杀行为,适合它的是类似生成token令牌的场景。
分布式策略ID的主要应用在互联网网站、搜索引擎、社交媒体、在线购物、金融、大数据处理、日志场景中,这些应用需要支持大量的并发请求和用户访问,分布式ID策略可以通过请求分发到不同的服务器节点来做计算,以提高服务的响应速度和可用性。
本文和封面来源:https://motherduck.com/,爱可生开源社区翻译。
开源的文件和表格式因其互操作性潜力而引起了数据行业的极大兴趣,它使许多技术能够安全地在单个数据副本上操作。更高的互操作性不仅可以降低使用多种工具和处理引擎带来的复杂性和成本,还可以防止被供应商锁定。
编译 | 核子可乐、Tina Databricks 与 Snowflake 之间的激烈竞争再上新台阶,甚至有可能给整个数据仓库领域带来更加深远的影响。 短短半个月,大数据领域新一代领军企业 Databricks 和 Snowflake 就互撕了几回。 11 月 2 日,Databricks 在其官方博客发布声明,表示其数据湖仓(lake house)技术创下 TPC-DS 基准测试新记录,并强调第三方研究表明实际性能可达 Snowflake 的 2.5 倍。 在博客中,Databricks 声称这是一
尽管商业智能分析有用,但它们无法以效益化的方式满足面向数据应用的实时性、延迟性和并发性的需求。
我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们,对于他们成长中的公司来说,最好的数据仓库是什么时,我们会根据他们的具体需求来考虑答案。通常,他们需要几乎实时的数据,价格低廉,不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下,我们建议他们使用现代的数据仓库,如Redshift, BigQuery,或Snowflake。
最近随着Snowflake上市后市值的暴增(目前700亿美金左右),整个市场对原生云数仓都关注起来。近日,一家第三方叫GigaOM的公司对主流的几个云数仓进行了性能的对比,包括Actian Avalanche、Amazon Redshift、Microsoft Azure Synapse、Google BigQuery、Snowflake,基本涵盖了目前市场上主流的云数仓服务。
作为 DeNexus 安全服务提供商,需要良好选型的数据平台实现巨量数据的分析和管理。DeNexus 根据自身需求选型了 Databricks 的湖仓一体解决方案,满足自身对数据类型、用户类型、可扩展性、版本管理和 MLOps 上的需求。
本文由 Cloudberry Database 社区编译自 MotherDuck 官网博文《PERF IS NOT ENOUGH》,原作者为 Jordan Tigani( MontherDuck 联合创始人兼 CEO),译文较原文稍有调整。
拥有一个能够回答商业用户简单的语言问题的自主人工智能智能体的承诺是一个有吸引力的提议,但迄今为止仍难以实现。许多人尝试过让 ChatGPT 进行写入,但成效有限。失败的主要原因是大语言模型对其要求查询的特定数据集缺乏了解。
ClickHouse 最近发表了一篇精彩的文章,描述了 Snowflake 和 Redshift 等云数据仓库已经不能满足新的客户需求,并且指出许多企业已经发现他们的云数据仓库成本是不可持续的。
2021年,我们看到围绕现代数据栈的兴起出现了相当大的加速效应。我们现在有一个海啸般的通讯、影响者、投资者、专门的网站、会议和活动来宣扬它。围绕现代数据栈的概念(尽管仍处于早期阶段)与云中数据工具的爆炸性增长紧密相连。云计算带来了一种新的基础设施模式,它将帮助我们快速地、程序化地、按需地建立这些数据栈,使用像Kubernetes这样的云原生技术、像Terraform这样的基础设施即代码以及DevOps的云计算最佳实践。因此,基础设施成为构建和实施现代数据栈的一个关键因素。 当我们已经进入2022年,我们可以
前两天在刷朋友圈,看到一个视频号链接,说有个云数仓,比ClickHouse 还快3倍。我就点进去看了,原来是 SelectDB 公司的“为数而生,因云而新” SelectDB 产品发布会。这个发布会上 SelectDB 发布了云数仓产品 SelectDB Cloud。
假如云计算提供商把精力集中在最底层,而其他(纯软件)提供商专注于上面的一层,又会如何呢?
1.定时删除:在 设置过期时间时,新建一个定时器,在过期时间到时 立刻删除;优点:内存友好;缺点:CPU不友好,浪费资源;
作为一个全球人数最多的国家,一个再怎么凄惨的行业,都能找出很多的人为之付出。而在这个互联网的时代,IT公司绝对比牛毛还多很多。但是大多数都是创业公司,长期存活的真的不多。大多数的IT项目在注册量从0-100万,日活跃1-5万,说实话就这种系统随便找一个有几年工作经验的高级工程师,然后带几个年轻工程师,随便干干都可以做出来。 因为这样的系统,实际上主要就是在前期快速的进行业务功能的开发,搞一个单块系统部署在一台服务器上,然后连接一个数据库就可以了。接着大家就是不停的在一个工程里填充进去各种业务代码,尽快把公司的业务支撑起来。
2021年有两条主线,一个是生态系统和商业模式的成熟,比如早在2020年就上市的云数据仓库公司 Snowflake 公司站稳了在资本市场的脚跟、Databricks、Dataiku、Datarobot 等公司估值更高了并且募集了大量的资金,甚至正在追求 IPO;另一方面则是新一代的数据和机器学习创业公司正在崛起,无论是几年前还是几个月前成立的公司都在过去一年左右经历了突飞猛进的增长。
2021年,我们看到围绕现代数据栈的兴起出现了相当大的加速效应。我们现在有一个海啸般的通讯、影响者、投资者、专门的网站、会议和活动来宣扬它。围绕现代数据栈的概念(尽管仍处于早期阶段)与云中数据工具的爆炸性增长紧密相连。云计算带来了一种新的基础设施模式,它将帮助我们快速地、程序化地、按需地建立这些数据栈,使用像Kubernetes这样的云原生技术、像Terraform这样的基础设施即代码以及DevOps的云计算最佳实践。因此,基础设施成为构建和实施现代数据栈的一个关键因素。
这篇文章,我们来聊一下对于一个支撑日活百万用户的高并系统,他的数据库架构应该如何设计?
看到这个题目,很多人第一反应就是:分库分表啊!但是实际上,数据库层面的分库分表到底是用来干什么的,其不同的作用如何应对不同的场景,我觉得很多同学可能都没搞清楚。 用一个创业公司的发展作为背景引入—— 假如我们现在是一个小创业公司,注册用户就 20 万,每天活跃用户就 1 万,每天单表数据量就 1000,然后高峰期每秒钟并发请求最多就 10。 天呐!就这种系统,随便找一个有几年工作经验的高级工程师,然后带几个年轻工程师,随便干干都可以做出来。 因为这样的系统,实际上主要就是在前期进行快速的业务功能开发,搞一个单块系统部署在一台服务器上,然后连接一个数据库就可以了。 接着大家就是不停地在一个工程里填充进去各种业务代码,尽快把公司的业务支撑起来。 如下图所示:
美国时间 2018年4月19日,苹果公司宣布开源FoundationDB。FoundationDB 本来是一个开源项目,于2015年被苹果收购以后,其代码从GitHub上删除进入闭源代状态,直到苹果宣布重新开源。
根据最近的信息,著名的创业公司,云端数据仓库提供者Snowflake经过最近一轮的融资,其市值已经达到120亿了。这是一个很多创业公司上市之后都很难达到的高度。做个对比,我前东家Tableau在上市后很长时间里,市值的高点也没超过100亿。
雪花算法(Snowflake)是一种分布式唯一 ID 生成算法,能够生成唯一的、有序的、高可用的 ID,常用于分布式系统中作为全局唯一标识符(GUID)。雪花算法生成的 ID 是一个 64 位的整数,其中高位是时间戳,中间位是机器 ID,低位是序列号。
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/756/1.html
在进行阅读本文当中的内容之前首先你得要有主从复制的 MySQL 环境,可参考4.这篇MySQL主从复制与分库分表读取分离稳了!进行搭建
当我们在生成式 AI 的背景下讨论数据库时,总是首先想到的问题之一是:“我不能告诉数据库我需要什么,而不必制作一个复杂(通常是多页)的 SQL 查询吗?
近些年,很多数据库公司上岸,MongoDB市值 216亿美金,Cloudera 市值 45亿美金。而其中最耀眼的,非 Snowflake莫属,849亿美金。
表命名的规则分为3个层级,层级之间通过_分割,例如b_r_identity、d_l_identity。规约为:
MySQL推出了新功能—— MySQL Autopilot。MySQL Autopilot 使用先进的机器学习技术来自动化 HeatWave,使其更易于使用并进一步提高性能和可扩展性。目前还没有其他云供应商提供如此先进的自动化功能。MySQL HeatWave 客户可以免费使用 Autopilot。关于HeatWave,请阅读MySQL Database Service with Analytics Engine。
从数据库到数据仓库,最后到数据湖[1],随着数据量和数据源的增加,数据格局正在迅速变化。数据湖市场预计增长近 30%[2],将从 2020 年的 37.4 亿美元增长到 2026 年的 176 亿美元。此外从 2022 年数据和人工智能峰会[3]来看,数据湖架构[4]显然是数据管理和治理的未来。由于 Databricks[5] 发布了 Delta 2.0,该趋势可能会增长,该平台的所有 API 都将是开源的。此外Snowflakes[6] 在其峰会上宣布了一些改变游戏规则的功能,使数据湖成为该行业的支柱。治理、安全性、可扩展性以及对分析和交易数据的无缝分析,将会推动该领域创新。
是时候将数据分析迁移到云端了。我们比较了 Databricks 和 Snowflake,以评估基于数据湖和基于数据仓库的解决方案之间的差异。 在这篇文章中,我们将介绍基于数据仓库和基于数据湖的云大数据解决方案之间的区别。我们通过比较多种云环境中可用的两种流行技术来做到这一点:Databricks 和 Snowflake。 正如我们在上一篇文章中了解到的,数据分析平台可以分为多个阶段。上面,我们可以看到一张图片,大致了解了管道中 Snowflake 和 Databricks 的角色。在这里,我们可以将工具分
编者注:本系列与读者共同分析数据库行业的最新动态。关注“数据和云 ( OraNews)”公众号回复:下载 。可以找到下载链接。 本次推荐文档来自 西南证券研究发展中心 数据库专题报告《沐风栉雨,砥砺前行》。 核心观点 数据库是信息化时代的基石产品 数据库具有处理、存储、管理数据的功能,在信息化时代扮演着至关重要的角色。随着数据量的不断增加和数据形式的不断多样化,非关系型数据库和开源 数据库也应运而生... 数据库厂商近年来也在积极推进云数据库产品,以期能够未来优先抢占云数据库这块 “蛋糕 ”。 2. 数据
黄志恒拥有爱丁堡大学博士和加州大学伯克利博士后研究经历。志恒曾在微软、百度、Facebook、腾讯和亚马逊等 IT 公司工作。志恒在亚马逊 AWS 担任首席科学家领导了 Amazon Kendra 和 Amazon Q。志恒现在是 Denser.ai 的创始人。截至 2024 年 5 月,Google Scholar 引用次数超过 13,300 次。
在分布式系统中,生成全局唯一的ID是一个常见的需求。但是,在分布式系统中,单机生成的ID难以保证全局唯一性,因此需要一种分布式ID生成方案。
技术雷达是ThoughtWorks每半年发布一次的技术趋势报告,它持续追踪有趣的技术是如何发展的,我们将其称之为条目。技术雷达使用象限和环对其进行分类,不同象限代表不同种类的技术,而环则代表我们对其作出的成熟度评估。
作者 | ThoughtWorks 编辑 | Tina 技术雷达是 ThoughtWorks 每半年发布一次的技术趋势报告,它持续追踪有趣的技术是如何发展的,我们将其称之为条目。技术雷达使用象限和环对其进行分类,不同象限代表不同种类的技术,而环则代表我们对其作出的成熟度评估。 经过半年的追踪与沉淀,ThoughtWorks TAB(ThoughtWorks 技术咨询委员会)根据我们在多个行业中的实践案例,为技术者产出了第 24 期技术雷达。对百余个技术条目进行分析,阐述它们目前的成熟度,并提供了相应的技术选
相信看到这个标题,很多人的第一反应就是:对数据库进行分库分表啊!但是实际上,数据库层面的分库分表到底是用来干什么的,其不同的作用如何应对不同的场景,我觉得很多同学可能都没搞清楚。
后来看到了Snowflake CTO Benoit Dageville 的一个分享,也提到了这一观点,原来数据交换市场概念出处是在这里。
编者按: 每年仲夏之际,全球两大数据平台巨头 Snowflake、Databricks 均会召开各自的年度大会,成为数据圈的“超级碗”。随着竞争的加剧,Snowflake、Databricks 把 2023 年度重磅市场大会放在相同日期(6.26-6.29),充满着火药味。大会召开在即,云器科技作为专注数据领域的创业公司,策划一系列文章,从主题演讲、重点发布、客户案例等方面对比和解读这两个年度大会。本文是第一篇,对两个大会做前瞻对比,并预测最值得听的场。
在今年的Oracle Cloud World,Oracle宣布将发布一款数据库湖仓产品——MySQL HeatWave Lakehouse用以解决存储在数据库之外的文件数据等非结构化数据的查询和处理。
存算分离,现在已经成为云原生数据库的标配, 开始大规模流行。存算分离后, 进一步使计算单元和存储单元解耦,每个单元可以实现单独的动态扩缩容,并且可以通过冗余配置,实现对单点故障的容忍度, 可以说是近年来数据库市场上的一大进步。
20世纪90年代,使用MPP架构的Netezza和Teradata的数据库设备对Oracle,IBM和Microsoft在anlytics数据库市场的主导地位提出了挑战,并且随着“大数据”的出现以及带有分布式处理的Hadoop的严峻考验。
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