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仓库技术」怎么选择现代仓库

大多现代仓库解决方案都设计为使用原始。它允许动态地重新转换,而不需要重新摄取存储仓库这篇文章,我们将深探讨选择仓库时需要考虑的因素。 但是,果您没有任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仓库解决方案,Redshift、BigQuery或Snowflake。 频谱价:您只需为查询Amazon S3时扫描的字节付费。 保留实例价:果您确信您将Redshift上运行至少几年,那么通过选择保留实例价,您可以比按需价节省75%。 谷歌BigQuery提供可伸缩、灵活的价选项,并对存储、流和查询收费,但加载和导出是免费的。BigQuery的价策略非常独特,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额,您选择。它还提供了一个长价模式。 Snowflake提供按需价,类似于BigQuery和Redshift Spectrum。

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利用Amazon ML与Amazon Redshift建立二进制分类模型

果大家还没有建立过Amazon Redshift集群也完全不必担心,现可以申请到为两个月的dw2.large单节点集群免费试用,这足以支持大家完成本次学习。 的构建一套机器学习模型 之前的文章当,我们曾经探讨过利用来自S3的文件构建机器学习模型。 要利用来自Amazon Redshift构建机器学习模型,我们首先需要允许Amazon ML接Amazon Redshift。 要将包含有用户其它类型信息的这一点击率分析模型,例性别或者年龄,大家可以对来自Amazon Redshift仓库内其它表的使用JOIN语句。 此外,我们也探讨了利用Amazon Redshift作为训练源、、将目标类型转化为int以触发二进制分类、以及利用RANDOM函内容进行混排。

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    腾讯云+社区系列公开课上线啦!

    Vite学习指南,基于腾讯云Webify部署项目。

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    AWS的湖仓一体使用哪种湖格式进行衔接?

    此前Apache Hudi社区一直有小伙伴询问能否使用Amazon Redshift仓)查询Hudi表,现它终于来了。 现您可以使用Amazon Redshift查询Amazon S3 Apache Hudi/Delta Lake表Amazon Redshift Spectrum作为Amazon Redshift的特性可以允许您直接从Redshift集群查询S3湖,而无需先将加载到其,从而最大限度地缩短了洞察价值时间 Redshift Spectrum支持开放格式,Parquet、ORC、JSON和CSV。 Redshift Spectrum还支持查询具有复杂嵌套类型(struct、array或map)。

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    SAP HANA神话(7):屌丝的崛起

    牛逼同Google这样的公司,因为苦于没有库专业人士的积累,连续很多年也不能够用自己的系统去取代掉MySQL的集群。更Amazon这种屌丝。 当时库人才主要集Oracle,IBM,还有微软。当然有一些企业比说被EMC买去的Greenplum,也有不少牛人。 Greenplum里很多是微软的前员工了。然而忽一夜春风来。 这些人的加,加上了亚马逊买的技术源代码,以及亚马逊本来就很强劲的cloud infrastructure,导致了亚马逊这个库的后来者,拿着一个功能并不是多么齐全的Redshift,迅速的做到了可以支持 我也不想否认这个项目的早,亚马逊的人联系过我,问我愿意不愿意加。我当时看了看湖对岸卖书的,心里总是有那么点鄙视,就没从之。结果现看起来,这才是全世界所有做db公司们的公敌。 也是SAP和Oracle现头疼却不知道应该去应对的局面。

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    湖火了,那仓库怎么办?

    它可以使用标准 SQL 分析 Amazon S3 ,Athena 简单易用,只需指向开发者存储 S3 义架构即可开始查询,它无需执行复杂的 ETL 作业来为分析做准备,开发者可以轻松实现分析大规模解决元格式多样的问题? 由于湖可以按任格式存储,因此无需将其转换为预先义的结构,使用湖的主要挑战之一便是查找并了解结构和格式。 Amazon Redshift Spectrum 是 Amazon Redshift 的一项功能, (提示:避免到 console 搜索 spectrum)AWS 选择开发者熟悉的 SQL 语言,也旨帮助更多开发者轻松实现查询 Amazon Redshift 支撑了其仓库和查询实时,见证了 PB 级的快速增长。同时帮助 FOX 公司保持成本不变的情况下,工作负载提升了 10 倍。 同时随着 Amazon Redshift 的更多服务国区域推出,AWS 更是希望吸引更多国的大开发者,来了解 AWS 湖的解决方案,了解 AWS 。

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    关于湖架构、战略和分析的8大错误认知

    AmazonRedshift Spectrum和Athena一样可以查询,利用的是从一个Redshift集群分离出来的计算资源。 不同的供应商和咨询公司会建议使用模式(或其他物理或逻辑结构)来表示从“原始”到其他状态的生命周,业务所需的任成熟度都可以仓库范围内完成。 果你没有管理模式的意识,那么你其它地方的技术栈可能存问题,这对于仓或任其它系统也是一样的,垃圾进,垃圾出。 沼泽是昂贵的、费时的,从而无法满足任人的望。这听起来是不是很熟悉? 对于那些正计划或者已经部署了湖的人来说,要小心湖的位和特性蔓延。 了解构建湖或和企业湖之前,我们有一些技巧可以帮助你进行规划。

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    Mortar K Young:利用Redshift实现大集成

    果任务B取决于任务A,你会希望管道先触发任务A,完成之后再触发任务B。最终,你就可以安排整个管道或连续运行了。 这意味着你可以轻松地执行模块化Pig脚本,每个脚本处理不同来源的,以及将所有自动Redshift。 Buffer使用Mortar建立一个新架构将持续输Redshift之前是被“淹没的。 通过Redshift,Buffer公司任人现都可以短时间内分析5亿条记录,而不是等待团队的某个人为他们写一个制查询。 继续前进 我们的客户现使用Mortar来生成建议,运行预测分析,构建机器学习模型,以及使用Amazon Redshift集成多个源到心的、可进的、易查询的库。

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    2018库流行度12月排行:Oracle续跌至年内低位,PostgreSQL激增创新高

    2018 进了最后一个月度,库流行度排行也随之出炉了月度排行,下一个值得待的将是 2018 年度库花落谁家。 那么 PostgreSQL 为什么得到了此迅猛的增长?为 MySQL 又限于停滞? 回顾库技术的发展历程,MySQL 成就了互联网,互联网也成就了 MySQL,互联网时代 MySQL 是主角。 “库方面,我们实际上已经脱离甲骨文了,”杰西周三播出的一次采访告诉CNBC的Jon Fortt。 “我认为到2019年底或2019年我们将完成整个过程。” 亚马逊正减少对Oracle需求的依赖,转而使用自己的服务。 杰西表示,到1月份,目前甲骨文上运行的88%的亚马逊库将Amazon DynamoDB或Amazon Aurora上运行。 我们来看一看 AWS 库的三驾马车:DynamoDB、Aurora 和 Redshift 的积分排名和增长趋势,果将这三者合并起来,其合计影响力已经具备冲击前十的能力。

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    构建企业现代化平台,从“智能湖仓”开始|Q推荐

    而此类争论,又反映了行业处理领域的核心诉求:通过湖、仓库的设计,有效满足现代化应用的架构要求。亚马逊云科技作为行业头部云厂商,也推出了与湖、仓库融合相关的“智能湖仓”。 果从早的技术探索开始算起, 2021 亚马逊云科技 re:Invent 大会上发布的 Serverless 能力,代表了“智能湖仓”架构的第 8 轮技术演进。 面对向 TB 级、PB 级,甚至 EB 级增长的,“存”和“用”不再是相对孤立的话题。“智能湖仓”向行业传递了一个信号:企业需要统一分析工具,实现整个平台的自由流转。 来自亚马逊云科技的显示,现每天有以万计的用户每天使用 Amazon Redshift 处理超过 2EB 的今,亚马逊云科技“智能湖仓”架构企业的实践,已经为企业构建现代化平台提供了一条可供遵循的路径。

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    主流云仓性能对比分析

    GIGAOM去年(2019)4月份发布过一份类似的云原生仓性能测试报告,当时选取的主要是Amazon Redshift,Microsoft Azure SQL Data Warehouse,Google 毕竟,就上面提到的,任POC都是带有“偏见”的。下面看看具体的测试: Table记录与data model: ? ? TPC-H的22个SQL类型: ? 测试环境 ? 但就前面所说的,它是Sponsor,并且参与了测试过程和报告的编写,这种结果也可以预的。 所以我决将Actian从测试结果去掉,比较一下这4家的性能。 当今各云仓版本迭代都很快,功能上Snowflake、Redshift、Synapse、BigQuery都已经很接近,而且大家都互相学习,比存储计算分离、按需弹性扩展、共享与交换、对象存储集成等等

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    关于湖架构、战略和分析的8大错误认知(附链接)

    AmazonRedshift Spectrum和Athena一样可以查询,利用的是从一个Redshift集群分离出来的计算资源。 不同的供应商和咨询公司会建议使用模式(或其他物理或逻辑结构)来表示从“原始”到其他状态的生命周,业务所需的任成熟度都可以仓库范围内完成。 果你没有管理模式的意识,那么你其它地方的技术栈可能存问题,这对于仓或任其它系统也是一样的,垃圾进,垃圾出。 沼泽是昂贵的、费时的,从而无法满足任人的望。这听起来是不是很熟悉? 对于那些正计划或者已经部署了湖的人来说,要小心湖的位和特性蔓延。 了解构建湖或和企业湖之前,我们有一些技巧可以帮助你进行规划。 构建湖 https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/appmsg?

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    Clickhouse简介和性能对比

    常见的列式库有: Vertica、 Paraccel (Actian Matrix,Amazon Redshift)、 Sybase IQ、 Exasol、 Infobright、 InfiniDB 不同的存储方式适合不同的场景,这里的查询场景包括: 进行了哪些查询 多久查询一次 各类查询的比例 每种查询读取多少————行、列和字节 读取和写之间的关系 使用的集大小以及使用本地的集 是否使用事务,以及它们是进行隔离的 的复制机制与的完整性要求 每种类型的查询要求的延迟与吞吐量 系统负载越高,根使用场景进行制化就越重要,并且制将会变的越精细。 不支持窗口函和相关子查询。 向量引擎 实时 稀疏索引 适合线查询 缺点 没有完整的事务支持。 缺少高频率,低延迟的修改或删除已存的能力。 44个字段的大表做单表查询并且和Amazon RedShift做对比,结果下: Clickhouse 测试环境:单CPU 2核 4G内存 cat /proc/cpuinfo| grep "physical

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    今天,Amazon消费业务彻底弃用了Oracle

    今,Amazon消费者业务内部完成对Oracle库业务的迁移,Amazon公司算是一个标志性事件。 以下是成本、性能、管理开销等方面迁移前后的对比: 降低成本:我们根规模商的折扣率大大降低了库成本,降低了60%以上。客户报告从Oracle切换到AWS可以节省90%的成本。 Amazon内部完成了对Oracle库的迁移,不过对外的AWS云库服务RDS依然包括了Oracle库。由于Oracle拥有深厚的用户基础,市场依然非常看重Oracle库服务。 考虑到AWS作为全球云计算市场份额第一的云服务提供商,云计算的大浪潮市场先机,今后必然会更多推广自身库服务。 微软作为全球第二大云服务提供商,近年来库领域相对乏力,与Oracle的合作无疑加大对AWS的对抗力度。 无论,AWS与Oracle的库业务之争恐怕将继续下去,且会愈演愈烈。

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    为什么越简单的技术对于开发人员越难

    关系型库的旧世界需要僵硬的模式而且狂热!NoSQL的新世界,结构的模式消失了,DBA们消失了,规则消失了!真简单!! 当然,这完全是胡扯。 这不意味着你有一个具有“DBA”头衔的团队或人员——然而,果你有一个 库,无论它是关系型,还是非关系型,那么一有人担任“DBA”角色——果他们不知道他们做的事情,那么问题出现之前,一大堆工作将不会完成或被考 从这两者得到好处的一种方式就是通过可管理的服务,比Amazon web服务的 RedshiftRedshift是一个运行云端的、完全管理的仓库。 当然,技巧是产品简单与用户控制之间找到平衡。 例,Airbnb对Redshift刚开始是容易感到 洋洋得意,但是随后就需要一些折衷(和投): 我 们面临的第一个挑战就是模式迁移。 Redshift里,索引,时间戳类型,组,不被支持,这样你需要你的模式里排除它们,或找到变通方案。 无论,Airbnb投了努力,看到了至少五倍的性能提升和巨大的成本节约。

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    Amazon门级仓库架构

    从舆论上吞噬整个仓市场的还有一些小众产品,比技术,流式计算,分布式存储等等。 我(Lewis Gavin)目前的工作角色是用 Amazon Redshift 来设计仓库。 项目常用的集处理地,可以是 Amazon S3, 也可以是 Redshift. 两者都可以灵活地,低成本地与各种技术集成。当然果是本地服务器存储而非采用云端服务商技术,完全也没有问题。 Master 这一层,开始发生一些实质性的转化。比 schema 变得更加模型化,表结构命名更加规范,字段的名字、格式以及类型都明确义正确。 哪怕只要处理其很少的列(的),存储引擎还是读取整行,实际上浪费了不少性能资源。 果你把仓库建立类似 Amazon Redshift 的列式存储结构上,结果就变了。 这张 customer 表可以保存很多客户,比注册日,邮编等(排除那些私人化的信息,比不需要的联系地址,办公场地等); 这些客户基础之外,我们还将客户的注册渠道囊括进来,比手机设备,

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    字化转型案例:Club Factory用云计算服务一亿全球用户群

    Amazon S3的存储空间是近乎无限量且用户透明的,同时具备强大的写性能,并且完成写后,可全球不同区域自动完成同步。 所有原始Amazon S3,一个单一的事实来源,不同的团队可以用不同的分析服务或者技术,对同一份进行处理,比BI用到仓库Amazon Redshift Spectrum大规模并行对存 Amazon S3结构化和半结构化有效地查询和检索,而不必将加载到 Amazon Redshift,而批处理以及流处理场景会用到Amazon EMR,通过EMRFS直接对Amazon S3上的进行分析 此外,还有算法引擎这块重要内容,将离线同步到Amazon Redshift后做分析,同时还将离线做索引后放Amazon ES上,都会整体使用到AWS大服务。 果没有AWS提供的稳支撑,这一切无法想象。应用层面,Club Factory认为“服务离消费者越近越好”。AWS全球化的资源和产品能力可以提供充分保障。

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    Power Query

    Power Query果想要义的一行,有一个专门的函Table.InsertRows,这个函可以帮助我们行的位置我们所需要的,但是这个函需要我们把每一列的都要补上, 但是大部分情况我们可能只需要某一列一个指即可,这种该操作呢? 成绩=List.Sum(源[成绩]), 学科=null] } ) 那果列很多的话处理呢 总不至于每一次都要把其他字段都用null表示输吧,肯得想办法用到批量的功能。 ? 我们看下上面的公式,哪些会用到批量。 1. 批量的null,我们要把其他未输的字段名都用null来填充 null的量是列名除我们指以外都需要赋值null Table.InsertRows(源, 3, //还是需要使用到此函

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    设计实践:AWS IoT解决方案

    这有助于实现实时事件并降低速率,以防止库崩溃或防止响应速度变慢。 设备可以将发布到AWS Kinesis,或者可以使用AWS IoT规则将转发到AWS SQS和Kinesis以将其存储时间序列存储,例AWS S3,Redshift,Data Lake或Elastic 例,对于大容量,请调用其他服务之前考虑对传进行缓冲(Elasti Cache)或排队(SQS),这使得能够从后续故障恢复。 处理之前,应考虑将存储队列,Amazon Kinesis,Amazon S3或Amazon Redshift等安全存储果需要时序,则可以安排一个过程,将设备发送到云,该可用于将来的增强,例AWS Machine Learning模型和云分析工具。

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    Greenplum性能优化之路 --(一)分区表

    分区特性本文会详细介绍,两者比较下: 分布是物理上拆分表,将打散到各个节点,使可以并行计算,这Greenplum是必须的。 表分区是逻辑上拆分大表的提高查询性能,也有利于生命周的管理,这Greenplum是可选的。 无论是分区表还是非分区表,Greenplum都是分散到各个节点上的。 表内是否具有生命周:通常不可能一直存放,一般都会有一的生命周,比最近一年等,这里就涉及到对旧的管理,果有分区表,就很容易删除旧的,或者将旧的归档到对象存储等更为廉价的存储介质上 比我们会需要根对象存储的不同目录设置分区,这个需求就可以使用交换分区完成,这样对于一张大表,他的较少查询的历史就可以放对象存储上,语法下: ALTER TABLE {table_name} 但是涉及到生命周管理,Redshift通常的做法是每个分区创建不同的表,而所有表的基础上创建一个视图来管理这些表,仿造出一个分区的特性,这无疑是低效的。

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