你曾经是否有构建一个开源数据湖[1]来存储数据以进行分析需求?数据湖包括哪些组件和功能?
现代组织不断从各个来源产生和收集大量数据。数据可能存储在不同的格式、位置,并且在容量、速度和种类上可能存在差异,使用户难以快速提取其中的价值。数据孤岛在许多公司都是存在,为了解决数据孤岛问题,企业可以采取的措施有:数据集成、建立数据共享机制、数据标准化、数据虚拟化等。其中数据虚拟化通常需要一个引擎支持读取多源的数据,且统一访问逻辑;业界解决改场景的引擎有Spark、Presto、Dremio等,本文接下来主要描述Dremio。
使用 Apache Iceberg 作为您的数据湖表格式可以实现更快的数据湖分析、时间旅行、分区演化、ACID 事务等。Apache Iceberg 是实现开放式 Lakehouse 架构的关键部分,因此您可以降低数据仓库的成本并避免供应商锁定。
数据湖引擎是一种开源软件解决方案或云服务,它通过一组统一的api和数据模型为分析工作负载的各种数据源提供关键功能。数据湖引擎解决了快捷访问、加速分析处理、保护和屏蔽数据、管理数据集以及提供跨所有数据源的统一数据目录等方面的关键需求。
最近在Elastic官网blog的这篇文章引起了许多人的注意——Investigative analysis of disjointed data in Elasticsearch with the Siren Platform (利用Siren平台对Elasticsearch中的非联接(disjointed)数据进行调查分析)
最近在熟悉公司内部的埋点采集,发现数据架构最后是存放到apache pinot库的,因为之前从来没见过,所以有了本文的学习文档。
翻译自 Multiple Vendors Make Data and Analytics Ubiquitous 。
作者 | Einat Orr 译者 | 平川 策划 | Tina 虽然该领域的公司数量在不断增加,但可以看到,其中有几个类别的产品出现了整合迹象。MLOps 趋向于端到端,Notebook 正在进入编排领域,而编排正在转向数据谱系和可观察性。与此同时,我们看到,开放式表格式进入了元存储功能。而在治理层,安全和权限管理工具进入目录领域,反之亦然。 本文最初发布于 lakeFS 官方博客。 自我们分享“2021 年数据工程现状”已经过了一年。从去年 5 月我们发布那篇文章以来,数据领域并没有多少变
一些具体的对比可以看这张图: 5. Iceberg 我们先看看Iceberg的官网是如何介绍它的: Apache Iceberg is an open table format for huge analytic datasets. Iceberg adds tables to Trino and Spark that use a high-performance format that works just like a SQL table. 我的理解是,Iceberg以表的形式来组织底层数据,并对上面提供了高性能的表级别计算能力。 它的核心思想就是在时间轴上跟踪表的所有变化:
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL,并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
新粉请关注我的公众号 在今年的Data+AI summit上,Databricks宣布了不少东西,其中之一就是2019年同样的Data+AI Summit上开源的Delta Lake,这次宣布开源2.0。 这个2.0按照Databricks的说法,就是把之前藏着的捏着的“高级”功能全部都开源出来了。这也包括了Databricks之前觉得特别重要的Z-Ordering。 Delta Lake这个项目Databricks最开始做的应该是最早的,但是不开源,只是卖钱给付费客户用。 2019年的时候终于开源了。开
第一个趋势,是在任何一个公司,甚至是垂直领域的公司,数据量正在剧烈增长,而且数据类型越来越复杂。
Data Mesh 的概念起源于 ThoughtWorks 的首席技术顾问 Zhamak Dehghani 发表在 martinfowler 官网上的两篇文章How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Mesh和Data Mesh Principles and Logical Architecture。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 在SQL Server的性能调优中,有一个不可比面的问题:那就是如何在一段需要长时间的代码或被频繁调用的代码中处理临时数据集?表变量和临时表是两种选择。记得在给一家国内首屈一指的海运公司作SQL Server应用性能评估和调优的时候就看到过大量的临时数据集处理需求,而他们的开发人员就无法确定什么时候用临时表,什么时候用表变量,因此他们就简单的使用了临时表。实际上临时表和表变量都有特定的适用环境。
工欲善其事必先利其器,ELK Stack的学习和实战更是如此,特将工作中用到的“高效”工具分享给大家。
P.S.(*^_^*)大家对于Arcgis的基础功能操作或理论有什么想了解的呢?可以在评论区或后台留言~
在开发人员开发Hadoop以克服大数据带来的挑战之后的10年间,这些技术的生态系统在不断发展壮大。Apache软件基金会下面有众多的开源大数据技术项目。本文介绍一些重要项目,并顺便了解几个新兴项目。
POSTGRESQL 作为开源中高级的数据库,对于OLAP的操作是支持的,和SQL SERVER ,ORACLE 属于同一种类型。所以对于一些轻型的OLAP如何进行优化也是一种的需求。
这是最简单的练习,但我希望你键入代码之前思考一秒钟。如果你将SELECT写成"SELECT * FROM",将INSERT写成"INSERT INTO",那么你会怎么编写DELETE格式?你可以看下面,但是试着猜测它会是什么,然后看一看。
java面试(3)SQL优化
见多了SQL为代码开发提速,那么当低代码遇到SQL会擦出怎样的火花呢?本文将低代码和SQL结合进行介绍,让大家了解如何通过执行SQL为低代码项目提速。
前言:系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可达到上百倍,可见对于一个系统不是简单的能实现其功能就可以了,而是要写出高质量的SQL语句,提高系统的可用性。 在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的编写,刚开始不会体会出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可达到上百倍,可见对于一个系统不是简单的能实现其功能就可以了,而是要写出高质量的SQL语句,提高系统的可用性。 在多数情况下,Oracle使用索引来更快的遍历表,优化器主要根据定义的索引来提高性能。但是,如果在SQL语句的where子句中写的SQL代码不合理,就会造成优化器删去索引而使用全表扫描,一般就这种SQL语句,被称为劣质的SQL语句。在编写SQL语句时我们应清楚优化器根据何种原则来删除索引,这有助于写出高性能之SQL语句。 下面就某些SQL语句的where子句编写中需要注意的问题作详细介绍。在这些where子句中,即使某些列存在索引,但是由于编写了劣质的SQL,系统在运行该SQL语句时也不能使用该索引,而同样使用全表扫描,这就造成了响应速度之极大降低。 1. IS NULL 与 IS NOT NULL 不能用null作索引,任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。即使索引有多列这样之情况下,只要这些列中有一列含有null,该列就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值,即使对该列建索引也不会提高性能。 任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的。 http://hovertree.com/menu/oracle/ 2. 联接列 对于有联接的列,即使最后的联接值为一个静态值,优化器是不会使用索引的。我们一起来看一个例子,假定有一个职工表(employee),对于一个职工之姓和名分成两列存放(FIRST_NAME和LAST_NAME),现在要查询一个叫比尔.克林顿(Bill Cliton)的职工。 下面是一个采用联接查询的SQL语句, 上面这条语句完全可以查询出是否有Bill Cliton这个员工,但是这里需要注意,系统优化器对基于last_name创建的索引没有使用。 当采用下面这种SQL语句来编写,Oracle系统就可以采用基于last_name创建的索引。 遇到下面这种情况又如何处理呢?如果一个变量(name)中存放着Bill Cliton这个员工之姓名,对于这种情况我们又如何避免全程遍历,使用索引呢?可以使用一个函数,将变量name中的姓和名分开就可以了,但是有一点需要注意,这个函数是不能作用在索引列上。下面是SQL查询脚本: 3. 带通配符(%)的like语句 同样以上面的例子来看这种情况。目前的需求是这样的,要求在职工表中查询名字中包含cliton的人。可以采用如下的查询SQL语句: 这里由于通配符(%)在搜寻词首出现,所以Oracle系统不使用last_name的索引。在很多情况下可能无法避免这种情况,但是一定要心中有底,通配符如此使用会降低查询速度。然而当通配符出现在字符串其他位置时,优化器就能利用索引。 4. Order by语句 ORDER BY语句决定了Oracle如何将返回的查询结果排序。Order by语句对要排序的列没有什么特别的限制,也可以将函数加入列中(象联接或者附加等)。任何在Order by语句的非索引项或者有计算表达式都将降低查询速度。 仔细检查order by语句以找出非索引项或者表达式,它们会降低性能。解决这个问题的办法就是重写order by语句以使用索引,也可以为所使用的列建立另外一个索引,同时应绝对避免在order by子句中使用表达式。 5. NOT 我们在查询时经常在where子句使用一些逻辑表达式,如大于、小于、等于以及不等于等等,也可以使用and(与)、or(或)以及not(非)。NOT可用来对任何逻辑运算符号取反。 如果要使用NOT,则应在取反的短语前面加上括号,并在短语前面加上NOT运算符。NOT运算符包含在另外一个逻辑运算符中,这就是不等于(<>)运算符。换句话说,即使不在查询where子句中显式的加入NOT词,NOT仍在运算符中。 对这个查询,可以改写为不使用NOT: 虽然这两种查询之结果一样,但是第二种查询方案会比第一种查询方案更快些。第二种查询允许Oracle对salary列使用索引,而第一种查询则不能使用索引。 6.
Linux Mint是一种现代的,精美的,易于使用的,舒适的,社区驱动的GNU / Linux桌面发行版,它基于流行的Ubuntu Linux发行版。 对于从Windows或Mac OS X操作系统切换到Linux平台的计算机用户,这是一个很好的建议发行版本。
在数据库处理中,Join操作是最基本且最重要的操作之一,它能将不同的表连接起来,实现对数据集的更深层次分析。
许多算法需要交换2个变量。在编码面试中,可能会问您“如何在没有临时变量的情况下交换2个变量?”。我很高兴知道执行变量交换的多种方法。在本文中,您将了解大约4种交换方式(2种使用额外的内存,而2种不使用额外的内存)。
01应聘须知(已过时) -1.了解软件开发大环境。 -2.准备简历:不宜超过一页,永远准备中文,模板。 -3.渠道:3大网站,中华英才,前程无忧(51job最给力),智联招聘。现在还有猎聘网和100
1.什么是数据库? 数据库是组织形式的信息的集合,用于替换,更好地访问,存储和操纵。 也可以将其定义为表,架构,视图和其他数据库对象的集合。 2.什么是数据仓库? 数据仓库是指来自多个信息源的中央数据存储库。 这些数据经过整合,转换,可用于采矿和在线处理。 3.什么是数据库中的表? 表是一种数据库对象,用于以保留数据的列和行的形式将记录存储在并行中。 4.什么是数据库中的细分? 数据库表中的分区是分配用于在表中存储特定记录的空间。 5.什么是数据库中的记录? 记录(也称为数据行)是表中相关数据的有序集
最近研究了一下reflect包,感觉这个包的功能很强大,顺便研究了一下如何在函数中动态创建struct{},平常我们都是用如下方式定义struct类型。
BI工具是数据分析的得力武器,目前市场上有很多BI软件,众所周知的有Tableau、PowerBI、Qlikview、帆软等,其中大部分是收费软件或者部分功能收费。这些工具一通百通,用好一个就够了,重要的是分析思维。
/********** 基本数据类型*******************/
MySQL作为互联网行业使用最多的关系型数据库之一,与其免费、开源的特性是密不可分的。然而,很多小伙伴工作了很多年,只知道使用MySQL进行CRUD操作,这也导致很多小伙伴工作多年后,想跳槽进入大厂,却在面试的时候屡屡碰壁。
亲爱的订阅用户,这篇文章来介绍MySQL面试问题的答案和解释。正确解决的MySQL问题将帮助你准备技术面试和在线选择测试。 1、MySql表中允许多少触发器? MySql表允许以下6个触发器: - B
换句话说,业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外,还会配合 ORDER BY 进行使用。
换句话说,业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外,还会配合 ORDER BY进行使用。
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/739/1.html
在今年上半年的数据库使用状况调查中,笔者收集了众多国内外知名互联网公司的数据库使用情况,其中,国外GitHub、Airbnb、Yelp、Coursera均在使用MySQL数据库,国内阿里巴巴、去哪儿网、腾讯、魅族、京东的部分关键业务同样使用了MySQL数据库。同时,MySQL也是众多数据库排行榜单的第一名,这个开发者和一线互联网企业都在用的开源数据库,你了解多少?这份MySQL自测卷,你会多少呢?
CDP 运营数据库 (COD)是由 Apache HBase 和 Apache Phoenix 提供支持的实时自动扩展运营数据库。它是在 Cloudera 数据平台 (CDP) 公共云上运行的主要数据服务之一。您可以从CDP 控制台访问 COD 。
随着业务的发展,用户对系统需求变得越来越多,这就要求系统能够快速更新迭代以满足业务需求,通常系统版本发布时,都要先执行数据库的DDL变更,包括创建表、添加字段、添加索引、修改字段属性等。
本文中,云朵君将和大家一起学习如何从 PySpark DataFrame 编写 Parquet 文件并将 Parquet 文件读取到 DataFrame 并创建视图/表来执行 SQL 查询。还要学习在 SQL 的帮助下,如何对 Parquet 文件对数据进行分区和检索分区以提高性能。
服务层负责与客户层进行连接处理、处理以及执行SQL语句等,主要包含连接器、查询缓存、优化
SQL SERVER ORACLE MYSQL 的系统表一个比一个多,系统表如同一个个小密探,如果你恰巧知道他们的名字,并且还知道他们的身世,那很快你就会如同找到一个蜜洞 secret broadcast, 然后就对你要操作的系统一目了然。
墨墨导读:本文以一个实际的项目应用为例,层层向大家剖析如何进行数据库的优化。项目背景是企业级的统一消息处理平台,客户数据在5千万加,每分钟处理消息流水1千万,每天消息流水1亿左右。 移动互联网时代,海量的用户数据每天都在产生,基于用户使用数据等这样的分析,都需要依靠数据统计和分析,当数据量小时,数据库方面的优化显得不太重要,一旦数据量越来越大,系统响应会变慢,TPS直线下降,直至服务不可用。
在之前的博客SparkSQL系列中,已经大致为大家介绍了DataFrame,DataSet的概念以及它们之间与RDD之间的互转的操作描述。本篇博客,为大家带来的是关于如何在IDEA上创建SparkSQL程序,并实现数据查询与(DataFrame,DataSet,RDD)互相转换的功能!
在磁盘上的内部临时表过多时(created_tmp_disk_tables),需要增大参数tmp_talble_size,temptable_max_ram,temptable_max_mmap。
很多时候,我们是需要从表中选择数据进行操作的,表中数据那么多,我们应该如何在表中选取数据呢?
1、配置文件参数my.cnf tmp_table_size=64M max_heap_table_size=64M tmpdir = /data/mysql/tmp 2、优化Tips: 如果Created_tmp_disk_tables/ Created_tmp_tables应该小于20%,如果比值较高,就需要适当调高tmp_table_size或者max_heap_table_size的值,让Mysql在内存中完成临时表的操作,减少使用硬盘对性能和响应时长的影响。 在调高tmp_table_size或者m
爱可生 dble 团队开发成员,主要负责 dble 需求开发,故障排查和社区问题解答。少说废话,放码过来。
分库分表就是我们把一个大表拆开分到不同的数据库实例上,比如将一个大表bt按照字段id(分区key)拆分成32个库中。分区key的选择尽量减少跨库和跨表查询。
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