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ClickHouse 提升数据效能

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。...ClickHouse 词典还提供了完美的解决方案来集成我们的外部数据源,例如博客主题和阅读时间。...这些查询中的大多数都包含聚合,ClickHouse 作为面向列的数据库进行了优化,能够在不采样的情况下对数千亿行提供亚秒级响应时间 - 远远超出了我们在 GA4 中看到的规模。...这使我们无法在此阶段执行广泛的查询测试(我们稍后将根据实际使用情况进行分享),从而将下面的查询限制为 42 天(自我们开始将数据从 BigQuery 移至 ClickHouse 以来的时间)。...考虑到上述数量,用户不应在此处产生费用,并且如果担心的话,可以在 N 天后使 BigQuery 中的数据过期。

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ClickHouse 提升数据效能

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。...ClickHouse 词典还提供了完美的解决方案来集成我们的外部数据源,例如博客主题和阅读时间。...这些查询中的大多数都包含聚合,ClickHouse 作为面向列的数据库进行了优化,能够在不采样的情况下对数千亿行提供亚秒级响应时间 - 远远超出了我们在 GA4 中看到的规模。...这使我们无法在此阶段执行广泛的查询测试(我们稍后将根据实际使用情况进行分享),从而将下面的查询限制为 42 天(自我们开始将数据从 BigQuery 移至 ClickHouse 以来的时间)。...考虑到上述数量,用户不应在此处产生费用,并且如果担心的话,可以在 N 天后使 BigQuery 中的数据过期。

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    ClickHouse 提升数据效能

    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。...ClickHouse 词典还提供了完美的解决方案来集成我们的外部数据源,例如博客主题和阅读时间。...这些查询中的大多数都包含聚合,ClickHouse 作为面向列的数据库进行了优化,能够在不采样的情况下对数千亿行提供亚秒级响应时间 - 远远超出了我们在 GA4 中看到的规模。...这使我们无法在此阶段执行广泛的查询测试(我们稍后将根据实际使用情况进行分享),从而将下面的查询限制为 42 天(自我们开始将数据从 BigQuery 移至 ClickHouse 以来的时间)。...考虑到上述数量,用户不应在此处产生费用,并且如果担心的话,可以在 N 天后使 BigQuery 中的数据过期。

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    Tapdata Connector 实用指南:数据入仓场景之数据实时同步到 BigQuery

    本期实用指南以 SQL Server → BigQuery 为例,演示数据入仓场景下,如何将数据实时同步到 BigQuery。...作为自带 ETL 的实时数据平台,我们也看到了很多从传统内部数据仓库向 BigQuery 的数据迁移需求。...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。...友好兼容:作为 Google Cloud 的一部分,它与 Google 系产品更兼容,对相关用户更友好。 为了实现上述优势,我们需要首先实现数据向 BigQuery 的同步。...借助 Tapdata 出色的实时数据能力和广泛的数据源支持,可以在几分钟内完成从源库到 BigQuery 包括全量、增量等在内的多重数据同步任务。

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    使用Kafka,如何成功迁移SQL数据库中超过20亿条记录?

    我们之所以选择它,是因为我们的客户更喜欢谷歌的云解决方案,他们的数据具有结构化和可分析的特点,而且不要求低延迟,所以 BigQuery 似乎是一个完美的选择。...将数据从 MySQL 流到 Kafka 关于如何将数据从 MySQL 流到 Kafka,你可能会想到 Debezium(https://debezium.io)或 Kafka Connect。...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。...在我们的案例中,我们需要开发一个简单的 Kafka 生产者,它负责查询数据,并保证不丢失数据,然后将数据流到 Kafka,以及另一个消费者,它负责将数据发送到 BigQuery,如下图所示。 ?...将数据流到分区表中 通过整理数据来回收存储空间 在将数据流到 BigQuery 之后,我们就可以轻松地对整个数据集进行分析,并验证一些新的想法,比如减少数据库中表所占用的空间。

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    20亿条记录的MySQL大表迁移实战

    我们之所以选择它,是因为我们的客户更喜欢谷歌的云解决方案,他们的数据具有结构化和可分析的特点,而且不要求低延迟,所以 BigQuery 似乎是一个完美的选择。...将数据从 MySQL 流到 Kafka 关于如何将数据从 MySQL 流到 Kafka,你可能会想到 Debezium(https://debezium.io)或 Kafka Connect。...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。...在我们的案例中,我们需要开发一个简单的 Kafka 生产者,它负责查询数据,并保证不丢失数据,然后将数据流到 Kafka,以及另一个消费者,它负责将数据发送到 BigQuery,如下图所示。...将数据流到分区表中 通过整理数据来回收存储空间 在将数据流到 BigQuery 之后,我们就可以轻松地对整个数据集进行分析,并验证一些新的想法,比如减少数据库中表所占用的空间。

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    从1到10 的高级 SQL 技巧,试试知道多少?

    可能需要使用 SQL 创建会话和/或仅使用部分数据增量更新数据集。transaction_id可能不存在,但您将不得不处理数据模型,其中唯一键取决于transaction_id已知的最新(或时间戳)。...例如,数据user_id集中last_online取决于最新的已知连接时间戳。在这种情况下,您需要update现有用户和insert新用户。...当给定数据与源不匹配时,也可以使用 UPDATE 或 DELETE 子句。...这意味着 Google BigQuery MERGE 命令可让您通过更新、插入和删除 Google BigQuery 表中的数据来合并 Google BigQuery 数据。...您的数据集可能包含相同类型的连续重复事件,但理想情况下您希望将每个事件与下一个不同类型的事件链接起来。当您需要获取某些内容(即事件、购买等)的列表以构建渠道数据集时,这可能很有用。

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    谷歌发布 Hive-BigQuery 开源连接器,加强跨平台数据集成能力

    BigQuery 之间的集成和迁移。...这样,数据工程师就可以在不移动数据的情况下访问和查询 BigQuery 数据集,而 BigQuery 的用户则可以利用 Hive 的工具、库和框架进行数据处理和分析。...BigQuery 是谷歌云提供的无服务器数据仓库,支持对海量数据集进行可扩展的查询。为了确保数据的一致性和可靠性,这次发布的开源连接器使用 Hive 的元数据来表示 BigQuery 中存储的表。...它还支持使用 Storage Read API 流和 Apache Arrow 格式从 BigQuery 表中快速读取数据。...但是,开发人员仍然可以使用 BigQuery 支持的时间单位列分区选项和摄入时间分区选项。 感兴趣的读者,可以从 GitHub 上获取该连接器。

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    构建端到端的开源现代数据平台

    如果您想要一些灵感,可以使用以下数据集之一: • 一级方程式世界锦标赛(1950-2021):该数据集可以从 Kaggle 下载[4]或直接从 Ergast HTTP API[5] 检索,其中包含一级方程式比赛...、车手、车队、排位赛、赛道、单圈时间、维修站的所有可用数据点停止,从 1950 年到 2021 年的冠军。...摄取数据:Airbyte 在考虑现代数据栈中的数据集成产品时会发现少数公司(使用闭源产品)竞相在最短的时间内添加更多数量的连接器,这意味着创新速度变慢(因为为每种产品做出贡献的人更少)和定制现有解决方案的可能性更少...例如对于 F1 数据集,可以生成包含冠军数据(总积分、每场比赛的平均进站时间、整个赛季最快圈数、平均排位赛位置等)的 Championship_winners 模型。...这是一段漫长的过程,我们经历了不同的技术——其中一些是我们正在目睹的“第三次浪潮”的产品,而另一些则是经过时间考验的“第二次浪潮”老手,在这一点上的主要收获是构建一个功能齐全的数据平台比以往任何时候都更容易

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    Apache Hudi 0.11.0版本重磅发布!

    ,允许利用数据跳过对于所有数据集,无论它们是否执行布局优化程序(如聚类)。...异步索引器 在 0.11.0 中,我们添加了一个新的异步服务,用于索引我们丰富的表服务集。它允许用户在元数据表中创建不同类型的索引(例如,文件、布隆过滤器和列统计信息),而不会阻塞摄取。...Google BigQuery集成 在 0.11.0 中,Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。...请参阅 BigQuery 集成指南页面[9]了解更多详情。 注意:这是一项实验性功能,仅适用于 hive 样式分区的 Copy-On-Write 表。...Spark 的默认索引类型从 BLOOM 更改为SIMPLE( HUDI-3091[17] )。如果您当前依赖默认BLOOM 索引类型,请相应地更新您的配置。

    3.7K40

    1年将超过15PB数据迁移到谷歌BigQuery,PayPal的经验有哪些可借鉴之处?

    BigQuery 使我们能够中心化我们的数据平台,而不会牺牲 SQL 访问、Spark 集成和高级 ML 训练等能力。...将他们的负载重写到一个新目标上的预期投入是非常大的,从一开始就可能失败。 容易培训:用户更喜欢方便自己在线学习的技术,不喜欢专门的培训和特意安排的学习时间。...这确保了数据的安全性,保证数据位于无法从外部访问的范围内。我们部署了自动化操作以防止意外创建缺少加密密钥的数据集。...用户非常喜欢 BigQuery 日志的查询性能优势、更快的数据加载时间和完全可见性。...团队正在研究流式传输能力,以将站点数据集直接注入 BigQuery,让我们的分析师近乎实时地使用。

    4.7K20

    它来了!Flutter3.0发布全解析

    Flutter 3完成了我们从以移动为中心到多平台框架的路线图,提供了对macOS和Linux桌面应用的支持,以及对Firebase集成的改进,新的生产力和性能特性,并支持Apple Silicon。...对我们的设计师来说,最重要的是,可以轻松地构建新的UI,这意味着我们的团队花在对规格说 "不 "的时间更少,花在迭代上的时间更多。...Firebase and Flutter 当然,建立一个应用程序不仅仅是一个UI框架。应用程序发布者需要一套全面的工具来帮助你构建、发布和运营你的应用程序,包括认证、数据存储、云功能和设备测试等服务。...因此,在过去的几个版本中,我们一直在与Firebase合作,以扩大和更好地将Flutter作为一个一流的集成。...随着Flutter Crashlytics插件的更新,你可以实时跟踪致命的错误,为你提供与其他iOS和Android开发者相同的功能集。

    8.1K20

    面试官:Redis的key过期如何删除?有哪些内存淘汰策略?

    Redis设置的生存时间(TTL,time-to-live)是针对key的。当key的生存时间到达预定值时,这个key将被视为过期。但是,过期并不意味着它会立即从数据库中被删除。...# 常用的四种设置key过期时间的命令 EXPIRE #表示将键 key 的生存时间设置为 ttl 秒。...volatile-lru:从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 allkeys-lru:从所有数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。...volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰。 volatile-random:从已设置过期时间的数据集中随机挑选数据淘汰。...allkeys-random:从所有数据集中随机挑选数据淘汰。 volatile-lfu:从已设置过期时间的数据集中挑选使用频率最低的数据淘汰。

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    寻觅Azure上的Athena和BigQuery(一):落寞的ADLA

    对于在公有云的原生存储上保存有大量数据的许多客户而言,此类服务无疑非常适合进行灵活的查询分析,帮助业务进行数据洞察。...AWS Athena和Google BigQuery当然互相之间也存在一些侧重和差异,例如Athena主要只支持外部表(使用S3作为数据源),而BigQuery同时还支持自有的存储,更接近一个完整的数据仓库...这里使用的测试数据来自一个国外的公开数据集,是中东某地区的信用卡借贷数据,是公开且脱敏的。...从Azure Portal上来看,整套产品也有着颇高的完成度: ? ?...,这在很多时候需要额外的数据搬运,也不便于应用程序集成; U-SQL语言虽然有独到之处,但毕竟有些“四不像”,配套的开发环境也尚不够成熟,导致了学习和迁移成本很高,调试起来更是非常麻烦(如果不熟悉语法,

    2.4K20

    Apache Hudi 0.11 版本重磅发布,新特性速览!

    ,允许利用数据跳过对于所有数据集,无论它们是否执行布局优化程序(如聚类)。...异步索引 在 0.11.0 中,我们添加了一个新的异步服务,用于索引我们丰富的表服务集。它允许用户在元数据表中创建不同类型的索引(例如,文件、布隆过滤器和列统计信息),而不会阻塞摄取。...集成 Google BigQuery 在 0.11.0 中,Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。...请参阅 BigQuery 集成指南页面了解更多详情。 注意:这是一项实验性功能,仅适用于 hive 样式分区的 Copy-On-Write 表。...Spark 的默认索引类型从 BLOOM 更改为SIMPLE( HUDI-3091 )。如果您当前依赖默认BLOOM 索引类型,请相应地更新您的配置。

    3.5K30

    非常值得一看的35个Redis面试题总结(二)

    过期时间的精度已经被控制在1ms之内,主键失效的时间复杂度是O(1),EXPIRE和TTL命令搭配使用,TTL可以查看key的当前生存时间。...redis 提供 6种数据淘汰策略: volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰 volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集...(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰 volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰 allkeys-lru...:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰 allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰 no-enviction(驱逐...):禁止驱逐数据 注意这里的6种机制,volatile和allkeys规定了是对已设置过期时间的数据集淘汰数据还是从全部数据集淘汰数据,后面的lru、ttl以及random是三种不同的淘汰策略,再加上一种

    1.3K20

    redis的几个问题

    解决方案:最简单粗暴的方法如果一个查询返回的数据为空(不管是数据不存在,还是系统故障),我们就把这个空结果进行缓存,但它的过期时间会很短,最长不超过五分钟。...Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离,从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。 9.怎么保证缓存和数据库数据的一致性 合理设置缓存的过期时间。...14 redis 淘汰策略有哪些 volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server. db[i]. expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰。...volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server. db[i]. expires)中挑选将要过期的数据淘汰。...volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server. db[i]. expires)中任意选择数据淘汰。

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    Firebase Analytics

    实时查看事件 监控 DebugView 中的事件 DebugView 会实时显示从用户那里收集的事件和用户属性,常用于实时问题排查。...显示超过 30 分钟内的用户活动(必须开启用户调试模式) 支持网站数据流和应用数据流 支持网站数据流和应用数据流 创建对比项查看特点数据 通过调试设备查看特定数据 可以查看用户概况 不支持...可以通过 GA4 媒体资源中的“管理”页面启用/停用收集各种增强型衡量事件,更偏向与媒体方向。 查看全部事件参数 推荐事件 自行实现但采用 Google 预定义名称和参数的事件。...的 userID,用于分析数据等等 如果不设置 userID,Analytics 也可以正常使用,如果您只想查找单个设备上同一应用中属于同一用户的事件数据,则可以使用 user_pseudo_id。...系统会使用参数 firebase_screen_class(例如 menuViewController 或 MenuActivity)和生成的 firebase_screen_id 自动对这些 UI 上发生的事件进行标记

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    BigQuery:云中的数据仓库

    基于云的Hadoop引擎(例如Amazon EMR和Google Hadoop)使这项工作变得更容易一些,但这些云解决方案对于典型的长时间运行的数据分析(实例)来说并不理想,因为需要花费时间设置虚拟实例并将数据从...BigQuery将为您提供海量的数据存储以容纳您的数据集并提供强大的SQL,如Dremel语言,用于构建分析和报告。...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。...您的ETL引擎通常必须注意何时去插入新的事实或时间维度记录,并且通常包括“终止”记录历史记录集谱系中当前记录的前一个记录。...但是,通过充分利用Dremel的强大功能,只需在本地ETL引擎检测到更改时插入新记录而不终止现有的当前记录,即可在BigQuery中支持FCD。

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