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2019年，Hadoop到底是怎么了？

Sqoop 和数据库进行交互，不管通过增量集成或整个加载，或自定义 SQL 的方式，然后存储数据在 HDFS 上（如果需要，也会存储在 Hive）。...这点也存在争议，我很愿意研究其他 FOSS 工具，和存储组件（S3、GCS 等）一样，这些工具能给大型托管的、类似 SQL 的云服务提供类似的功能。...我们可以维护一个本地 Hadoop 实例，将它提交到，比如说一个托管的机器学习服务，如 BigQuery 上的Google Cloud AutoML上， 可以携带部分不含个人验证信息的数据。...我能看到 Cloudera/Hortonwork 在以后采用的方式和上面第二种方法大致相同——利用 FOSS 的优势，使用公有云服务提供的大量专有技术和高效的解决方案。...在某些情况下，如果没有成熟的、多年的迁移经验，想把遗留系统迁移到云上并不可行——比如有 20 年或 30 年（或更早）历史的管理企业日常运作的数据库系统。

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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替代方案 因此，如果我想构建一个严谨的企业级大数据仓库，听起来好像我必须自己构建并自行管理它。现在，进入到Google BigQuery和Dremel的场景。...将您的数据仓库放入云中 因此，现在考虑到所有这些情况，如果您可以使用BigQuery在云中构建数据仓库和分析引擎呢？...(RDBMS = Relationship DataBase Management System, 关系型数据库管理系统，下同，即传统的数据库管理系统，使用结构化查询语言(SQL)，NoSQL与之相对。...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”。

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    数据库容器化｜未来已来

    当时整个团队不到15人，线上运行的 MySQL 实例1000+ 没有 SQL Review 1000+实例和15个 DBA，这时我刚结婚，虽然时间不长，但我马上意识到 “要像了解自己的老婆一样了解自己管理的数据库...SQL Review,：从阿里巴巴集团研究员@张瑞（两个面试官中另外一个）发表的题为《面向未来的数据库体系架构的思考》可以看到类似的描述： ? 我也逐渐意识到对 DBA 的要求发生了变化。...Oracle 作为商用数据库的霸主，虽然慢一些，但也在 github.com 上推出12C 企业版 Docker image。 ? 当然，在生产环境使用容器并不容易。...期望在使用相同 Oracle 版本，硬件配置，负载模型的情况下，以TPS和QPS为指标，对 Oracle in KVM 和 Oracle in Docker 进行对比。...比如, 在资源都满足的前提下, 主库和备库不能调度到同一物理节点 站在巨人（Google）的肩膀上，我们找到了答案：Kubernetes。

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    数据库容器化｜未来已来

    当时整个团队不到15人，线上运行的 MySQL 实例1000+ 没有 SQL Review 1000+实例和15个 DBA，这时我刚结婚，虽然时间不长，但我马上意识到 “要像了解自己的老婆一样了解自己管理的数据库...SQL Review,：从阿里巴巴集团研究员@张瑞（两个面试官中另外一个）发表的题为《面向未来的数据库体系架构的思考》可以看到类似的描述： ? 我也逐渐意识到对 DBA 的要求发生了变化。...Oracle 作为商用数据库的霸主，虽然慢一些，但也在 github.com 上推出12C 企业版 Docker image。 ? 当然，在生产环境使用容器并不容易。...期望在使用相同 Oracle 版本，硬件配置，负载模型的情况下，以TPS和QPS为指标，对 Oracle in KVM 和 Oracle in Docker 进行对比。...比如, 在资源都满足的前提下, 主库和备库不能调度到同一物理节点 站在巨人（Google）的肩膀上，我们找到了答案：Kubernetes。

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    容器化RDS｜未来已来

    ●没有 SQL Review 1000+实例和15个 DBA, 这时我刚结婚, 虽然时间不长但我马上意识到 ”要像了解自己的老婆一样了解自己管理的数据库” 恐怕是做不到了....但是在百度, 我第一次知道原来可以通过zookeeper 来解决这个问题....●SQL Review : 从阿里巴巴集团研究员 @张瑞 (两个面试官中的另外一个)发表的题为《面向未来的数据库体系架构的思考》可以看到类似的描述 我也逐渐意识到对 DBA 的要求发生了变化....期望在使用相同 Oracle 版本, 硬件配置, 负载模型的情况下, 以业务的TPS 和 QPS 为指标,对 Oracle in KVM 和 Oracle in Docker 进行对比....我们模拟了四次故障,例如 kill, 重启节点之类, 平均下来都可以在35秒内恢复访问 （消耗时间与 AWS Aurora 和阿里云 PolarDB 持平） 同时模拟应用进行持续的数据更新操作,可以看到数据库服务在几次故障切换后始终可以保证更新有序

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    带你遨游银河系的 10 种分布式数据库

    速度快：NoSQL 可以使用硬盘或者内存来存储，而关系型数据库只能使用硬盘； 高扩展性； 成本低：nosql数据库部署简单，基本都是开源软件。...头部大厂如腾讯、字节跳动、美团也开始使用分布式数据库，还有各大银行也上线了分布式数据库。 所以说分布式数据库是一种趋势，如果业务场景要求高性能和高可靠，就可以考虑使用分布式架构下的数据库了。...这不仅意味着 TDSQL 的关系型实例、分 布式实例、分析性实例可以混合部署在同一集群中，也意味着即使是简单的 x86 服务器，也 可以搭建出类似于小型机、共享存储等一样稳定可靠的数据库。...逻辑架构 用户可以在 SequoiaDB 巨杉数据库中创建多种类型的数据库实例，以满足上层不同应用程序各自的需求。...同一个操作系统可以部署多个节点，节点之间采用不同的端口进行区分。 数据库存储引擎逻辑架构 好了，对于分布式数据库，如果你也有分布式数据库的使用经验，欢迎留言～ - END -

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    DB诊断日 | 99%的DBA都想深入了解的MySQL故障

    大家好，我是腾讯云数据库高级产品经理刘迪，网名迪B哥。...我们都知道在数据库运维过程中，很多问题都需要靠人力来及时发现和处理，我之前也是一名DBA，可以说我做DBA的那段时间基本没有拥有过完整的属于自己的休息时间，全天候Online。...③对比GTID集合 对于开启GTID的数据库实例，DBbrain会使用对比GTID集合的方式来检测复制延迟是否存在。...如果这两个集合相同，也表示备库接收到的日志都已经同步完成。比判断seconds_ behind_ master 是否为0更准确。...此时我们可以从监控数据看到备库延迟产生： ? 在只读实例上，我们可以通过一系列命令查看到复制延迟的原因。

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    分库分表最佳实践

    各个中间件产品功能核心原理相同，细节上有些区别。这里仅以阿里云的DRDS为例分析，在产品架构、功能、成熟度和市场占有率上，它都比同行产品有优势。...，说明一下不是什么业务都适合分布式数据库，更不是用了分布式数据库性能就一定能得到扩展。这个我在另外一篇文章《分布式数据库的拆分设计实践》已经有过分析。这里以DRDS的使用为例更深阐述这个观点。...数据是存储在下面的数据库层（或者叫存储层）。这个数据库通常就是一组MySQL实例（在云上是RDS MySQL实例）。数据库层除了存储数据也承担了部分SQL计算功能，不过这里的SQL 通常不会太复杂。...这个就是选择这个分表数的第一个考虑点。 分表是存在于分库中，分库在分实例里，多个实例组成了全部的业务数据。...这里线性扩展是DRDS用来描述SQL的一种能力的。我不确认在分布式领域或者其他什么领域是否也有这个概念。如果有先忽略它在别的地方的含义。

    5.4K20

    云原生数据库设计新思路

    在讲新的思路之前，先为过去没有关注过数据库技术的朋友们做一个简单的历史回顾，接下来会谈谈未来的数据库领域，在云原生数据库设计方面的新趋势和前沿思考。首先来看看一些主流数据库的设计模式。...第三代系统我个人认为是以 Google Spanner 和 AWS Aurora 为代表的新一代云数据库，他们的特点是融合了 SQL 和 NoSQL 的扩展能力，对业务层暴露了 SQL 的接口，在使用上可以做到水平的扩展...如果业务在特别简单的情况下，比如说写入或者读取基本能退化成在一个分片上完成，在应用层做充分适配以后，延迟还是比较低的，而整体上，如果 workload 是随机的，业务的 TPS 也能做到线性扩展。...，在系统里面定义的计算节点叫 Virtual Warehouse，可以认为就是一个个 EC2 单元，本地的缓存有日志盘，Snowflake 的主要数据存在 S3 上，本地的计算节点是在公有云的虚机上。...我觉得这三点最重要的一点是存储，存储系统决定了云上数据库的设计方向。 为什么 S3 是关键？ 在存储里边我觉得更关键的可能是 S3。

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    应用上云2小时烧掉近50万，创始人：差点破产，简直噩梦

    我花了最少的时间在云管理上，足以让我们投入使用，并拥有基本的开发流程（cicd）。...Google Cloud Run 为简单起见，因为我们的实验是针对一个很小的站点，所以我们使用Firebase来存储数据库，因为Cloud Run没有任何存储，并且在SQL Server上进行部署，或者用于测试运行的任何其他数据库都已经过时了...在Cloud Run上宣布AI的``Hello World''版本 为了克服超时限制，我建议使用POST请求（以URL作为数据）将作业发送到一个实例，并并行使用多个实例，而不是串行使用一个实例。...刮板部署在Cloud Run上 如果仔细观察，该流程将丢失一些重要的部分。 没有中断的指数递归：实例没有中断时间，因为没有break语句。 POST请求可以具有相同的URL。...如果有指向上一页的反向链接，则Cloud Run服务将陷入无限递归中，但最糟糕的是，此递归呈指数增长（我们的最大实例数设置为1000！）。

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    云原生数据库设计新思路

    在讲新的思路之前，先为过去没有关注过数据库技术的朋友们做一个简单的历史回顾，接下来会谈谈未来的数据库领域，在云原生数据库设计方面的新趋势和前沿思考。首先来看看一些主流数据库的设计模式。...第三代系统我个人认为是以 Google Spanner 和 AWS Aurora 为代表的新一代云数据库，他们的特点是融合了 SQL 和 NoSQL 的扩展能力，对业务层暴露了 SQL 的接口，在使用上可以做到水平的扩展...如果业务在特别简单的情况下，比如说写入或者读取基本能退化成在一个分片上完成，在应用层做充分适配以后，延迟还是比较低的，而整体上，如果 workload 是随机的，业务的 TPS 也能做到线性扩展。...EC2 单元，本地的缓存有日志盘，Snowflake 的主要数据存在 S3 上，本地的计算节点是在公有云的虚机上。...我觉得这三点最重要的一点是存储，存储系统决定了云上数据库的设计方向。 为什么 S3 是关键？ 在存储里边我觉得更关键的可能是 S3。

    1.7K10

    带你遨游银河系的 10 种分布式数据库

    速度快：NoSQL 可以使用硬盘或者内存来存储，而关系型数据库只能使用硬盘； 高扩展性； 成本低：nosql数据库部署简单，基本都是开源软件。...头部大厂如腾讯、字节跳动、美团也开始使用分布式数据库，还有各大银行也上线了分布式数据库。 所以说分布式数据库是一种趋势，如果业务场景要求高性能和高可靠，就可以考虑使用分布式架构下的数据库了。...因为这个数据库只要损坏的节点不超过总数一半，那么集群仍然可以正常工作，生命力超强。 通过分布式一致性算法实例来调节确保一致性，它所选择使用Raft一致性算法。所有的一致性状态存在于RocksDB中。...这不仅意味着 TDSQL 的关系型实例、分 布式实例、分析性实例可以混合部署在同一集群中，也意味着即使是简单的 x86 服务器，也 可以搭建出类似于小型机、共享存储等一样稳定可靠的数据库。 ?...逻辑架构 用户可以在 SequoiaDB 巨杉数据库中创建多种类型的数据库实例，以满足上层不同应用程序各自的需求。

    2.9K10

    Hadoop，凉了？那还需要它吗？

    Sqoop 和数据库进行交互，不管通过增量集成或整个加载，或自定义 SQL 的方式，然后存储数据在 HDFS 上（如果需要，也会存储在 Hive）。...这点也存在争议，我很愿意研究其他 FOSS 工具，和存储组件（S3、GCS 等）一样，这些工具能给大型托管的、类似 SQL 的云服务提供类似的功能。...我们可以维护一个本地 Hadoop 实例，将它提交到，比如说一个托管的机器学习服务，如 BigQuery 上的Google Cloud AutoML上， 可以携带部分不含个人验证信息的数据。...我能看到 Cloudera/Hortonwork 在以后采用的方式和上面第二种方法大致相同——利用 FOSS 的优势，使用公有云服务提供的大量专有技术和高效的解决方案。...在某些情况下，如果没有成熟的、多年的迁移经验，想把遗留系统迁移到云上并不可行——比如有 20 年或 30 年（或更早）历史的管理企业日常运作的数据库系统。

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    AI驱动TDSQL-C Serverless 数据库技术实战营-10分钟做一个旅游攻略分析小助手

    针对AI本身存在的技术缺陷，我会带大家用10分钟搭建一个数据库是用AI驱动的旅游攻略小助手，帮助大家在下一次假期来临之前避坑。...二、效果展示​​三、程序流程图四、环境搭建购买 TDSQL-C Mysql Serverless 实例如果没有使用过腾讯的云原生数据库的小伙伴可以先看一下链接介绍TDSQL-C MySQL 版-文档中心...-腾讯云 (tencent.com)点击链接如果不喜欢看文字介绍的话可以看一个2分钟的介绍视频，看完之后不会操作的没关系，可以直接跟着我的操作走就行。...7.创建数据库travel8.导入数据表这个数据表不一定非得用我的，大家可以自己去网上找一些数据源照样是能被AI识别的，如果需要的话评论区留言。...以下是我的感受和收获： TDSQL-C MySQL优势：通过使用TDSQL-C MySQL Serverless，我体验到云原生数据库在处理各种复杂的旅游相关数据时的弹性和高性能，这对于大家搜索旅游攻略的时效性和可靠性特别有帮助

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    云数据库时代：企业数据架构的云化智能重构和变革(含大会PPT)

    我以为，近代数据库技术的发展可以划分为三个阶段，分别是： 商业数据库时代：以Oracle、DB2、Sybase、SQL Server 等产品为代表，开创了一个企业级软件时代； 开源数据库时代：以MySQL...，数据库渐渐沉淀在底层，依托云的价值，AWS、微软、Google、阿里巴巴 成为了云时代的主角。...为了提升性能，Oracle 在扩展性方面不断做出改进，在 12.2 引入 Sharding 技术之后，18c 进一步实现了 Sharded RAC 的新特性，可以将单一数据库中的表数据根据条件分片到不同实例的内存中...以前系统建设是先安装数据库，再向上寻求管理监控，通过zCloud的多数据库支持，可以实现自上而下的统一部署和监控管理的企业RDS。 ?...在 应用 层，业务总是通过 SQL 来访问数据，控制住 SQL 性能也就控制住了系统的性能和稳定性，我们可以想象，以前DBA面对一个数据库时就曾经四处救火焦头烂额，如果在云时代面临 5~10 种数据库将会是什么局面

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    ​【腾讯云 TDSQL-C Serverless 产品测评】- 云数据库之旅

    在一定程序上，SQL相关的知识储备和运用、优化，是衡量一个后端开发人员的重要指标。如果您现在还只是停留在CURD，只是觉得往数据库存点数据，修改、更新、删除一些数据。...图片 最近通过CSDN的活动接触腾讯云的很多好用的产品，之前在工作中，一直是使用自搭数据库体系或者使用云数据库（如阿里云）进行系统开发，现在让我们来了解并动手实践腾讯云的TDSQL-C MySQL...4.2 SQL语法支持：使用某个项目的SQL语句，包括建表语句、插入语句，都能完全执行，在程序上操作输出了日志，也是可以的，暂时没有发现问题。...图片提供了参数模板，可以自定义的设置符合自己业务需求的参数模板，如果下次再有需要购买数据库实例，可以直接使用新建好的模板。...8.2 存储容量：同上，使用云原生存散分离架构，可以无限扩展，对容量没有限制，以往使用MySQL之前会进行一个数据量的预估容量，到了容量预警点后再进行扩容。

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    向量数据库的下一站，2023 的 8 个预测

    在云上，Milvus 社区的发起团队 Zilliz 正式发布了全托管 DBaas 服务 Zilliz Cloud，竞品包括了 pinecone 和 Google Vertex AI 这样的 Saas 公司和云厂商...在 Google Next 2022 上，Big Query 发布了 BigLake，似乎将使用 SQL 作为非结构化数据和向量处理的主要语言向前推进了很大一步。...SQL 主要面向的用户群体跟传统深度学习开发者有着很大区别，在过往使用 SQL 进行机器学习或者深度学习的尝试都没有获得很大的成功，因此 SQL 作为向量数据库查询语言的尝试依然需要观望。...2023 年将会是向量数据库成本和性能突飞猛进的一年，以下是我看到的机会： 1） Arm 架构在云上的广泛应用，其简单计算的性能的性价比相比 X86 好 2-3 倍 2） 异构硬件的蓬勃发展， 内存/显存和带宽都远远超过了...在这一基础上，AI4DB 可以被更加激进地用于参数自动调整、查询语句重写、Learned Indexes 等多个领域。根据我们的测试显示，通过模型预测查询参数，可以在大数据集下获得两倍以上的性能提升。

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    【译】给小白准备的Web架构基础知识

    如果你是一个新手工程师，可能会觉得这个架构非常复杂。在我们深入研究每个组件的细节之前，首先应该对它们有个大概的了解。...Load Balancer 在介绍负载均衡器之前，我们先来讨论一下应用的水平和垂直扩展。它们有什么不同呢？...在Web开发中，为了应对服务器宕机，网络波动，数据中心不可用等突发情况，你一定经常使用横向扩展，因为它既简单又快捷。拥有一台以上的服务器使你的应用程序在部分服务器掉电时仍然可以正常运行。...因为这个世界上没有任何一台计算机的性能好到可以支撑你所有应用的计算。举一个典型的栗子——Google的搜索平台。...你可以使用它存储或多或少的存储和访问本地文件系统的任何内容，并且可以通过HTTP上的RESTful API与其进行交互。

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    云上未来：沃趣科技数据库融合PaaS云平台建设探索

    作者：麻鹏飞·沃趣科技产品经理 企业业务复杂、IT系统内部存在多种类型的关系型数据库 云计算、大数据、人工智能、等新兴技术不断发展壮大，驱使更多应用的发展创新，但是我们通过搜索Google引擎的DB-Engines...Docker技术的发展使这一想法变得更加简单可行（KVM虚拟化技术同样也可以做到打包成镜像，但是由于Guest OS开销的存在以及版本迭代的复杂性等），无论是Oracle、MySQL还是SQL Server...旨在帮助企业基于容器化和云原生技术，能够在公有云或者私有云上快速部署自身的应用并拥有快速扩展的能力，目前Kubernetes可以说已经成为业内标准。...Server数据库统一运维管理能力，是一款具有高弹性、高性能，易管理可扩展的数据库私有云PaaS产品。...同时提供数据库实例日志采集及MySQL的慢SQL详情，协助DBA管理员准确查找定位问题出处。

    1.6K20

    【数据库智能管家DBbrain】MySQL复制延迟从原理到案例分析

    在数据库运维过程中，很多问题都需要靠人力来及时发现和处理，我之前也是一名DBA，可以说我做DBA的那段时间基本没有拥有过完整的属于自己的休息时间，全天候Online。...我现在主要负责的产品是DBbrian，是腾讯云推出的一款数据库智能运维工具。今天就以咱们MySQL运维过程中典型的主从延时故障来作为案例，告诉大家可以如何借助智能运维服务更好的发现和解决这类问题。...3、对比GTID集合 对于开启GTID的数据库实例，DBbrain会使用对比GTID集合的方式来检测复制延迟是否存在。...如果这两个集合相同，也表示备库接收到的日志都已经同步完成。比判断seconds_ behind_ master 是否为0更准确。...此时我们可以从监控数据看到备库延迟产生： 在只读实例上，我们可以通过一系列命令查看到复制延迟的原因。

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