关于Presto对lzo压缩的表查询使用记录 0.写在前面 1.正文 0.提前说明 1.查询ads层表 2.查询dwd|dws|dwt层表 3.查询ods层表 ---- ---- 0.写在前面 实验背景...❞ 2.查询dwd|dws|dwt层表 ❝「Presto不支持parquet列式存储加lzo压缩的表的查询」 ❞ Presto-Client查询语句： select * from dwd_start_log...执行查询语句，不再报错 presto:gmall> select * from dwd_start_log 3.查询ods层表 ods_log表是纯lzo压缩 presto:gmall> select...* from ods_log; 美团技术团队文章关于「Presto二次开发和BUG修复」提到：Presto不支持查询lzo压缩的数据，需要修改hadoop-lzo的代码 ❝https://tech.meituan.com.../2014/06/16/presto.html ❞ 解释说明 Presto是即席查询工具，ods层的数据含有敏感数据和脏数据，通常情况下，数据查询不需要对ods层查询，对于本项目而言，即便Presto读取不了
今天同事向我询问图片压缩的算法，我想起大概两三年前做过的一个项目。其中包含了尺寸和质量两种压缩算法，并且支持JPEG、bmp、PNG等格式。今天把这段逻辑贴出来，供大家参考。...（转载请指明来源于breaksoftware的CSDN博客） 尺寸压缩 bool CompressImagePixel( const WCHAR* pszOriFilePath, const...free( pImageCodecInfo ); pImageCodecInfo = NULL; return false; // Failure } 在我的测试代码中...，文件名中包含A的为源文件，文件名中包含B的是尺寸压缩算法得到的文件，文件名中包含C的是质量压缩（尺寸不变）算法得到的文件。...从压缩结果看，尺寸压缩是稳定的，质量压缩是不稳定的。如果想通过压缩算法控制文件大小，需要结合这两种方法。但是需要指出的是，该质量压缩算法不可以滥用。因为在一定情况下，该质量压缩会使文件空间大小变大。
图片MergeTree表引擎的工作原理MergeTree表引擎是ClickHouse中一种用于存储和处理大规模数据的引擎，它支持合并和压缩数据以节省磁盘空间。...数据压缩可以在数据写入和合并过程中进行，具体的压缩策略包括：基于列的压缩：MergeTree表引擎支持基于每个列的压缩策略设置。...常见的压缩算法包括LZ4和ZSTD等，可以根据数据的特点选择合适的压缩算法。基于块的压缩：MergeTree表引擎将数据以固定的块大小进行划分，然后对每个块进行压缩。...这种方式可以提高压缩效率，并减少压缩和解压缩的开销。使用场景MergeTree表引擎适用于大规模数据存储和快速查询的场景，特别是时间序列数据和日志数据的存储和分析。...节省磁盘空间：MergeTree表引擎支持对数据进行压缩，减少磁盘空间的占用。通过选择合适的压缩算法和压缩级别，可以根据实际的数据情况平衡存储空间和查询性能。
，能随时使用到最新的技术。...Google BigQuery：源于Google的Dremel技术，无索引、Serverless技术、动态调整计算与存储资源，存储按非压缩数据量来计费，计算按照查询使用的slot来计费。...毕竟，就如上面提到的，任何POC都是带有“偏见”的。...但这并不是本文要分析的重点，其实，其它4家的产品，Snowflake / Redshift / Synapse / BigQuery，才是市场上最常见和使用最广泛的云数仓产品。...所以，易用性、通用性和性能本身就是一对矛盾的共同体，客户可以按照自己的实际需求来权衡、选择。
文章目录 一、我的需求 二、代码 三、总结 一、我的需求 我想要excel 的最后1列由列表形式转换为数值类型 可以看到最后一列有的是列表，有的直接是数值，想要整个列表中的内容都转为数值类型 二、代码...: # 写入数据准备 workbook = openpyxl.Workbook() sheet = workbook.active sheet.title = "优化后的参数...") sheet_read = work_read["优化后的参数"] # 将表中的所有行转换为列表 rows_data = list(sheet_read.rows)...write_excel_xlsx() 三、总结 将表中的所有行转换为列表 # 将表中的所有行转换为列表 rows_data = list(sheet_read.rows) 这一步挺重要，因为后面我们对具体的列数操作...str(value[1:len(value) - 1])) else: sheet.cell(row=write_row + 1, column=i + 1, value=str(value)) 对这个行数需要注意
(#11238) 通过在 HTTP 标头中压缩它们来改进对具有长查询文本的预准备语句的处理。...(#11030) 修复由于字典压缩错误导致的某些查询失败。 (#11080) 修复 SET SESSION 和 RESET SESSION 不适用于名称中包含特殊字符的目录。...(#11092) 使用存储缓存时停止记录虚假故障。 (#11101) 允许读取 Zstandard 压缩的 Avro 文件。...(#11068) Redshift连接器 在未启用元数据缓存并且使用带有用户凭据名称或密码凭据名称的额外凭据来访问数据时修复虚假查询失败。...新版本自动启用 TLS 和证书验证。 更新 TLS 配置以保留旧行为。 (#10898) 在未启用元数据缓存并且使用带有用户凭据名称或密码凭据名称的额外凭据来访问数据时修复虚假查询失败。
更准确地说，我们使用NetworkX库来构建作业的工作流图，并在该作业的相应有向无环图 (DAG) 工作流中查找在它们之间具有路径的所有源表和目标表对。...转换中的所有中间表都不会记录在 Lineage 中，因为它们是临时的。例如，（输入表 1，输出表 2）是图 3 中的一对，因为它们之间存在路径，而（输入表 2，输出表 2）则不是。...对于每一对这样的对，我们向 Kafka 发送一条消息，包括源和目标的标识符，以及其他必要的元数据。然后这些消息从 Kafka 传输到 Redshift 中的专用表。...构建 Spark-Lineages UI 首先，我们解析 Redshift 中上述步骤提供的元数据，并识别源和目标信息。此元数据首先被读入 Redshift 数据库中的临时表。...这样可以轻松进行目录搜索，并在专用区域中存储 Redshift 临时表中的 Spark-ETL 作业的详细信息。
最近给我提建议的陌生人是不少，有提示我对于云费用计算常识性错误的，有对我 OB 的撰写方式异议的，还有一个陌生人，在看完我的文字后，留言：你也是做自媒体的，你自己的排版太差，你自己知道吗，你这样让我影响阅读...SQL，进行添加和改变后，再次使用，这里有一些问题， 原有的SQL 本身有一些表并不是现有的表需要的，或者一些条件的过滤并不细致，等等，或查询的中一开始并未过滤有效数据，而是到了后面在进行过滤的情况等等...，这些都会导致重用SQL 浪费资源的问题，并且这样的SQL还带有由于SQL中存在不需要的条件，不需要的表导致的SQL 的逻辑与原有定义的逻辑不符导致的查询逻辑错误的问题等。...4 主键的选择错误的问题 在一些数据库中，主键的选择是一个学问，这里尤其在MYSQL的主键选择和使用中，主键的使用是要注意的。...，并且由一个表的操作触发多个表的操作，这样就形成了一个大事务，导致事务锁频繁发生，降低数据库的使用的性能，容易产生一些莫名的数据操作的卡顿，并且在出现问题后，不容易进行排查和发现，所以现代的程序开发中，
记得在我刚接触Android的时候对系统联系人中的特效很感兴趣，它会根据手机中联系人姓氏的首字母进行分组，并在界面的最顶端始终显示一个当前的分组。...其中cursor就是把我们从数据库中查出的游标传进去，sortedColumnIndex就是指明我们是使用哪一列进行排序的，而alphabet则是指定字母表排序规则，比如："ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ...有了AlphabetIndexer，我们就可以通过它的getPositionForSection和getSectionForPosition方法，找出当前位置所在的分组，和当前分组所在的位置，从而实现类似于系统联系人的分组导航和挤压动画效果...(String sortKey) { this.sortKey = sortKey; } } 这个实体类很简单，只包含了联系人姓名和排序键。...之后再通过ListView的getChildAt(0)方法，获取到界面上显示的第一个子View，再用view.getBottom获取底部距离父窗口的位置，对比分组布局的高度来对顶部分组布局进行纵向偏移，
以及SpringBatch的架构设计和核心组件的简单介绍。 今天这篇文章我们会找其中一些源码来做一下分析，让你对于SpringBatch更加了解，更好的去做技术选型和场景化方案落地。...在重新启动时，它将使用最后一个排序键值来定位要读取的第一页。 重要的是对排序键具有唯一的键约束，以确保在两次执行之间不会丢失任何数据。 分页的性能取决于可用于限制返回的行数的数据库特定功能。...fromClause也必须有，否则不知道从哪个表查询数据，如果不传，就会异常 sortKey也是必须传的，前面也说过SpringBatch必须传一个sortKey，而且这个sortKey必须可以确定数据唯一性...是只支持单表查询的，如果你想存在一些join类型的查询，那么它是在这种情况下不支持的。...如果是database类型，希望你可以在SpringBatch使用Reader读取数据的时候可以提高性能，必须索引之类，不要全表扫描之类等等 当然对于数据的抽取、清洗和转换你业可以考虑其他的技术方案、比如
用户利用 Athena 对位于数据湖中的数据集进行任何临时分析。 7. Redshift Redshift 用作数据仓库来构建数据模型。所有报告/BI 用例均由 Redshift 提供服务。...甚至压缩和集群添加到提交，因此必须分析和设置更清洁的策略，以使增量查询不间断地运行。 确定要分区的表 在数据湖中对数据进行分区总是可以减少扫描的数据量并提高查询性能。...每个框架都专用于使用预定义的输入执行某些任务。采用框架驱动减少了冗余代码，以维护和简化数据湖中新表的载入过程。...为了识别和解决这些问题，我们使用 Cloud watch 和 EFK（Elasticsearch、Fluentbit 和 Kibana）堆栈对我们数据平台中涉及的每个组件启用了监控和警报。...• 数据血缘 -> 提供数据转换的端到端步骤。 • BI 团队的自助服务平台 -> 减少对 DE 团队对入职报告表的依赖。
Panoply进行了性能基准测试，比较了Redshift和BigQuery。我们发现，与之前没有考虑到优化的结果相反，在合理优化的情况下，Redshift在11次使用案例中的9次胜出BigQuery。...我们可以使用8节点dc1.large Redshift群集以更低的价格获得更快的速度，每个客户的价格为48美元/天，因此迁移到BigQuery对我们来说不会具有成本效益。...“ 此外，Redshift可扩展性使用户在增加内存和I / O容量等资源时可以提高性能。Panoply根据数据和查询的数量以及查询的复杂性无缝缩放Redshift用户的云足迹。...备份和恢复 BigQuery自动复制数据以确保其可用性和持久性。但是，由于灾难造成的数据完全丢失比快速，即时恢复特定表甚至特定记录的需要少。...通过利用Panoply的修订历史记录表，用户可以跟踪他们数据仓库中任何数据库行的每一个变化，从而使分析师可以立即使用简单的SQL查询。
主键索引表（Primary Index Table）：主键索引表是一个映射关系的数据结构，它记录了每个主键的位置信息，指向对应的分区和块。...主键索引表的数据存储在内存中，为了提升查询性能，它被设计为高度压缩的形式。2. 查询性能优化方法2.1....使用主键索引表ClickHouse在进行查询时，会根据查询条件首先在主键索引表中查找对应的主键位置信息。通过主键索引表的查找，可以快速定位数据所在的分区和块，避免了全表扫描的开销。2.2....，演示了如何使用ClickHouse进行电商销售数据的存储和分析。...Redshift基于列存储和分布式计算，具有高性能的查询能力和扩展性，并支持实时数据更新。与ClickHouse相比，Redshift更适合在云环境中进行数据分析，但价格相对较高。
线上某业务，频繁出现IOPS 使用率100%的（每秒4000IOPS）现象，每次持续接近1个小时，从慢请求的日志发现是一个 getMore 请求耗时1个小时，导致IOPS高；深入调查之后，最终发现竟是一个索引选择的问题...继续遍历，每次遍历默认返回不超过4MB的数据 索引的选择 方案1：使用 created_at 索引 整个执行路径为 通过 created_at 索引，快速定位到符合条件的文档 读出所有的满足 created_at...，要找到101个符合条件的文档返回 如下是走这个索引的2条典型日志，可以看出 第一次扫描了17w，才找到101条符合条件的记录，耗时46s 第二次要累计近4MB符合条件的文档（8419条）才返回，需要全表扫描更多的文档...，最终耗时1个小时，由于全表扫描对cache非常不友好，所以一直是要从磁盘读取，所以导致大量的IO。...如果 created_at 字段分布非常离散（如本案例中的数据），则全表扫描找出符合条件的文档开销更大 MongoDB 的索引是基于采样代价模型，一个索引对采样的数据集更优，并不意味着其对整个数据集也最优
在开启maxmemory的情况下，可以启用lru机制，设置key的expire，当到达Redis最大内存时，Redis会根据最近最少用算法对key进行自动淘汰。...Redis的持久化策略和Redis故障恢复时间是一个博弈的过程，如果你希望在发生故障时能够尽快恢复，应该启用dump备份机制，但这样需要更多的可用内存空间来进行持久化。...方案1 我们可能会考虑使用 setnx 和 expire 命令来实现加锁，即当没有key存在时才会成功写入value: $lockStatus = $redis->setnx($lockKey, 1);...如果在进行setnx时服务崩溃，没有来得及对Key进行超时设置，该锁将一直无法释放。...// 存储数据 $sortKey = "sort_key"; $redis->zadd($sortKey, 100, "tom"); $redis->zadd($sortKey, 80, "Jon");
MySQL HeatWave扩展到MySQL HeatWave Lakehouse，让用户能够处理和查询保存在云对象存储中的数百TB使用文件格式的数据，如CSV、Parquet和Aurora/Redshift...提供了优化和执行查询的能力，无论使用哪种数据源（InnoDB存储引擎中的数据或数据湖中的数据，例如CSV和Parquet格式的数据），都能获得一致的高性能。...高效地使用集群内存，通过自动压缩相关列，提供高达2倍的压缩比——确保用户从所提供的HeatWave集群中获得最大收益。...如果没有相关经验，用户通常会选择保守的数据类型和大小，这会造成浪费或无法达到最优的查询性能(例如，对所有类型使用varchar)。...自动加载：Autopilot分析数据，预测加载到MySQL HeatWave的时间，确定数据类型的映射，并自动生成加载脚本。用户不必手动指定文件到数据库模式和表的映射。
例如数据导入类的任务，往往需要消耗比较大的IO、网络带宽，而CPU资源消耗不大。而复杂查询类任务往往对CPU的资源消耗非常大。...存储、计算也可以更好的结合各自的特征，选择更适合自己的资源规格和设计。...此外，Redshift在2019年12月正式推出了RA3形态，它采用了计算存储分离的架构，数据存储在S3上，计算节点使用高性能SSD作为本地缓存，加速对数据的访问。...同时存储层提供一体化的冷热分层存储能力，数据可以热表的方式存在本地SSD、冷表的方式存储在底层DFS，亦或是以冷热混合表的形式存放，实现冷热数据的自动迁移，《数据仓库分层存储技术揭秘》一文中有详细介绍。...如图三所示，通过合并连接，减少小数据量查询的网络交互次数，降低查询延迟。 数据压缩。batch内基于列存格式进行压缩，减少网络带宽的消耗，有效提升Resharding算子加载吞吐。 异步读取。
2.2 批处理管道 批处理管道是我们数据平台的核心，对后端服务和第三方分析工具生成的事务/临时数据进行处理并写入数据仓库。...• Amazon Redshift：我们使用 Amazon 的 Redshift 作为集中式数据仓库，包含一个六节点 Redshift 集群，数据以有规律的节奏从各种来源流入，Amazon Redshift...存储在 Redshift 中的数据被建模为星型模式，根据我们拥有的业务单位，由维度表包围中心事实表。...我们对工具的选择主要受以下因素驱动： • 易用性：BI 开发人员/分析师必须很容易即可创建和维护报告和仪表板。 • RBAC：我们应该能够为公司中的不同用户提供细粒度的访问。...： • CPU 使用率和 Redshift 集群运行状况 • RDS 上的慢查询 • Lambda 错误 • 数据库连接数等等 警报渠道包括通过 Lambda 发送的 slack/电子邮件。
然后在相同的环境下对其他的产品也进行了测试。测试的具体结果如下图所示； ClickHouse 本身就是以单表查询闻名于世的大数据引擎。...ClickHouse 对很多 operator 的向量化引擎的实现，大量使用 SMID 指令，同时结合了列式内存的布局，算子的性能提高非常的显著。...最后，ClickHouse 在数据的存储上采用了列式的 MergeTree 存储方式。这也使得数据的编码，压缩和处理都可以很高效。...根据在同样的测试环境下对 TPC-H 的 sf100 测试发现，SelectDB Cloud 是主流友商云数仓 Redshift 的1.5倍，Snowflake 的2.5倍。...另外一方面，SelectDB Cloud在对多表关联查询的 join 操作上实现了对多张大表的分布式 shuffle join 的支持，同时还能支持数据的 colocate join 和 bucket
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