这个新增选项支持在 Hive 中使用类 SQI 查询语言 HiveQL 对 BigQuery 进行读写。...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。...该连接器支持使用 MapReduce 和 Tez 执行引擎进行查询，在 Hive 中创建和删除 BigQuery 表，以及将 BigQuery 和 BigLake 表与 Hive 表进行连接。...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。
我们也不能使用 Kafka Connect，因为表中缺少自增列，Kafka Connect 就没办法保证在传输数据时不丢失数据。...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。...对大表进行分区，我们就能够备份旧分区，并在不再需要这些分区时将其删除，回收一些空间。因此，我们用新 schema 创建了新表，并使用来自 Kafka 的数据来填充新的分区表。...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。...因为使用了分区，存储空间不再是个问题，数据整理和索引解决了应用程序的一些查询性能问题。最后，我们将所有数据流到云端，让我们的客户能够轻松对所有数据进行分析。
此策略确定当正在摄取的传入记录已存在于存储中时采取的操作。此配置的可用值如下： • none：不采取任何特定操作，如果传入记录包含重复项，则允许 Hudi 表中存在重复项。...MERGE INTO JOIN CONDITION 从0.14.0版本开始，当用户没有提供明确的规范时，Hudi能够自动生成主记录键。...文件列表索引通过从维护分区到文件映射的索引检索信息，消除了对递归文件系统调用（如“列表文件”）的需要。事实证明这种方法非常高效，尤其是在处理大量数据集时。...Google BigQuery 同步增强功能 在 0.14.0 中，BigQuerySyncTool 支持使用清单将表同步到 BigQuery。与传统方式相比，这预计将具有更好的查询性能。...已知回退 在Hudi 0.14.0中，当查询使用ComplexKeyGenerator或CustomKeyGenerator的表时，分区值以字符串形式返回。
使用元数据表进行data skipping 随着在元数据表中增加了对列统计的支持，数据跳过现在依赖于元数据表的列统计索引 (CSI)，而不是其自己的定制索引实现（与 0.10.0 中添加的空间曲线相比）...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。...这在HoodieDeltaStreamer拖尾 Hive 表而不是提供 avro 模式文件时很有用。 迁移指南 Bundle使用更新 不再正式支持 3.0.x 的 Spark Bundle包。...仅在使用BigQuery 集成[16]时设置hoodie.datasource.write.drop.partition.columns=true。...对于依赖提取物理分区路径的 Spark reader，设置hoodie.datasource.read.extract.partition.values.from.path=true为与现有行为保持兼容
使用元数据表进行data skipping 随着在元数据表中增加了对列统计的支持，数据跳过现在依赖于元数据表的列统计索引 (CSI)，而不是其自己的定制索引实现(与 0.10.0 中添加的空间曲线相比)...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。...这在HoodieDeltaStreamer拖尾 Hive 表而不是提供 avro 模式文件时很有用。 迁移指南 Bundle使用更新 不再正式支持 3.0.x 的 Spark 捆绑包。...仅在使用BigQuery 集成时设置hoodie.datasource.write.drop.partition.columns=true。...对于依赖提取物理分区路径的 Spark reader，设置hoodie.datasource.read.extract.partition.values.from.path=true为与现有行为保持兼容
我们创建了一个自动化框架以及一个用于交互式使用和自助代码转换的门户。自动化框架不断轮询本地基础架构的更改，并在创建新工件时在 BigQuery 中创建等效项。...我们要求用户使用这个门户将他们现有或已知的 SQL 转换为与 BigQuery 兼容的 SQL，以进行测试和验证。我们还利用这一框架来转换用户的作业、Tableau 仪表板和笔记本以进行测试和验证。...源上的数据操作：由于我们在提取数据时本地系统还在运行，因此我们必须将所有增量更改连续复制到 BigQuery 中的目标。对于小表，我们可以简单地重复复制整个表。...数据类型：虽然 Teradata 和兼容的 BigQuery 数据类型之间的映射很简单，但我们还要设法处理很多隐式行为。...这包括行计数、分区计数、列聚合和抽样检查。 BigQuery 的细微差别：BigQuery 对单个查询可以触及的分区数量的限制，意味着我们需要根据分区拆分数据加载语句，并在我们接近限制时调整拆分。
这简化了启用元数据表时的清理表服务。该配置现已弃用，并将在下一个版本后删除。...此 HFile 读取器向后兼容现有的 Hudi 版本和存储格式。我们还编写了一个 HFile 格式规范，它定义了 Hudi 所需的 HFile 格式。...使用元数据表进行 BigQuery 同步优化 现在如果启用了元数据表，BigQuery Sync 会从元数据表加载一次所有分区，以提高文件列表性能。...，或者记录与提供的 schema 不兼容。...为 Athena 使用 S3 Scheme 最近的 Athena 版本在分区位置有 s3a 方案时静默删除 Hudi 数据。使用分区 s3 方案重新创建表可解决此问题。
随着数据的增长，我们对其进行管理的方式越来越需要调整。我们不再局限于仅使用关系型数据库。...BigQuery是一个RESTful网络服务，它使开发人员能够结合谷歌云平台对大量数据集进行交互分析。可以看看下方另一个例子。 ?...之前写过一篇文章里有说明如何连接到BigQuery，然后开始获取有关将与之交互的表和数据集的信息。在这种情况下，Medicare数据集是任何人都可以访问的开源数据集。...Amazon Redshift和S3作为一个强大的组合来处理数据：使用S3可以将大量数据上传Redshift仓库。用Python编程时，这个功能强大的工具对开发人员来说非常方便。...它最好与新的代理商一起使用，并向后兼容所有旧版本。使用KafkaPython编程同时需要引用使用者（KafkaConsumer）和引用生产者（KafkaProducer）。
每当使用更新的表版本(即2)启动Hudi时(或从pre 0.9.0移动到0.9.0)，都会自动执行升级步骤。...这开启了许多优化，比如使用Hudi自己的FileIndex实现来优化缓存，以及使用Hudi元数据表来更快地列出大型表。对于spark数据源，我们还增加了对timetravel查询的支持。...用户可以选择删除用于生成分区路径的字段（hoodie.datasource.write.drop.partition.columns），以支持使用BigQuery系统查询Hudi快照。...添加了对delete_partition操作的支持，用户可以在需要时利用它删除旧分区。 ORC格式支持，现在用户可以指定存储格式为ORC，注意现在暂时只支持Spark查询。...对hudi-cli 的一些改进，例如SCHEDULE COMPACTION和RUN COMPACTION语句，以便轻松在 Hudi 表上调度和运行Compaction、Clustering。
但实际上，V神使用EVM（以太坊虚拟机）对函数进行了扩展，在这个虚拟机上，可以执行存储在区块链上的任意代码，而这些代码就是智能合约。 在系统架构方面，与比特币颇为相似，以太坊主要用于记录不可变交易。...取消按日期分区的数据规范，并将其存储在 BigQuery 平台上，进行简单且具有成本效益的探索。...那么，如何借助大数据思维，通过查询以太坊数据集的交易与智能合约表，来确认哪种智能合约最受欢迎？...我们使用Modularity算法对不同组的节点进行颜色标记，并使用Gephi进行可视化（小编：下图像不像一条可爱的小金鱼）。 像不像一条小金鱼？？...ERC-20 合约简单地定义了智能合约可以实现的软件接口，其合约由一组与 Token 转移有关的函数组成。 智能合约还可以实现许多其他功能。目前，大部分智能合约的源代码是开源的，可供免费使用。
在使用 OneTable 时，来自所有 3 个项目的元数据层可以存储在同一目录中，使得相同的 "表" 可以作为原生 Delta、Hudi 或 Iceberg 表进行查询。...元数据转换是通过轻量级的抽象层实现的，这些抽象层定义了用于决定表的内存内的通用模型。这个通用模型可以解释和转换包括从模式、分区信息到文件元数据（如列级统计信息、行数和大小）在内的所有信息。...例如，开发人员可以实现源层面接口来支持 Apache Paimon，并立即能够将这些表暴露为 Iceberg、Hudi 和 Delta，以获得与数据湖生态系统中现有工具和产品的兼容性。...一些用户需要 Hudi 的快速摄入和增量处理，但同时他们也想利用好 BigQuery 对 Iceberg 表支持的一些特殊缓存层。...一些用户只需要一个格式，但他们希望保证未来的兼容性，Onehouse 同时为他们提供了所有 3 种格式。
struct() MAP MAP 是一组键-值对元组集合，使用数组表示法可以访问数据。...6、Hive 中的表分为内部表、外部表、分区表和 Bucket 表 「内部表和外部表的区别：」 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；创建外部表时，仅记录数据所在路径，不对数据的位置做出改变；...删除内部表时，删除表元数据和数据**；**删除外部表时，删除元数据，不删除数据。...HDFS 上的初始数据，然后通过 Hive 转换数据并存到内部表中； 使用外部表的场景是针对一个数据集有多个不同的 Schema； 通过外部表和内部表的区别和使用选择的对比可以看出来，hive 其实仅仅只是对存储在...使用外部表的场景是针对一个数据集有多个不同的 Schema 通过外部表和内部表的区别和使用选择的对比可以看出来，hive 其实仅仅只是对存储在 HDFS 上的数据提供了一种新的抽象。
但对于任何使用HDFS，HBase和其他columnar或NoSQL数据存储的人员来说，DW的这种关系模型不再适用。在NoSQL或columnar数据存储中对DW进行建模需要采用不同的方法。...在BigQuery的数据表中为DW建模时，这种关系模型是需要的。...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。...使用BigQuery数据存储区，您可以将每条记录放入每个包含日期/时间戳的BigQuery表中。.... | EffectiveDate 在这种情况下，时间维度通常被直接坍缩成是事实表，并且您希望尽可能使表格非规范化，以便您的查询需要最少的连接。
BigQuery是Google推出的一项Web服务，该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。...本文将分享：当我们为BigQuery数据管道使用MongoDB变更流构建一个MongoDB时面临的挑战和学到的东西。 在讲技术细节之前，我们最好思考一下为什么要建立这个管道。...复制无模式数据 使用MongoDB数据库是我们要注意的第一件事情就是一些集合有一个需要注意的模式：嵌套文档，而且其中一些文档也是数组。 通常，一个嵌套文档代表一个一对一关系，一个数组是一对多关系。...把所有的变更流事件以JSON块的形式放在BigQuery中。我们可以使用dbt这样的把原始的JSON数据工具解析、存储和转换到一个合适的SQL表中。...当时使用dbt处理不难。另外一个小问题是BigQuery并不天生支持提取一个以JSON编码的数组中的所有元素。 结论 对于我们来说付出的代价（迭代时间，轻松的变化，简单的管道）是物超所值的。
BigQuery 的云数仓优势 作为一款由 Google Cloud 提供的云原生企业级数据仓库，BigQuery 借助 Google 基础架构的强大处理能力，可以实现海量数据超快速 SQL 查询，以及对...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。...，创建数据集时，选择位置类型为多区域） ii....在数据增量阶段，先将增量事件写入一张临时表，并按照一定的时间间隔，将临时表与全量的数据表通过一个 SQL 进行批量 Merge，完成更新与删除的同步。...对源库几乎无影响 基于自研的 CDC 日志解析技术，0入侵实时采集数据，对源库几乎无影响。
由于 HiveClientImpl 的 getHive 方法的 Spark 实现更改在 Spark 版本 3.2.0 和 3.2.1 之间不兼容，因此放弃了对带有 hudi-spark3.2-bundle...初始化文件索引时，文件未列在分区下。 在查询中使用谓词（例如，datestr=2023-02-19）进行分区修剪后，文件仅列在目标分区下。...重大更改：只有当表同时具有以下两种情况时才会发生重大更改：多个分区列和分区值包含未进行 URL 编码的斜杠。...Spark中的ORC支持 此版本中删除了对 Spark 2.x 的 ORC 支持，因为 Hudi 中对 orc-core:nohive 的依赖现在被 orc-core 取代，以与 Spark 3 兼容。...如果在默认的NONE排序方式下还是发现小文件问题，我们建议在写入Hudi表之前，先根据分区路径和记录键对输入数据进行排序。 您还可以使用 GLOBAL_SORT 来确保最佳文件大小。
例如，您可以将STRING列更改为不兼容类型的列，例如MAP 。没有错误发生。...配置单元可防止更改不兼容的列类型。不会阻止兼容的列类型更改，例如INT，STRING，BIGINT。 需要采取的行动 更改应用程序以禁止不兼容的字段类型更改，以防止可能的数据损坏。...检查ALTER TABLE语句，并更改由于不兼容的列类型而失败的语句。 ? 创建表 为了提高可用性和功能，Hive 3在建表上做了重大变更。...要从Spark写入Hive ACID表，请使用HWC和HWC API。当您不使用HWC API时，Spark将使用purge属性创建一个外部表。 为表设置Ranger策略和HDFS ACL。 ?...升级到CDP之后 如果属性hive.typecheck.on.insert设置为true（默认值），则对分区规范中指定的分区值进行类型检查，转换和规范化以符合其列类型 。值可以是数字。
查询时尽量利用分区字段。如果不使用分区字段，就会全部扫描。...分区属于元数据，不能通过外部表直接从 HDFS 加载 Hive 中，必须在表定义时指定对应的partition字段 分区列也是一个普通的列 ,也就是说我们书写了分区列后在建表中不用再写一次....); # 只创建相关分区目录,不导入数据 alter table 表名 add partition partition(分区列名=分区列的值,分区列名=分区列的值...); # 2.删除分区 (...（用户也可以通过mapred.reduce.tasks自己设置reduce任务个数，但分桶时不推荐使用） 注意：一次作业产生的桶（文件数量）和reduce task个数一致。...Hive自动对左边的表统计量，如果是小表就加入内存，即对小表使用Map join 尽可能使用相同的连接键（会转化为一个MapReduce作业） 相关配置参数： hive.mapjoin.smalltable.filesize
具体的，我们做了如下改造： 4.1.1 Hive 读操作 根据表名，拼接出 HDFS 路径。有赞的数据仓库规范里有一条，禁止使用外部表，这使得 HDFS 路径拼接变得容易。...Hive 表或分区，能构建出符合数据仓库规范的建表语句 4.2 MySQL -> Hive 兼容性 按 DataX 的设计理念，reader 和 writer 相互不用关心，但实际使用经常需要关联考虑才能避免运行出错...4.2.1 MySQL -> Hive 分区表 Hive 分区表不能随意变更表结构，变更可能会导致旧分区数据读取异常。所以写Hive 分区表时，以 Hive 表结构为准，表结构不一致则直接报错。...4.4 MySQL 运维规范的兼容 4.4.1 避免慢 SQL 前提是有赞的 MySQL 建表规范，规定了建表必须有 int 自增主键。另一条运维规范，SQL 运行超过2s会被强行 kill 掉。...4.7 考虑更多异常 DataX 代码中多数场景暴力的使用 catchException，缺乏对各异常场景的兼容或重试，一个大任务执行过程中出现网络、IO等异常容易引起任务失败。
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