【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata 是一个以低延迟数据移动为核心优势构建的现代数据平台,内置 60+ 数据连接器,拥有稳定的实时采集和传输能力、秒级响应的数据实时计算能力、稳定易用的数据实时服务能力,以及低代码可视化操作等。典型用例包括数据库到数据库的复制、将数据引入数据仓库或数据湖,以及通用 ETL 处理等。 随着 Tapdata Connector 的不断增长,我们最新推出《Tapdata Connector 实用指南》系列内容,以文字解析辅以视频演示,还原技术实现细节,模拟实际技术及应用场景需求,提供可以“收藏跟练”的实用专栏。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。
在 0.11.0 中,默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing,以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件listing的性能。在reader方面,用户需要将其设置为 true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此,使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果此功能与您无关,您可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable=false 像以前一样使用 Hudi。
在 0.11.0 中,我们默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing,以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件 listing 的性能。在reader方面,用户需要将其设置为 hoodie.metadata.enable = true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此,使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果无需使用此功能,可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable = false 像以前一样使用 Hudi。
随着区块链技术的使用越来越广泛,存储在区块链上的数据量也在增加。这是因为更多的人在使用该技术,而每笔交易都会给区块链增加新的数据。此外,区块链技术的使用已经从简单的资金转移应用,如涉及使用比特币的应用,发展到更复杂的应用,包括智能合约之间的相互调用。这些智能合约可以产生大量的数据,从而造成了区块链数据的复杂性和规模的增加。随着时间的推移,这导致了更大、更复杂的区块链数据。
湖仓一体架构模式的两个关键支柱是开放性和互操作性。在云存储系统(如S3、GCS、ADLS)上构建数据湖仓,并将数据存储在开放格式中,提供了一个您技术栈中几乎每个数据服务都可以利用的无处不在的基础。
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题,他们有一张大表,这张表有 20 多亿条记录,而且还在不断增加。如果不更换基础设施,就有磁盘空间被耗尽的风险,最终可能会破坏整个应用程序。而且,这么大的表还存在其他问题:糟糕的查询性能、糟糕的模式设计,因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案,既能解决这些问题,又不需要引入高成本的维护时间窗口,导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中,我将介绍我们的解决方案,但我还想提醒一下,这并不是一个建议:不同的情况需要不同的解决方案,不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
使用 Kafka,如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录?我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题,他们有一张大表,这张表有 20 多亿条记录,而且还在不断增加。如果不更换基础设施,就有磁盘空间被耗尽的风险,最终可能会破坏整个应用程序。而且,这么大的表还存在其他问题:糟糕的查询性能、糟糕的模式设计,因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案,既能解决这些问题,又不需要引入高成本的维护时间窗口,导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中,我将介绍我们的解决方案,但我还想提醒一下,这并不是一个建议:不同的情况需要不同的解决方案,不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
Confluent提供了业界唯一的企业级事件流平台,Confluent Platform通过将来自多个源和位置的数据集成到公司的单个中央事件流平台中,可以轻松构建实时数据管道和流应用程序。Confluent平台使您可以专注于如何从数据中获取业务价值,而不必担心诸如在各种系统之间传输或处理数据的基本机制。具体来说,Confluent平台简化了将数据源连接到Kafka,使用Kafka构建应用程序以及保护,监视和管理Kafka基础架构的过程。
Apache Hudi 0.14.0 标志着一个重要的里程碑,具有一系列新功能和增强功能。其中包括引入Record Level Index、自动生成记录键 、用于增量读取的 hudi_table_changes函数等等。值得注意的是,此版本还包含对 Spark 3.4 的支持。在 Flink 方面,0.14.0 版本带来了一些令人兴奋的功能,例如一致哈希索引支持、支持Flink 1.17 以及支持更新和删除语句。此外此版本还升级了Hudi表版本,提示用户查阅下面提供的迁移指南。我们鼓励用户在采用 0.14.0 版本之前查看重大特性、重大变化和行为变更。
GNE 正式版上线已经一周了,我想知道有多少人使用 pip 安装了 GNE,应该如何操作呢?
Chang Stream(变更记录流) 是指collection(数据库集合)的变更事件流,应用程序通过db.collection.watch()这样的命令可以获得被监听对象的实时变更。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。
FlatBuffers 是一个序列化开源库,实现了与 Protocol Buffers,Thrift,Apache Avro,SBE 和 Cap'n Proto 类似的序列化格式,主要由 Wouter van Oortmerssen 编写,并由 Google 开源。Oortmerssen 最初为 Android 游戏和注重性能的应用而开发了FlatBuffers。现在它具有C ++,C#,C,Go,Java,PHP,Python 和 JavaScript 的端口。
由于在CDH或HDP中运行的Hive的早期版本与CDP中的Hive 3之间的语义变化,您需要执行许多与迁移相关的更改。Hive 3中与db.table引用和DROP CASCADE相关的一些语法更改可能需要对应用程序进行更改。
最近,谷歌宣布正式发布 Hive-BigQuery Connector,简化 Apache Hive 和 Google BigQuery 之间的集成和迁移。这个开源连接器是一个 Hive 存储处理程序,它使 Hive 能够与 BigQuery 的存储层进行交互。
dbcrossbar 0.3.1: Copy large tables between BigQuery, PostgreSQL, RedShift, CSV, S3, etc. (preview release, uses async Rust)
Apache Iceberg is an open table format for huge analytic datasets. Iceberg adds tables to Presto and Spark that use a high-performance format that works just like a SQL table.
原文地址:https://dzone.com/articles/criteria-for-selecting-a-data-warehouse-platform
Facebook 使用了大量的MySQL以支持他们最重要的工作。并且他们积极开发了许多MySQL 中的新功能,以支持不断发展的需求。这些更改特性发生在 MySQL 的不同领域,包括客户端连接器、存储引擎、优化器和复制。当Facebook对MySQL 的每个新主要版本进行升级时,会面临许多挑战,包括:
原文地址:https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window、Linux、Unix上运行,绿色无需安装,数据抽取高效稳定。
各位对 ”锁“ 这个概念应该都不是很陌生吧,Java 语言中就提供了两种锁:内置的 synchronized 锁和 Lock 接口,使用锁的目的就是管理对共享资源的并发访问,保证数据的完整性和一致性,数据库中的锁也不例外。
接下来我们就应用技术手段,基于Python,建立一个工具,可以阅读和分析川普的Twitter。然后判断每条特定的Twitter是否具有川普本人的性格。
标星★公众号 爱你们♥ 作者:Ali Alavi、Yumi、Sara Robinson 编译:公众号进行了全面整理 如你所见,我们手动复制了Trump的一条Twitter,将其分配给一个变量,并使用split()方法将其分解为单词。split()返回一个列表,我们称之为tweet_words。我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中,我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。为什么在那里最后,在第9行中,我们循环遍历tweet_words:也就是说,我们逐个遍历tweet
MySQL的并发控制是在数据安全性和并发处理能力之间的权衡,通过不同的锁策略来决定对系统开销和性能的影响。
导读:大家好,很荣幸跟大家分享 Apache Beam 架构原理及应用实践。讲这门课之前大家可以想想,从进入 IT 行业以来,不停的搬运数据,不管职务为前端,还是后台服务器端开发。随着这两年科技的发展,各种数据库,数据源,应运而生,大数据组件,框架也是千变万化,从 Hadoop 到现在的 Spark、Flink,数据库从先前的 oracle、MySQL 到现在的 NOSQL,不断延伸。那么有没有统一的框架,统一的数据源搬砖工具呢?
锁是数据库系统区分于文件系统的一个关键特性。数据库使用锁来支持对共享资源进行并发访问,提供数据的完整性和一致性。此外,数据库事务的隔离性也是通过锁实现的。InnoDB在此方面一直优于其他数据库引擎。InnoDB会在行级别上对表数据上锁,而MyISAM只能在表级别上锁,二者性能差异可想而知。
前两天Fayson介绍过《CDH5.15和CM5.15的新功能》,与CDH5.15同时发布的还有CDSW1.4和Kudu1.7,CDSW1.4的新功能可以参考《CDSW1.4的新功能》,以下我们具体看看Kudu1.7的新功能。
我重新整理了大纲,思考了很久,决定单独将MySQL的事务实现原理跟Spring中的事务示例分为两篇文章,因为二者毕竟没有什么实际关系,实际上如果你对MySQL的事务原理不感兴趣也可以直接跳过本文,等待接下来两篇应用及源码分析,不过我觉得知识的学习应该慢慢行成一个体系,为了建立一个完善的体系应该要对数据库本身事务的实现有一定认知才行。
九月,eKuiper 处于 v1.7.0 的开发周期中,开发团队和社区的伙伴共同完成了一系列的新功能。我们初步实现了 Lookup Table(查询表)的支持,从而完善了流批结合的运算能力,例如实时数据补全的能力。另外,我们扩展和优化了数据集成,添加了 HTTP 推送源、Influx V2 sink;扩展了 EdgeX 源的数据格式支持。同时,九月底我们也发布了 1.6.2 版本,主要是 Bug 修复和管理控制台的增强。
本文作者为 PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭,将分享分布式数据库的发展趋势以及云原生数据库设计的新思路。
① Agent 部署引导流程优化:新增体验 Demo,用户无需安装 Agent 即可体验产品能力
在 Twitter 上,我们每天都要实时处理大约 4000 亿个事件,生成 PB 级的数据。我们使用的数据的事件源多种多样,来自不同的平台和存储系统,例如 Hadoop、Vertica、Manhattan 分布式数据库、Kafka、Twitter Eventbus、GCS、BigQuery 和 PubSub。
所有涉及跨进程通信的地方,都需要对数据进行编码(Encoding),或者说序列化(Serialization)。因为持久化存储和网络传输都是面向字节流的。序列化本质上是一种“降维”操作,将内存中高维的数据结构降维成单维的字节流,于是底层硬件和相关协议,只需要处理一维信息即可。
SQL审核工具 SQLE 1.2206.0-pre1 于今天发布。以下对新版本的 Release Notes 进行详细解读。
如今,Python真是无处不在。尽管许多看门人争辩说,如果他们不使用比Python更难的语言编写代码,那么一个人是否真是软件开发人员,但它仍然无处不在。
我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们,对于他们成长中的公司来说,最好的数据仓库是什么时,我们会根据他们的具体需求来考虑答案。通常,他们需要几乎实时的数据,价格低廉,不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下,我们建议他们使用现代的数据仓库,如Redshift, BigQuery,或Snowflake。
数据库使用锁是为了支持对共享资源的并发访问,同时保证数据的完整性和一致性。其中,MySQL在Server层和InnoDB引擎设计了多种类型的锁机制,用于实现不同场景下的并发控制,下面我们分析一下这些锁的定义和使用场景。
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。
带业务逻辑的数据查询接口:action、facade、biz、dao(复杂的查询,带业务逻辑)
Facebook 称,他们最近的一次大版本升级到 MySQL 5.6 花了一年多时间才完成,还在 5.6 版上开发 LSM 树存储引擎,MyRocks。在升级到 5.7 的同时构建一个新的存储引擎,会大大减慢 MyRocks 的进度,因此我们选择继续使用 5.6,直到 MyRocks 完成,MySQL 5.6 的寿命也即将结束,决定升级到 MySQL 8.0 。
最近随着Snowflake上市后市值的暴增(目前700亿美金左右),整个市场对原生云数仓都关注起来。近日,一家第三方叫GigaOM的公司对主流的几个云数仓进行了性能的对比,包括Actian Avalanche、Amazon Redshift、Microsoft Azure Synapse、Google BigQuery、Snowflake,基本涵盖了目前市场上主流的云数仓服务。
最近工作忙,又努力在写干活,没怎么关注互联网行业的发展。周末好不容易补补课,就发现了谷歌在其非常成功的云产品BigQuery上发布了BigQuery ML。说白了就是利用SQL语句去做机器学习。
本篇文章主要介绍腾讯IVWEB团队从0到1在工程化的思考和实践。feflow的全称是Front-end flow(前端工作流),致力于提升研发效率和规范的工程化解决方案。愿景是通过feflow,可以使项目创建、开发、构建、规范检查到最终项目上线的整个过程更加自动化和标准化。
以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。
随着云计算的普及和数据分析需求的扩大,数据湖+数据仓库的湖仓一体分析能力成为下一代数据分析系统的核心能力。相对于数据仓库,数据湖在成本、灵活性、多源数据分析等多方面,都有着非常明显的优势。IDC发布的十项2021年中国云计算市场趋势预测中,有三项和数据湖分析有关。可以预见,跨系统集成能力、数据控制能力和更加全面的数据驱动能力,将会是未来数据分析系统重要的竞争领域。
本文和封面来源:https://motherduck.com/,爱可生开源社区翻译。
引用百度百科上的一段话: 事务(Transaction),一般是指要做的或所做的事情。在计算机术语中是指访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(Unit)。事务通常由高级数据库操纵语言或编程语言(如 SQL,C++ 或 Java)书写的用户程序的执行所引起,并用形如 begin transaction 和 end transaction 语句(或函数调用)来界定。事务由事务开始(begin transaction)和事务结束(end transaction)之间执行的全体操作组成。
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