第二代ADLS的口号是“不妥协的数据湖平台，它结合了丰富的高级数据湖解决方案功能集以及 Azure Blob 存储的经济性、全球规模和企业级安全性”。 那么，全新一代的ADLS Gen2实际体验如何？...在架构及特性上是否堪任大型数据湖应用的主存储呢？这正是本文希望探讨的话题。 ADLS Gen2初体验 百闻不如一见，我们首先来尝试创建一个ADLS Gen2的实例。...当这个选项被勾选时，创建出的存储账号中的原Blob存储部分就自然被耳目一新的ADLS Gen2文件系统所替代了： ?...这样的特性无疑使ADLS更适合作为企业数据湖这样应用的存储介质。 让我们继续操作。...我们先为Karl添加文件系统粒度的Storage Blob Data Reader角色，这使得Karl可以基于RBAC权限机制读取cloudpickerfs这个文件系统中的所有数据： ?
可以在所有地区全球共享的数据——例如Contoso 正在尝试规划下一个财政年度的销售目标，并希望从各个地区获取销售数据。...原始数据：这是来自源系统的数据。此数据按原样存储在数据湖中，并由分析引擎（例如 Spark）使用以执行清理和充实操作以生成精选数据。...当 I/O 模式读取量更大和/或查询模式专注于记录中的列的子集时，Parquet 和 ORC 文件格式受到青睐——其中可以优化读取事务以检索特定列而不是读取整个记录。 如何管理我的数据湖成本？...如果您执行 10,000 次读取操作，并且每次读取的文件大小为 16 MB，则您需要为 40,000 次交易付费。当您在事务中读取几 KB 的数据时，您仍需为 4 MB 的事务付费。...# 了解您的数据湖的使用方式及其执行方式是操作您的服务并确保它可供使用其中包含的数据的任何工作负载使用的关键组成部分。
此区域不能替代开发或测试数据湖，在典型的软件开发生命周期之后，更严格的开发活动仍然需要它。...管理访问 如上所述，对数据的访问是使用 ACL 在适当的文件夹和文件级别使用执行、读取和写入访问权限的组合来实现的。...如前所述，由于读取/列表操作的增加，大量小文件 (kbs) 通常会导致性能欠佳，并可能导致更高的成本。 Azure Data Lake Storage Gen2 经过优化，可以更好地处理较大的文件。...由于更短的计算（Spark 或数据工厂）时间以及优化的读取操作，成本得以降低。例如，大小大于 4 MB 的文件会导致每读取超过前 4 MB 的 4 MB 数据块的价格较低。...请注意，一些默认（最大）限制或配额可能会通过支持请求增加。 支持 ADLS gen2 的 Azure 服务。 支持的 Blob 存储功能。 其他重要考虑因素。
因此Impala节点都会缓存这些元数据，以便查询需要访问元数据时可以直接从内存中读取。...其中一个impala Daemon首先对catalogd发起resetMetadata请求 catalogd收到该请求：对指定了partition的请求，执行reloadPartition操作，获取该分区最新的元数据并刷新...；对未指定partition的请求，执行reloadTable操作，获取全部分区最新的元数据并刷新。...Daemon获取到表table，对catalogd发起resetMetadata请求 catalog收到该请求，执行invalidateTable操作，清除所有与table相关的元数据缓存，重新读取Metastore...这里同样要注意：在刚执行完时，除了执行刷新操作的impala Daemon之外的其他impala Daemon仍然保有旧的元数据缓存，就算此节点保有的新元数据也是残缺的。
若文件地址为异步获取，即点击下载/导出按钮时才会从接口拿，则可以通过js插入a标签来实现。...a.click() // 将标签从dom移除 document.body.removeChild(a) 缺点：此方式只适用于非图片和非pdf格式的文件下载，当文件为图片或pdf时，浏览器会打开预览，而非下载...已知文件内容，通过URL.createObjectURL()下载文件 此方式需与后端配合，当点击下载按钮时，请求接口，返回文件流。...已知文件内容，通过FileReader.readAsDataURL()下载文件 此方式与上一种方式大抵相似，需与后端配合，当点击下载按钮时，请求接口，返回文件流。...读取操作为异步操作，当读取完成时，可以从onload回调函数中通过实例对象的result属性获取data:URL格式的字符串（base64编码），此字符串即为读取文件的内容，可以放入a标签的href属性中
以下是从源码中得出的 reindex 操作的关键点： 2.1 源和目标 ReindexRequest 定义了源索引（从中读取文档）和目标索引（将文档索引到其中）。...总结起来，reindex 操作的本质是从源索引读取文档、可能进行一些转换，然后将这些文档索引到目标索引。 此操作可以在当前集群的索引之间进行，也可以跨集群进行。...关于设置切片数量: 当我们执行重索引操作时，可以设置 slices 参数来指定我们想要的切片数。...要并行执行所有切片，需要为每个切片编号运行此命令（在此例中，从0到4）。 slice 注意事项 虽然切片可以加速操作，但它也会增加集群的负担，因为每个切片都会创建自己的滚动上下文。...3.8 限制其他操作 尝试在集群的非高峰时段执行 reindex 操作，并限制执行其他资源密集型操作，如大型搜索或其他索引操作（如段合并等）。
当用户想要读取的某个分片由于故障而无法获取时，文件流层会从多个存储服务器中读取其他分片来重建该目标分片。 2.3 Region 内开启 RDMA 的动机 近年来，存储技术有了显着的进步。...这些计算出的 CRC 包含在请求消息中，并由存储服务器用来验证数据。对于磁盘读取，存储服务器执行 CRC 计算并将其包含在响应消息中，计算服务器使用它来校验数据。...CP 基于 RED 算法在 egress 队列处执行 ECN 标记。当 NP 收到带有 ECN 标记的数据包时，会发送拥塞通知数据包 (CNP)。当 RP 收到 CNP 时，它会降低其发送速率。...解决方案： 鉴于 Gen1 的资源和处理能力有限，我们无法使其表现得像 Gen2 和 Gen3。相反，我们尝试让 Gen2 和 Gen3 的行为尽可能像 Gen1。我们的解决方案有两个方面。...与 TCP 相比，RDMA 对于每种 I/O 大小都产生了更小的访问时延。特别是，1 MB I/O 请求从 RDMA 中获益最多，读取和写入延迟分别减少了 23.8% 和 15.6%。
数据湖依赖一个 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）兼容的后端来存储数据，如今它是 Azure 提供的基于云的存储方案（Azure 的 Gen2 Data Lake Service「ADLS」）。...战略数据迁移计划应考虑以下关键因素： 最小化客户停机时间：客户读取和写入数据访问的请求受到的影响应该最小化。基本上，迁移过程应该对客户端透明，并且它们的请求应按预期执行。...迁移到 Iceberg 时，我们选择的迁移模型必须更富创造力，因为： 纯粹的大爆炸方法是不可接受的，因为客户执行读取或写入数据操作时可能会遇到中断，并且停机时间窗口不够大，无法一次迁移所有数据集。...删除影子可以实现灾难回滚和恢复，这会从目录中删除其相关元数据并从数据湖中删除数据。 迁移一个源时可以测试不同的配置。我们可以为每个要测试的配置创建一个新的影子并评估其影响。...根据数据的性质和我们的写入缓冲配置，某些表生成了大量快照，并且此逻辑的执行是在集群上的单个节点（驱动）上完成的。
用于数据结构化的专用 SQL 池数据仓库(Dedicated SQL pool data warehouse )。与此相关的是，微软在推出 Synapse 时犯了一个错误。...最初，引入此组件以涵盖所有 Synapse 环境。我仍然误认为 Synapse 只是数据仓库的新名称。...因此，我想说 Synapse 框架对微软来说是一项相当成功的投资，至少从技术角度来看是这样。 当我们回到本系列第一篇文章中介绍的数据仓库和数据湖范式区别时，会出现一个有趣的细节。...从费用的角度来看，这两种范式可以在 Synapse 环境组件中看到。除 Synapse 专用 SQL 池数据仓库外，所有处理组件均按数据湖范例的典型使用量付费。所有工具甚至都有自动关机功能。...因此，如果您尝试使用 Synapse 环境，请记住关闭数据仓库以阻止其收取费用。其他组件会自行处理。 Azure Synapse 环境非常独特，因为所有相关的大数据湖和数据仓库工具都集中在同一个包中。
介绍 在构建数据湖时，可能没有比存储数据格式更重要的决定了。结果将直接影响其性能、可用性和兼容性。 令人鼓舞的是，只需更改存储数据的格式，我们就可以解锁新功能并提高整个系统的性能。...这三种格式都解决了数据湖中一些最紧迫的问题： 原子事务—— 保证对湖的更新或追加操作不会中途失败并使数据处于损坏状态。 一致的更新—— 防止读取失败或在写入期间返回不完整的结果。...它支持从多个来源摄取数据，主要是 Apache Spark 和 Apache Flink。它还提供了一个基于 Spark 的实用程序，用于从Apache Kafka等外部源读取数据。...让我们看看每种数据格式用于 UPSERT 操作的策略。我们还将涉及与读取性能相关的其他优化。 Hudi Hudi 表在处理 UPSERTS 时提供的性能权衡是灵活的（且明确的）。...Iceberg Iceberg 表通过在更新期间对元数据文件执行原子交换操作来支持乐观并发 (OCC)。 它的工作方式是每次写入都会创建一个新表“快照”。
翻译一下：Azure数据湖服务是2016年11月16日发布的。Azure数据湖是在微软内部的大数据平台Cosmos的技术和经验教训基础上构建的。...作为当时Cloud & Enterprise的EVP的Satya，从雅虎研究院请来了印度人里面的大牛，数据库领域的著名专家Raghu。...数据湖的概念从此开始流传开来。这个数据湖，总体来说是这样一个产品。它包括Azure Datalake Store和Azure Datalake Analytics。前者是存储，有API提供。...如果你想要同时读取在Datalake里面的数据和Datalake外面的数据做分析的话，那就只有U-SQL可以选了。 因为U-SQL和Hadoop生态圈不兼容，而且是C#体系的。这个语言大家都不愿意学。...去年微软做了Reorg以后，Azure datalake store队伍就给拆分去了Azure Blob Store。这导致了今年年初推出的Azure datalake store gen2。
当当前事务中要读取的 BLOB 数据量超过此批处理大小时，任何待处理的 BLOB 读取操作将立即执行。 此选项的最大值为 4294967295；默认值为 65536。...当当前事务中要写入的BLOB数据量超过此批处理大小时，任何待处理的BLOB写入操作将立即执行。 此选项的最大值为 4294967295；默认值为 65536。...当执行此操作时，此选项值也会重置为 0。...在执行仅进行写操作的事务时使用此变量是安全的，因为启用它可能导致从“之前”图像中读取。在发出SELECT之前，应确保任何待处理的事务已提交（如果需要，使用显式的COMMIT）。...这个副本已读取的总行数。这包括此副本执行的任何主键、唯一键或扫描操作读取的所有行。
场景 此方案从两个分析团队开始，该团队是组织中市场分析组的一部分。这些团队负责分析各种超市产品的市场趋势和消费者偏好。他们的大部分数据都位于 S3 数据湖中。...动手实践用例 团队A 团队 A 使用 Apache Spark 将“Tesco”超市的销售数据摄取到存储在 S3 数据湖中的 Hudi 表中。让我们从创建 Hudi 表开始。...此步骤模拟数据工程团队负责数据准备和引入的典型工作流。 如果要使用本地 Spark 和 Dremio 环境来试用此用例，请按照此存储库中的说明创建本地湖仓一体环境。...现在原始的 Hudi 表（“Tesco”数据集）已转换为 S3 数据湖中的 Iceberg 表，我们可以无缝地使用 Dremio 的计算引擎来查询数据并执行进一步的操作。...XTable 提供的灵活性使 Dremio 能够读取和执行 Tesco 数据集的分析，而与原生 Iceberg 格式没有任何区别。
Hudi，借助此功能我们可以连续捕获行级更改，将这些更改插入、更新和删除摄取到 Hudi数据湖中。...流式读取还可以使用相同的选项 read.start-commit 指定起始偏移量。 支持批量执行模式下的 Upsert 操作，使用 INSERT INTO 语法更新现有数据集。...可以从 0.10.0的 hudi-cli 执行上述命令。•我们围绕元数据表对 0.10.0 版本进行了一些重大修复，并建议用户尝试元数据以从优化的文件列表中获得更好的性能。...作为升级的一部分，请按照以下步骤启用元数据表。 5.1 启用元数据表的先决条件 Hudi 写入和读取必须在文件系统上执行列表文件操作才能获得系统的当前视图。...[13] 要利用基于元数据表的文件列表，读取时必须在查询时显式打开元数据配置，否则读取时将不会利用元数据表中的文件列表。
不像需要其他锁提供者中的外部系统，此实现基于原子获取/释放锁底层文件系统的创建/删除操作。...Flink 集成改进 • 批处理模式读取支持数据跳过，设置 SQL 选项 metadata.enabled、hoodie.metadata.index.column.stats.enable和 read.data.skipping.enabled...启用此功能时将异步连续调度Clustering子管道，以将小文件连续合并为更大的文件。 性能改进 这个版本带来了更多的改进，使 Hudi 成为性能最好的湖存储格式。...以前数据源写入速度更快。 • 所有内置密钥生成器都实现了更高性能的 Spark 特定 API。 • 将批量插入操作中的 UDF 替换为 RDD 转换以降低 serde 成本。...将继续通过 hudi-flink1.14-bundle 支持 • Flink 1.13 将继续通过 hudi-flink1.13-bundle 支持 感谢 感谢参与0.12.0版本的所有贡献者，欢迎广大数据湖爱好者加入
quote 命令从服务器返回错误。 22 返回正常 HTTP 找不到网页。找不到所请求的URL 或返回另一个HTTP 400或以上错误。 此返回代码只出现在使用了-f/--fail 选项以后。...各类读取问题。 27 内存分配请求失败 内存不足。内存分配请求失败。 28 访问超时 操作超时。到达指定的超时期限条件。 30 FTP端口错误 FTP PORT 失败。PORT 命令失败。...并非所有的FTP 服务器支持PORT 命令，请 尝试使用被动(PASV)传输代替！ 31 FTP错误 FTP 无法使用REST 命令。REST 命令失败。此命令用来恢复的FTP 传输。...65 倒带操作失败 发送此数据需要的回卷(rewind)失败。 66 SSL引擎失败 初始化SSL 引擎失败。 67 服务器拒绝登录 用户名、密码或类似的信息未被接受，cURL 登录失败。...69 无权限 TFTP 服务器权限有问题。 70 超出服务器磁盘空间 TFTP 服务器磁盘空间不足。 71 非法TFTP操作 非法的TFTP 操作。
比如对于数据缺失这种情况，数据科学家会尝试各种不同的算法去弥补缺失数据，针对不同的业务场景也会有不同的处理方式。 目前数据湖相关的技术是业界针对这些问题的一种解决方案。...下表展示了数据仓库和数据湖在各个维度上的特性： ? 相比于数据仓库，数据湖会保留最原始的数据，并且是读取时确定 Schema，这样可以在业务发生变化时能灵活调整。...Hudi 会维护一个时间轴，在每次执行操作时（如写入、删除、合并等），均会带有一个时间戳。 通过时间轴，可以实现在仅查询某个时间点之后成功提交的数据，或是仅查询某个时间点之前的数据。...此存储类型下，写入数据非常昂贵，而读取的成本没有增加，所以适合频繁读的工作负载，因为数据集的最新版本在列式文件中始终可用，以进行高效的查询。...此存储类型适合频繁写的工作负载，因为新记录是以appending 的模式写入增量文件中。但是在读取数据集时，需要将增量文件与旧文件进行合并，生成列式文件。
这些权限在应用安装时授予，运行时不再询问用户。例如: 网络访问、WIFI状态、音量设置等。 （2）危险权限: 涉及用户敏感数据的权限。例如: 读取通讯录、读写存储器数据、获取用户位置等。...有权限: PackageManager.PERMISSION_GRANTED 无权限: PackageManager.PERMISSION_DENIED 当应用需要用到某危险权限时，在执行权限相关代码前...有权限继续执行需要权限的代码；无权限则向用户请求授予权限。 2....中有声明，否则调用此方法请求时，将不弹框，而是直接返回“拒绝”的结果； 第一次请求权限时，用户点击了“拒绝”，第二次再请求该权限时，对话框将出现“不再询问”复选框，如果用户勾选了“不再询问”并点击了“...拒绝”，则之后再请求此权限组时将不弹框，而是直接返回“拒绝”的结果。
Streamlit 支持从数据库、API 和文件系统等各种来源轻松使用数据，从而轻松集成到应用程序中。在这篇博客中，我们将重点介绍如何使用直接来自开放湖仓一体平台的数据来构建数据应用。...如前所述，Daft 提供来自云数据湖的高性能 I/O 读取。 下面是代码片段展示了如何使用 Daft 的查询引擎读取 Hudi 表。...您可以在此处指定表位置 URI • select() — 这将从提供的表达式创建一个新的数据帧（类似于 SQL SELECT） • collect() — 此方法执行整个数据帧并将结果具体化 我们首先从之前引入记录的...由于 Daft DataFrame是惰性的，这意味着它们在明确指示之前不会计算结果，因此在这些操作之后不会立即显示结果。在此示例中，我们仅使用 Daft 来延迟读取数据和选择列的任务。...在这些情况下，我们不是在 Pandas 中执行聚合，而是利用 Daft 的功能先聚合数据，然后将结果传递到可视化库。事实证明，此方法在处理非常大的数据集时特别有效，这在湖仓一体工作负载中很常见。
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