以Amazon的Athena为例，Athena不是一个数据仓库软件，而是一个基于开源FaceBook Presto开发的按需查询引擎，它将按需提供“计算”资源查询数据作为一项服务来提供。...不同的供应商和咨询公司会建议使用模式（或其他物理或逻辑结构）来表示数据从“原始”到数仓中其他状态的生命周期，业务所需的任何成熟度数据都可以在仓库范围内完成。...在企业内部定义和推广这个逻辑定义的人将无法得到理解，甚至更糟的是他将被忽视，原因是这种方式几乎就是一种发生在数仓中的“数据沼泽”，尽管教科书上定义数据沼泽发生在数据湖中。...经常会看到供应商将其在传统数仓和其它ETL产品中发现的特性和功能定义为数据湖的功能，尽管从技术上讲，可以在数据湖中进行复杂的数据处理。...使用无代码、全自动和零管理的Amazon Redshift Spectrum或Amazon Athena Services来启动你的工作。
而Amazon Athena是一种交互式查询服务，让您能够轻松使用标准 SQL 直接分析Amazon S3中的数据。...Amazon Athena 是一种交互式查询服务，让您能够轻松使用标准SQL分析Amazon S3中的数据。只需指向存储在 Amazon S3中的数据，定义架构并使用标准SQL开始查询。...尽管数据湖旨在成为相当开放的数据源，但仍需要安全性和访问控制措施，数据治理和数据安全团队应携手完成数据湖设计和加载过程，以及持续的数据治理工作。...同时在中国上线的还有Amazon Athena，它是一种交互式查询服务，让客户可以使用标准SQL语言、轻松分析Amazon S3中的数据。...因为Athena使用多个可用区的计算资源执行查询，而且使用Amazon S3作为底层数据存储，所以它具有高可用性和持久性，数据冗余存储在多处基础设施中，并且是每处基础设施上的多个设备上。
▲图13-6 使用数据湖ETL流水线处理数据 在这里，ETL流水线使用Amazon Athena对存储在Amazon S3中的数据进行临时查询。...使用Amazon Athena，你可以在数据存储时直接从Amazon S3中查询，也可以在数据转换后查询（从聚合后的数据集）。...11 Amazon Athena Amazon Athena是一个交互式查询服务，它使用标准ANSI SQL语法在Amazon S3对象存储上运行查询。...Amazon Athena建立在Presto之上，并扩展了作为托管服务的临时查询功能。...Amazon Athena元数据存储与Hive元数据存储的工作方式相同，因此你可以在Amazon Athena中使用与Hive元数据存储相同的DDL语句。
它引入了一个称为动态帧 的组件，您可以在 ETL 脚本中使用该组件。...您可以使用 AWS Glue 控制台发现数据，转换数据，并使数据可用于搜索和查询。控制台调用底层服务来协调转换数据所需的工作。...https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/glue/latest/dg/what-is-glue.html Amazon Athena 是一种交互式查询服务，让您能够轻松使用标准...只需在 AWS 管理控制台中单击几下，客户即可将 Athena 指向自己在 S3 中存储的数据，然后开始使用标准 SQL 执行临时查询并在数秒内获取结果。...Athena 没有服务器服，因此没有需要设置或管理的基础设施，客户只需为其执行的查询付费。您可以使用 Athena 处理日志、执行即席分析以及运行交互式查询。
实现概述 技术架构组件 实现步骤概览 第一步：构建数据湖的基础 第二步：选择并查看数据集 第三步：在 Athena 中搭建架构 第四步：数据转换与优化 第五步：查询和验证数据 第六步：将更多数据添加到表...接下来，我将深入探索如何利用 S3 Express One Zone、Amazon Athena和Amazon Glue 来打造一个高性能且成本效益显著的数据湖。...• Amazon Athena：用于查询存储在 S3 Express One Zone 中的数据。 • Amazon Glue：数据目录和 ETL 作业。.../artifacts/athena-ctas-insert-into-blog/ 第三步：在 Athena 中搭建架构 在 Athena 控制台中执行查询。.../' 第四步：数据转换与优化 现在，使用 Snappy 压缩将数据转换为 Parquet 格式，并每年对数据进行分区。
Parquet数据文件的布局已针对处理大量数据的查询进行了优化，每个文件的千兆字节范围内。 Parquet构建为支持灵活的压缩选项和有效的编码方案。...由于每一列的数据类型非常相似，因此每一列的压缩非常简单（这使查询更快）。可以使用几种可用的编解码器之一压缩数据。结果，可以不同地压缩不同的数据文件。...Apache Parquet最适合与AWS Athena，Amazon Redshift Spectrum，Google BigQuery和Google Dataproc等交互式和无服务器技术配合使用。...即使CSV文件是数据处理管道的默认格式，它也有一些缺点： Amazon Athena和Spectrum将根据每个查询扫描的数据量收费。...数据集 Amazon S3的大小 查询运行时间 扫描数据 成本 数据存储为CSV文件 1 TB 236秒 1.15 TB $ 5.75 以Apache Parquet格式存储的数据 130 GB 6.78
为了更好地控制容器的调度，k8s提供了多种调度策略，其中包括定向调度和亲和性策略。在实际的k8s集群维护场景中，合理使用这些调度策略，对集群的稳定性至关重要。...本文将通过分享实践案例，帮助你更好地理解和使用这些功能。...，将会导致Pod无法运行。...nodeName 强制将Pod调度到指定主机名的节点上，这种方式简单粗暴，没有经过scheduler的调度逻辑。 示例 : 我有一个机器学习的应用，需要调度到集群中唯一的GPU节点上，可以这样做。...: - name: athena image: athena:2.0.0 nodeName: k8s-node-gpu-1 nodeSelector 强制将Pod
没有这样的管道，感觉用户在使用一系列不同的服务。机器学习过程各个阶段（数据准备、训练、验证、推理、监控）的相关产品也还不完整。 但这种情况正在改变。...即使从技术上讲这是一种无代码工具，但 Data Wrangler 还是可以使用代码自定义的。你可以将 300 多种内置的自动转换应用于你的训练数据。...尽管可扩展 ML 的重要先决条件是可靠的 CI/CD 流程 / 框架，但之前并没有好用的产品选项。大家要么用的是没那么理想的 MLOps 流程，要么建立了自己的 CI/CD 版本。...ML：使用 SQL 查询将 ML 直接集成到 Postgres 中。...Amazon Athena ML：在 Athena 上提供经过预训练的模型。 8 竞争对手的情况？
没有这样的管道，感觉用户在使用一系列不同的服务。机器学习过程各个阶段（数据准备、训练、验证、推理、监控）的相关产品也还不完整。 但这种情况正在改变。...即使从技术上讲这是一种无代码工具，但 Data Wrangler 还是可以使用代码自定义的。你可以将 300 多种内置的自动转换应用于你的训练数据。...尽管可扩展 ML 的重要先决条件是可靠的 CI/CD 流程 / 框架，但之前并没有好用的产品选项。大家要么用的是没那么理想的 MLOps 流程，要么建立了自己的 CI/CD 版本。...ML：使用 SQL 查询将 ML 直接集成到 Postgres 中。...Amazon Athena ML：在 Athena 上提供经过预训练的模型。 4 竞争对手的情况？
快捷的数据查询引擎 在 AWS 上，Amazon S3 对象存储服务由于其高可用性、高持久性、可扩展性和数据格式兼容性等特点，成为了建设数据湖的首选。...而 AWS 还提供了交互式查询方式可以直接查询 S3 中的数据，Amazon Athena 便是一种交互式查询服务。...它可以使用标准 SQL 分析 Amazon S3 中的数据，Athena 简单易用，只需指向开发者存储在 S3 中的数据，定义架构即可开始查询，它无需执行复杂的 ETL 作业来为数据分析做准备，开发者可以轻松实现分析大规模数据集...存入目录后，数据便可立即供 ETL 搜索、查询和使用。...Amazon Redshift 支撑了其数据仓库和数据湖中查询实时数据，见证了数据 PB 级的快速增长。同时帮助 FOX 公司在保持成本不变的情况下，工作负载提升了 10 倍。
其中包括亚马逊云科技的几个重要法宝： Amazon Athena 交互式查询服务，支持使用标准SQL语句在S3上分析数据。...这些法宝，各有各的勇武之地。 比如，面对Amazon S3当中结构化、半结构化、非结构化数据，我们如何来进行查询和分析呢？这时候，Amazon Athena就派上了用场。...Amazon Athena可以帮助我们使用熟知的标准SQL语句来创建数据库、创建表、查询数据、并让数据结果可视化。 再比如，互联网程序员每天都要面对海量的日志，如何更高效地存储和查询日志呢？...您可以在亚马逊云科技管理控制台中使用查询编辑器以交互方式编写 PartiQL 查询，也可以通过 API 或 CLI 发出查询。...此外，刚才我们提到的Amazon Redshift与Athena还支持联合查询，可以跨多种存储方案在运营数据库、数据仓库以及数据湖间对数据执行查询，无需任何数据移动即可提供跨数据湖洞见，消除了设置并维护复杂的提取
数据仓库的主要特点如下：结构化数据存储：主要用于存储结构化数据，需要预先定义数据模式。高性能查询：针对复杂查询进行了优化，适合高性能数据分析。...数据清洗：数据需在加载前进行转换和清洗，保证数据的一致性和准确性。数据湖与数据仓库的适用场景数据湖和数据仓库在不同的应用场景中各有优势。...数据仓库的应用场景：商业智能（BI）：数据仓库适用于商业智能工具，可以帮助企业进行决策支持和数据分析。报表生成：由于数据仓库中的数据经过清洗和转换，适合生成准确的业务报表。...Athena查询数据athena_client = boto3.client('athena')query = "SELECT * FROM my_data_lake_db.local_data"response...在实际应用中，企业可以根据自身需求，灵活运用数据湖和数据仓库，打造高效的数据管理体系。
否则，需要把查询函数转换为多个满足Monoid性质的查询函数的运算，单独对每个满足Monoid性质的查询函数进行Batch View和Realtime View中的结果数据集合并，然后再计算得到最终的结果数据集...批量计算在计算窗口内无法完成：在IOT时代，数据量级越来越大，经常发现夜间只有4、5个小时的时间窗口，已经无法完成白天20多个小时累计的数据，保证早上上班前准时出数据已成为每个大数据团队头疼的问题。...ServingLayer阶段，数据在HDFS中进行合并，最终由impala负责提供即时查询。...四、Amazon AWS 的 Lambda 架构 Batch Layer：使用 S3 bucket 从各种数据源收集数据，使用 AWS Glue 进行 ETL，输出到 Amazon S3。...数据也可以输出到 Amazon Athena （[交互式查询])工具） Speed Layer： 从上图看加速层有三个过程 Kinesis Stream 从[实时数据流])中处理增量的数据，这部分数据数据输出到
但最简单的是编写SQL。这就是雅典娜发挥作用的地方。 查询层:雅典娜 一旦您将数据放入S3，开始研究您所收集的数据的最佳方法就是通过Athena。...Athena是一个由AWS管理的查询引擎，它允许您使用SQL查询S3中的任何数据，并且可以处理大多数结构化数据的常见文件格式，如Parquet、JSON、CSV等。...在下面的图表中，您可以看到这些是如何组合在一起的。 使用元数据填充后，Athena和EMR在查询或访问S3中的数据时可以引用位置、类型等的Glue目录。...From: https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/glue-athena.html 计算层:EMR 除了一次性查询和探索性分析之外，如果您想修改或转换数据...这为您提供了一个非常便宜、可靠的存储所有数据的地方。 从S3中，很容易使用Athena查询数据。Athena非常适合进行探索性分析，它有一个简单的UI，允许您针对S3中的任何数据编写SQL查询。
我们进行转换时会有两种方法可以使用：一种是强制类型转换，这种方法可以绕过编译器的类型检查，另一种是先通过 is 判断操作是否合理，是否可以转换，然后再使用 as 运算符进行转换，或者使用强制类型转换。...既不需要捕获错误，也不需要强制转换，减少了代码量同时也减少了代码出错的机率。 as 运算符和强制类型转之间有一个很大的区别，那就是如何对待用户自定义的转换逻辑。...强制类型转换则不然，它有可能使用一些类型的转换逻辑进行类型转换，而且不仅仅是用户自定义的转换逻辑，还包含了内置类型之间的转换。...但是要注意的是强制类型转换可以会造成信息丢失，例如从 long 强制转换为 short 。 在某些情况下利用强制类型转换从代码上来看似乎可以转换成功，但实际上却转换不成功。这时为什么呢？...三、总结 在开发中我们应该尽量避免使用强制类型转换，强制类型转换在某些情况下可能会出现开发人员预料之外的结果，使用 as 和 is 运算符可以确保对象确实可以进行类型转换时才给出答案，这样可以保证程序的正确性
尽管在这个领域有大量的研究，但大多数现有的商业和开源项目中的查询优化器仍然主要基于早期商业数据库开发的技术[22]，并且往往容易产生次优的结果。...我们在第5节中更详细地讨论元数据交换。图片DXL查询消息被发送到Orca，其中它被解析并转换为一个内存中的逻辑表达式树，然后被复制到备忘录中。图4 显示了备忘录的初始内容。...在分布式查询执行过程中，每个段上的分布强制执行器充当数据的发送者和接收者。...不幸的是，即使在这种设置下，我们仍无法成功运行Presto中的任何TPC-DS查询（尽管我们成功地在Presto中运行了更简单的连接查询）。...该框架的流行之处在于它清晰地将逻辑计划空间和物理计划空间分离。这主要通过将运算符和转换规则封装为自包含的组件来实现。
将您的数据保存在 S3 中并让消费者使用 Athena/Presto/BigQuery 在其上运行查询怎么样？在这个用例中封装数据发生了什么？...Amazon Athena 就是一个很好的例子，因为它通过多台服务器并行运行您的查询，因此您的数据消费者可以利用 Athena 的强大功能进行快速的大数据查询。有什么选择？...如果一切都严格通过您的服务进行，则意味着您的开发人员将需要在他们自己的服务中重写这些技术的功能，或者只是在逻辑上降级数据存储的真正底层功能。 总结 您需要在内部和共享之间逻辑划分数据。...评论2： 我基本同意，我们应该专注于逻辑划分数据，而纯粹的微服务架构是弊大于利的。虽然有些观点我认为你没有做对。...另一件事是，如果您期望进行临时查询，他们可能应该使用另一种连接数据的方式。这是BI系统存在的主要原因。 也许我在挑剔，但这些是我对这个主题的想法。
这是因为，当我们使用引号时，引号里的东西，都会被强制转换为字符串格式。如果使用变量名age，这里就会把age这个变量名转换为字符串，打印出“我age岁” 2、int()函数 将其他数据转换为整数类型。...其次，文字形式，比如中文、火星文或者标点符号，不可以被int()函数强制转换。 最后，小数形式的字符串，由于Python的语法规则，也不能直接使用int()函数强制转换。...)强制转换） 虽然浮点形式的字符串，不能使用int()函数。...但浮点数是可以被int()函数强制转换的 可以先将字符串转换为浮点类型，再将浮点数转换为int类型。...【+】，将需要拼接的变量连在一起就行了。
这包括操作类型（插入、更新、删除）、受影响的行以及数据的前后状态（如果适用）。 数据转换 提取的数据通常需要先进行转换，然后才能使用。这可能包括转换数据格式、应用业务规则或使用其他上下文丰富数据。...这种灵活性使用户能够维护单一事实来源，并从不同的查询引擎访问相同的数据集。例如，可以使用 Redshift Spectrum 和 Amazon Athena 查询存储在 S3 中的数据集。...借助 Apache Hudi，可以使用熟悉的操作（插入、更新、更新插入、删除），Hudi 将跟踪事务并在数据湖中进行细粒度更改，从而简化数据管道。...使用 Spark/Flink + Hudi 编写的表现在可以从 Presto、Trino、Amazon Redshift 和 Spark SQL 等流行的查询引擎中查询。...特别是基于日志的 CDC，尽管它需要处理不同数据库供应商的事务日志格式，但它对源数据库的性能影响最小，并且支持各种事务。
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