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。 云解决方案会是解药吗？...在我们的案例中，我们需要开发一个简单的 Kafka 生产者，它负责查询数据，并保证不丢失数据，然后将数据流到 Kafka，以及另一个消费者，它负责将数据发送到 BigQuery，如下图所示。 ?...我们想设计一个解决方案，既能解决现在的问题，又能在将来方便使用。我们为数据表准备了新的 schema，使用序列 ID 作为主键，并将数据按月份进行分区。...不过，在我们的案例中，我们在迁移过程中不断地备份和删除旧分区，确保有足够的空间来存储新数据。 ?...其中一个想法是验证不同类型的数据是如何在表中分布的。后来发现，几乎 90% 的数据是没有必要存在的，所以我们决定对数据进行整理。
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。 云解决方案会是解药吗？...在我们的案例中，我们需要开发一个简单的 Kafka 生产者，它负责查询数据，并保证不丢失数据，然后将数据流到 Kafka，以及另一个消费者，它负责将数据发送到 BigQuery，如下图所示。...我们想设计一个解决方案，既能解决现在的问题，又能在将来方便使用。我们为数据表准备了新的 schema，使用序列 ID 作为主键，并将数据按月份进行分区。...其中一个想法是验证不同类型的数据是如何在表中分布的。后来发现，几乎 90% 的数据是没有必要存在的，所以我们决定对数据进行整理。...我开发了一个新的 Kafka 消费者，它将过滤掉不需要的记录，并将需要留下的记录插入到另一张表。我们把它叫作整理表，如下所示。
这个云服务可以很好地处理各种大小的数据，并在几秒钟内执行复杂的查询。 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。...这是一个选择使用psycopg2的基本连接的脚本。我借用了Jaychoo代码。但是，这再次提供了有关如何连接并从Redshift获取数据的快速指南。...使用KafkaPython编程同时需要引用使用者（KafkaConsumer）和引用生产者（KafkaProducer）。 在Kafka Python中，这两个方面并存。
冷链物流的复杂性、成本和风险使其成为物联网的理想使用案例。以下是我们如何构建一个完整的物联网解决方案，以应对这些挑战。...在本文中，我将分享我们如何围绕谷歌云平台(GCP)设计物联网解决方案以应对这些挑战。 使用GCP的物联网冷链管理解决方案 这个项目的客户管理着一支运送关键疫苗的冷藏车队。...将数据上传到云端 在我们的系统设计中，客户为他们的冷藏箱配备了GPS模块和温度/湿度传感器，它们通过蜂窝网关进行通信。每个连接的设备都在Cloud IoT Core注册表中注册。...实时位置跟踪和温度监控 一个冷链物流经理想知道两件事：我的货在哪里，它有多冷？ 我们的解决方案可实时显示冷藏箱的位置，并一目了然地显示温度和湿度。...这意味着，当在Cloud Function中触发警报时，UI不仅能够立即显示警告消息，而且用户还将能够在其设备上接收和确认警报。
今天，我们将进入令人激动的数据库领域。我能听到你叹息：“又要学习另一个数据库？真的吗？”但在你冲向山丘之前，请允许我向您介绍 ClickHouse ，数据库多元宇宙中的刺猬索尼克。...扩展性如何？ 我有提到 ClickHouse 喜欢大数据吗？这个数据库系统在集群中扩展得非常好，因此您的数据可以变得比真人秀明星的自负还要庞大，而 ClickHouse 仍然可以轻松处理。...ClickHouse 的优势：实际应用案例 为了证明我没有在开玩笑，让我们看看一些实际应用案例。...结论 根据 ClickHouse 的基准测试，当在相同条件下进行优化和部署时，ClickHouse 在数据加载时间和存储大小效率方面明显优于 PostgreSQL 。...与多个数据源的本地集成（如 Kafka、S3、GCS、BigQuery、Snowflake S等）。
文 | 孙镜涛 来源 | InfoQ 数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？...虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。...最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。...Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就，分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能，而是编写查询语句时的细节。...例如，在Redshift中如何获取当前时间，是NOW()、CURDATE()、CURDATE、SYSDATE 还是WHATDAYISIT。
可以不断地搜索这个api以识别新的秘密，因为它们是实时提交的。在阶段1b中在GitHub的快照中搜索了秘密，该快照在Google BigQuery中作为公共数据集维护。...一些秘密可能出现在两个数据集中，因为通过搜索API看到的一个文件可能包含在BigQuery快照中，或者一个秘密可能简单地复制到不同的文件中。...所有的分歧都是由第三个评估者来调解的，第三个评估者在不知道之前的标记的情况下，独立地对每一个不一致的案例进行评分，然后通过小组共识来解决。...此外，这种并行泄露并不局限于单一类型的秘密；许多包含一个秘密的文件也包含另一个秘密。在同一个文件中发现了729个泄露两个或多个API平台秘密的文件。...RSA密钥的另一个应用是在OpenVPN配置文件中使用，在该文件中可以嵌入密钥，以便对VPN服务器进行客户端身份验证。
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。...BigQuery 在企业中通常用于存储来自多个系统的历史与最新数据，作为整体数据集成策略的一部分，也常作为既有数据库的补充存在。...数据集中存储, 提高分析效率：对于分析师而言，使用多个平台耗时费力，如果将来自多个系统的数据组合到一个集中式数据仓库中，可以有效减少这些成本。...连接类型：目前仅支持作为目标。 访问账号（JSON）：用文本编辑器打开您在准备工作中下载的密钥文件，将其复制粘贴进该文本框中。 数据集 ID：选择 BigQuery 中已有的数据集。...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。
本文介绍了每种云数据仓库的优缺点，并深入探讨了在选择云数据仓库时需要考虑的因素。 什么是数据仓库？ 数据仓库是一种将来自不同来源的数据带到中央存储库的系统，以便为快速检索做好准备。...你可以将历史数据作为单一的事实来源存储在统一的环境中，整个企业的员工可以依赖该存储库完成日常工作。 数据仓库也能统一和分析来自 Web、客户关系管理（CRM）、移动和其他应用程序的数据流。...Google Analytics 360 收集第一方数据，并提取到 BigQuery。该仓储服务随后将机器学习模型应用于访问者的数据中，根据每个人购买的可能性向其分配一个倾向性分数。...每一个云数据仓库提供商都非常重视安全性问题，但是用户在决定使用哪一个提供商时，应该注意一些技术上的差异。...可扩展性选择提供商时，企业要考虑的另一个因素是存储和性能的可扩展性。Redshift 要求用户手动添加更多的节点，以增加存储和计算能力资源。
此外，BigQuery 还具有机器学习和实时分析等高级特性，无需将数据移到另一个系统即可利用这些能力。 PayPal 之所以选择了云而非本地扩展是考虑到了多个因素。...在两大仓库中，PayPal 决定首先将分析仓库迁移到 BigQuery，获得使用该服务作为 Teradata 替代品的经验，并在此过程中为 PayPal 的数据用户构建一个围绕 Google Cloud...我们选择了一个业务部门中的一个团队作为早期采用者，并将我们的迁移工作重点放在他们的用例和数据要求上。 安全基础设施建设 我们构建了一个安全的基础设施来将数据移动到云端。...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。...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。
虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。...最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。...Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就，分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能，而是编写查询语句时的细节。...例如，在Redshift中如何获取当前时间，是NOW()、CURDATE()、CURDATE、SYSDATE 还是WHATDAYISIT。...综合各方面的因素，Redshift或许才是最好的选择。 来源：数盟
异步索引器 在 0.11.0 中，我们添加了一个新的异步服务，用于索引我们丰富的表服务集。它允许用户在元数据表中创建不同类型的索引（例如，文件、布隆过滤器和列统计信息），而不会阻塞摄取。...Flink 集成改进 • 在 0.11.0 中，同时支持 Flink 1.13.x 和 1.14.x。 • 支持复杂的数据类型，例如Map和Array。复杂数据类型可以嵌套在另一个组合数据类型中。...Google BigQuery集成 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。...注意：这是一个实验性功能。 DataHub Meta 同步 在 0.11.0 中，Hudi 表的元数据（特别是模式和上次同步提交时间）可以同步到DataHub[11]。...注意：这是一个实验性功能。 加密 在 0.11.0 中，添加了对 Spark 3.2 的支持，并附带了 Parquet 1.12，它为 Hudi（COW表）带来了加密功能。
构建自己的数据仓库时要考虑的基本因素 ? 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。...它允许动态地重新转换数据，而不需要重新摄取存储在仓库中的数据。 在这篇文章中，我们将深入探讨在选择数据仓库时需要考虑的因素。...Amazon Redshift、谷歌BigQuery、SnowflPBake和基于hadoop的解决方案以最优方式支持最多可达多个PB的数据集。...本地和云 要评估的另一个重要方面是，是否有专门用于数据库维护、支持和修复的资源(如果有的话)。这一方面在比较中起着重要的作用。...结论 我们通常向客户提供的关于选择数据仓库的一般建议如下: 当数据总量远小于1TB，每个分析表的行数远小于500M，并且整个数据库可以容纳到一个节点时，使用索引优化的RDBMS(如Postgres、MySQL
首先，谈谈数据 要构建示例数据平台，第一步是选择一个或多个要使用的数据集，这是一个探索在线可用的多个开放数据集之一的机会，建议使用一个感兴趣的数据集——这将使构建过程更加愉快，因为对数据真正感兴趣。...在 ELT 架构中数据仓库用于存储我们所有的数据层，这意味着我们不仅将使用它来存储数据或查询数据以进行分析用例，而且还将利用它作为执行引擎进行不同的转换。...现在我们已经启动并运行了 Airbyte 并开始摄取数据，数据平台如下所示： ELT 中管理 T：dbt 当想到现代数据栈时，dbt 可能是第一个想到的工具。...在完成 dbt 设置之后，我们现在拥有可以处理 ELT 流程的三个步骤的组件，架构如下所示： 当第一次介绍架构时，我们说过编排和数据监控/测试现在都可以由另一个组件处理——您可能已经猜到该组件是 dbt...在我个人看来 Uber 数据平台团队开源的产品 OpenMetadata[31] 在这个领域采取了正确的方法。通过专注于提供水平元数据产品，而不是仅仅成为架构中的一部分，它使集中式元数据存储成为可能。
连接后，可以在Google BigQuery 或 Snowflake 中的表上启用特征分箱， 以绘制不同比例的聚合特征。这使得以可用格式查看大量特征成为可能。...可以创建查询图层以将数据添加到地图以进行更深入的分析。创建查询层时，可以创建物化视图将SQL查询存储在数据仓库中，以提高查询性能。...发布时，可以引用查询图层，创建图层将引用的物化视图，或创建将数据复制到门户的关系数据存储的快照。...数据工程 使用“字段统计转表”工具将字段面板中的统计数据导出到单个表或每个字段类型（数字、文本和日期）的单独表。可以从统计面板中的菜单按钮访问该工具 。...从图层属性表或其字段视图打开数据工程视图。 直接从字段面板访问属性表字段。 取消统计计算。 将一个或多个字段从字段面板拖到接受输入字段的地理处理工具参数中。
Hi，我是王知无，一个大数据领域的原创作者。...元数据表中添加了两个新索引： 布隆过滤器索引包含文件级布隆过滤器，以便在进行writer更新插入期间将主键查找和文件修剪作为布隆索引的一部分。...异步索引 在 0.11.0 中，我们添加了一个新的异步服务，用于索引我们丰富的表服务集。它允许用户在元数据表中创建不同类型的索引（例如，文件、布隆过滤器和列统计信息），而不会阻塞摄取。...Flink 集成改进 在 0.11.0 中，同时支持 Flink 1.13.x 和 1.14.x。 支持复杂的数据类型，例如Map和Array。复杂数据类型可以嵌套在另一个组合数据类型中。...集成 Google BigQuery 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。
因此，当我们负责报告我们内容策略的成功情况并确保我们制作的内容与您（我们的用户）相关时，GA4 似乎是一个明显的起点。...带着天真的热情，我提出了一系列我认为在 GA4 中回答起来微不足道的问题，例如“从发布之日起，每个博客的浏览量分布情况如何？”...虽然我们通常能够通过导出数据并使用clickhouse local查询文件或使用 GA4 的导入数据功能来克服这些挑战，但该过程缓慢且耗时。作为一个自认为半技术性的人，我渴望 SQL 的灵活性。...6.BigQuery 到 ClickHouse 有关如何在 BigQuery 和 ClickHouse 之间迁移数据的详细信息，请参阅我们的文档。...总之，我们依靠两个计划查询将数据导出到 Parquet 中的 GCS 存储桶：一个用于每日表 (format events_YYYYMMDD)，另一个用于实时盘中表 (format events_intraday_YYYYMMDD
如果在一个记录中添加一个新的字段，管道应该足够智能，以便在插入记录时修改Big Query表。 由于想要尽可能的在Big Query中获取数据，我们用了另外一个方法。...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。...这个表中包含了每一行自上一次运行以来的所有状态。这是一个dbt SQL在生产环境下如何操作的例子。 通过这两个步骤，我们实时拥有了从MongoDB到Big Query的数据流。...我们备份了MongoDB集合，并制作了一个简单的脚本以插入用于包裹的文档。这些记录送入到同样的BigQuery表中。现在，运行同样的dbt模型给了我们带有所有回填记录的最终表。...因为我们一开始使用这个管道(pipeline)就发现它对端到端以及快速迭代的所有工作都非常有用！我们用只具有BigQuery增加功能的变更流表作为分隔。
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