对于希望使用标准SQL查询来分析云中的大型数据集的用户而言，BigQuery是一个合理的选择。...•通过SQL或通过开放数据库连接(ODBC)轻松查询数据的能力是BigQuery的关键价值，它使用户能够使用现有的工具和技能。...Microsoft Azure SQL数据仓库非常适合任何规模的组织，这要归功于与Microsoft SQL Server的集成，希望可以轻松地将基于云计算的数据仓库技术引入。...•现有的微软用户可能会从Azure SQL数据仓库中获得最大的收益，因为它跨Microsoft Azure公共云以及更重要的是用于数据库的SQL Server具有多种集成。...SAP Data Warehouse Cloud可能非常适合那些希望通过预先构建的模板寻求更多交钥匙方法来充分利用数据仓库的组织。
使用数据仓库的团队通常利用 SQL 查询来分析用例。 通常，数据仓库最适合使用由特定架构定义的结构化数据，这些架构将数据组织到整齐、标记良好的表中。...改进整体决策过程：数据仓库通过提供当前和历史数据的单一存储库来改进决策。决策者可以通过转换数据仓库中的数据以获得准确的见解来评估风险、了解客户需求并改进产品和服务。...凭借预构建的功能和强大的 SQL 支持，数据仓库是量身定制的，可以为主要处理结构化数据的数据分析团队提供快速、可操作的查询。 2. 什么是数据湖？...不过我们可以更改一张表格，表格格式负责在所有分布式文件上切换它，最重要的是不需要重写表和基础文件。...可与任何云存储配合使用，并通过避免列出和重命名来减少 HDFS 中的 NN 拥塞 可序列化隔离------表更改是原子的，读者永远不会看到部分或未提交的更改 多个并发写入器使用乐观并发，即使写入冲突，也会重试以确保兼容更新成功
机器学习模型运营化（MLOps）：该数据湖的一个主要用例，是通过模型应用使用数据。数据平台的用户主要是企业中的数据科学家。为推进开发并加速上线部署，最佳实践需参考 MLOps 范例。...近数据仓库之父 Bill Inmon 最也阐述了类似的观点： “一开始，我们会把所有的数据都扔到一个大坑中，称其为“数据湖”。但我们很快就会发现，仅仅将数据扔进坑里是毫无意义的操作。...尽管 Snowflake 这类“云原生”数据仓库支持以数据湖格式（开放数据格式）读取外部表，也实现了湖仓一体方法，但是： Snowflake 数据的主要来源是自身的内部数据，存储成本更高。...Snowflake 的 SQL 引擎的优化，主要针对其内部格式查询数据。...那么是否能用基本的 SQL 语句完成数据转换？答案虽然是肯定的，但只能祝一切好运。 SQL 有其强大之处，但并非适用于一切。SQL 并非一种 通用编程语言，因此非常难以实现递归和循环，难以使用变量。
数据湖基本剖析 根据 Hay、Geisler 和 Quix（2016 年）的说法，数据湖的三个主要功能是从多个数据源提取原始数据，将其存储在安全的存储库中，并允许用户通过直接查询数据湖来快速分析所有数据...数据湖文件格式用作数据处理单元，其中数据源以面向列的格式压缩以优化查询和探索。最后数据湖表格式通过将所有数据源聚合到一个表中来帮助进行数据分析。...这种跟踪在多个用例中都有帮助，例如通过仅处理更改来优化 ETL 过程，仅使用新信息而不是整个表更新 BI 仪表板，以及通过将所有更改保存在更改日志中来帮助审计。...因此数据湖应该具有内置的恢复功能，让用户可以通过简单的命令使用安全备份恢复相关表的先前状态。 自动调整文件大小 在处理大型文件系统（如大数据应用程序中的文件系统）时，文件大小会迅速增长。...索引管理 索引表可以使数据湖加速查询执行[25]，使用索引而不是遍历整个数据集来提供结果。在 SQL 查询中应用过滤器时，索引特别有用，因为它简化了搜索。
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。...大多数现代数据仓库解决方案都设计为使用原始数据。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。...我们建议使用现代的数据仓库解决方案，如Redshift、BigQuery或Snowflake。作为管理员或用户，您不需要担心部署、托管、调整vm大小、处理复制或加密。...您可以通过发出SQL命令开始使用它。 可伸缩性 当您开始使用数据库时，您希望它具有足够的可伸缩性来支持您的进一步发展。广义上说，数据库可伸缩性可以通过两种方式实现，水平的或垂直的。...也可以考虑使用Hadoop和Hive、Spark SQL或Impala作为解决方案，如果你有相关的专业知识，你可以分配专门的人力资源来支持它。
你曾经是否有构建一个开源数据湖[1]来存储数据以进行分析需求？数据湖包括哪些组件和功能？ 不了解 Lakehouse[2] 和 数据仓库[3] 之间的区别？...有了数据湖，数据变得越来越可用，早期采用者发现他们可以通过为业务服务构建新应用程序来获取洞察力。数据湖支持使用多种不同类型的数据以低成本大规模捕获和存储原始数据。...为了结束Lakehouse与数据仓库进行比较[21]，我们可以说：Lakehouse更开放（开放格式），并且随着更多的 DIY 和将不同工具，可以支持不同用例，而数据仓库更封闭（主要是闭源），为 BI...不过我们可以更改一张表格，表格格式负责在所有分布式文件上切换它，最重要的是不需要重写表和基础文件。 ACID 事务、回滚、并发控制 ACID 事务[24]确保所有更改都成功提交或回滚。...您可以访问该数据的任何历史版本，通过易于审核简化数据管理，在意外写入或删除错误的情况下回滚数据，并重现实验和报告。时间旅行支持可重现的查询，可以同时查询两个不同的版本。
开源开放：Arctic 采用 Apache 2.0 许可，提供对权重和代码的开放访问，Snowflake 还将开源所有的数据方案和研究发现。...通过数百次小规模的消融实验，该团队了解到通用技能，如常识推理，可以在初始阶段学习；而编码、数学和 SQL 等更复杂的指标可以在训练后期有效学习。 这可以类比于人类的生活教育，从简单到困难逐步获取能力。...推理效率 推理效率也是模型高效的一个重要方面，影响到模型是否可以在低成本下进行实际部署。...因此，Snowflake 需要几个创新思路来确保 Arctic 能够高效推理： a) 在批大小较小的交互推理中，例如批大小为 1，MoE 模型的推理延迟受制于读取所有活跃参数的时间，推理是受内存带宽限制的...为了实现计算受限的推理和与 Arctic 中少量活跃参数相匹配的高吞吐量，需要一个较大的批大小。实现这一点需要有足够的 KV 缓存来支持，同时还需要足够的内存来存储模型的近 500B 参数。
时间线存储在 .hoodie 文件夹中，在我们的例子中是存储桶。事件将保留在时间线上直到它们被删除。整个表和文件组都存在时间线，通过将增量日志应用于原始基本文件，可以重建文件组。...与 Parquet 和 Avro 一样，Hudi 表可以被 Snowflake[10] 和 SQL Server[11] 等作为外部表读取。...增量查询 Hudi 可以使用增量查询提供自给定时间戳以来更改的记录流。我们需要做的就是提供一个开始时间，从该时间开始更改将被流式传输以查看通过当前提交的更改，并且我们可以使用结束时间来限制流。...本教程使用 Spark 来展示 Hudi 的功能。但是Hudi 可以支持多种表类型/查询类型，并且可以从 Hive、Spark、Presto 等查询引擎查询 Hudi 表。...: [https://blog.min.io/minio_and_snowflake/](https://blog.min.io/minio_and_snowflake/) [11] SQL Server
其中，从多种来源提取数据、把数据转换成可用的格式并存储在仓库中，是理解数据的关键。 此外，通过存储在仓库中的有价值的数据，你可以超越传统的分析工具，通过 SQL 查询数据获得深层次的业务洞察力。...该服务能够自动执行、更新元数据，清空和许多其他琐碎的维护任务。伸缩也是自动的，按秒计费。 用户可以使用 SQL 或者其他商业智能和机器学习工具来查询半结构化数据。...Snowflake 将存储和计算层分离，因此乐天可以将各个业务单元的工作负载隔离到不同的仓库中，来避免其互相干扰。由此，乐天使更多的运营数据可见，提高了数据处理的效率，降低了成本。...“两个月内，我们可以通过绿色和红色指标来判断该地区是否达到了销售目标和业绩目标，”必胜客亚太区数字体验经理 Pin Yiing Gork 表示，“我们也能深入了解了任何潜在的问题，并确定了需要解决的问题...例如，数据已经在谷歌云中的企业可以通过在谷歌云上使用 BigQuery 或者 Snowflake 来实现额外的性能提升。由于数据传输路径共享相同的基础设施，因此可以更好地进行优化。
，比如AWS RedShift及SnowFlake等；另外一条是从数据湖向湖仓一体演进，基于开放的查询引擎和新引入的开放表存储格式达到分布式数仓的处理效率，这方面闭源商业产品的代表是DataBricks...SQL，他们基于兼容Spark API的闭源Photon内核和DeltaLake存储格式以及S3对象存储的湖仓一体架构，宣称在TPC-DS Benchmark上性能超过专门的云数据仓库SnowFlake...对比开放的SQL引擎、存储格式如：Presto、Spark、ORC、Parquet和分布式数仓如：ClickHouse、SnowFlake对应层的实现，其实差别不大，开源分布式引擎一直在逐渐补足SQL...，比如对数据文件定期compact到合适的大小或者对数据进行合理排序和分组，对于大规模的数据来说，数据的优化组织可以大大提高查询的效率。...布隆过滤器实际上是一个很长的二进制向量和多个Hash函数，数据通过多个函数映射到二进制向量的比特位上，布隆过滤器的空间效率和查询时间都非常高效，非常适合用于检索一个元素是否存在于一个集合中。
"我们所看到的是，越来越多的人现在觉得他们可以真正使用他们在数据湖中的数据，与我们一起进行数据仓库工作负载。而这些可能是工作负载，否则会去Snowflake的。"...但是，数据湖仓是否意味着数据仓库的终结？数据湖仓是一个新的、开放的数据管理架构，它将数据湖的灵活性、成本效益和规模与数据仓库的数据管理和ACID交易结合起来，使所有数据的商业智能和ML成为可能。...在目前的状态下，现代数据栈中的大多数数据质量工具都集中在监控管道元数据或对仓库中的静态数据进行SQL查询--有些工具与不同层次的数据脉络或根本原因分析相联系。...一个只对仓库中的数据进行SQL查询的工具可能被定义为端到端的数据可靠性工具，而一个监控管道元数据的工具可能被定义为数据质量监控工具（反之亦然）。这个名单还在继续。...随着现代数据栈的兴起，任何公司无论大小都可以以灵活和非成本高昂的方式存储和利用大量的数据，而不需要一支技术人员的军队。
这种成本计算的复杂性在Snowflake的捆绑CPU定价解决方案中得到了一些解决，但同样，提前预见您的查询需求是一个有待解决的挑战。...随意更改数据类型和实施新表格和索引的能力有时可能是一个漫长的过程，事先考虑到这一点可以防止未来的痛苦。 在将数据注入到分析架构中时，评估要实现的方法类型非常重要。...正确的摄取方法和错误的方法之间的差异可能是数据丢失和丰富数据之间的差异，以及组织良好的模式和数据沼泽之间的差异。 例如，Snowflake通过不同的虚拟仓库支持同时用户的查询。...根据Periscope数据，你可以： “......让您的隔夜ETL进程运行在更慢、更便宜的仓库资源上，然后在业务时间内通过更强大的仓库启用实时的临时查询。”...通过利用Panoply的修订历史记录表，用户可以跟踪他们数据仓库中任何数据库行的每一个变化，从而使分析师可以立即使用简单的SQL查询。
我们通过比较多种云环境中可用的两种流行技术来做到这一点：Databricks 和 Snowflake。 正如我们在上一篇文章中了解到的，数据分析平台可以分为多个阶段。...上面，我们可以看到一张图片，大致了解了管道中 Snowflake 和 Databricks 的角色。在这里，我们可以将工具分类为处理（绿色）或存储（蓝色）。 ...最近，Databricks 已将其能力大幅扩展至传统数据仓库的方向。Databricks 提供了现成的 SQL 查询接口和轻量级的可视化层。此外，Databricks 提供了一种数据库类型的表结构。...根据数据湖范式，文件格式本身是开放的，任何人都可以免费使用。...几年前，Snowflake 通过提供高度分布式和可扩展的计算能力扰乱了数据仓库市场。这是通过在数据仓库架构中完全分离存储和处理层来完成的。传统上，这一直是大数据世界中数据仓库解决方案的主要障碍。
当前的行业趋势表明客户对两层数据湖+数仓架构并不满意，首先近年来几乎所有的数据仓库都增加了对Parquet和ORC格式的外部表支持，这使数仓用户可以从相同的SQL引擎查询数据湖表（通过连接器访问），但它不会使数据湖表更易于管理...，以及是否可以更改数据对象存储格式而不使用现有的标准（例如Parquet和ORC（不断改进这些格式的新设计不断涌现））。...我们提出了几种技术可以在Lakehouse中优化SQL性能，并且与数据格式无关，因此可以将其与现有格式或未来数据格式一起使用，这些与格式无关的优化大致如下： •缓存：使用元数据层时，Lakehouse系统可以安全地将云对象存储中的文件缓存在处理节点上更快的存储设备...•辅助数据：即使Lakehouse为支持直接I/O访问需要开放表存储格式（如Parquet），它也可以维护其他数据来帮助优化查询，如在Parquet文件中维护表中每个数据文件的列最小-最大统计信息，有助于跳过数据...Polystore旨在解决跨不同存储引擎查询数据这一难题，该问题在企业中持续存在，但是在云数据湖中以开放格式提供的数据比例越来越高，也可以通过直接针对云对象存储运行许多polystore查询，即使基础数据文件是逻辑上分开的
我们客户非常感兴趣的数据目标之一是Snowflake。Snowflake是一个基于云的数据仓库平台，旨在处理和分析大量数据。...现在，通过SNP Glue，我们可以获取所有这些数据，并使用Glue自己的CDC(更改数据捕获)——有时与SLT的增量捕获一起使用，将所有SAP数据包括不断更改的数据复制到云端的基于Snowflake的数据仓库中...Snowflake基于SQL的关键特性“弹性”(即可伸缩性)，并附带了强大的数据处理特性来覆盖ETL(提取-转换-加载)中的“T”，这对于现代集成体系结构(主要是关于ELT而不是ETL)来说很有意义，只是为了解耦数据集成和数据转换的复杂性...简而言之，Snowflake是数据平台(以前称为数据仓库)的某种程度上与云无关的SaaS产品。Snowflake支持通过连接器和api与各种数据科学和人工智能工具集成。...我们的目标是在Snowflake上实现(并极大地改进)包括delta合并在内的数据流，即将更新的记录集成到数据仓库中。
您是否可以接受停机时间来添加额外的计算资源或存储，还是需要24x7全天候运行？ 并发：描述系统可以同时支持多个用户的程度。...“通过大规模并行处理（MPP）设计，查询通常比在对称多处理（SMP）系统上构建的传统数据仓库快50倍”。-微软公司。...数据混洗：与MPP解决方案不同，MPP解决方案的数据可以通过一致的散列密钥或数据复制来共存，因此没有选项可以在Hadoop节点上放置数据。...不是通过共享存储服务支持单个MPP集群，而是可以启动多个独立的计算资源集群，每个集群的大小和操作都是独立的，但是可以从公共数据存储中加载和查询数据。...潜在的零停机时间：与MPP解决方案（通常需要停机时间来调整群集大小）不同，EPP解决方案可以（例如使用Snowflake）即时扩展或缩小群集大小，停机时间为零。
"我们所看到的是，越来越多的人现在觉得他们可以真正使用他们在数据湖中的数据，与我们一起进行数据仓库工作负载。而这些可能是工作负载，否则会去Snowflake的。"...但是，数据湖仓是否意味着数据仓库的终结？数据湖仓是一个新的、开放的数据管理架构，它将数据湖的灵活性、成本效益和规模与数据仓库的数据管理和ACID交易结合起来，使所有数据的商业智能和ML成为可能。...现在有无数种方法来描述重要但有点庞杂的过程，可以被定义为数据质量验证和监测。...在目前的状态下，现代数据栈中的大多数数据质量工具都集中在监控管道元数据或对仓库中的静态数据进行SQL查询--有些工具与不同层次的数据脉络或根本原因分析相联系。...一个只对仓库中的数据进行SQL查询的工具可能被定义为端到端的数据可靠性工具，而一个监控管道元数据的工具可能被定义为数据质量监控工具（反之亦然）。这个名单还在继续。
与数据湖相比，Lakehouse 集成了计算框架和 SQL 查询引擎，添加了数据治理能力，支持 Catalog 表管理和先进的作业编排。...Snowflake 也有一套完整的数据仓库系统，它有自己的计算引擎和存储格式、Cache 等一系列系统，在这些系统之上引入了数据湖的格式，比如引入 Iceberg。...非功能性设计要素包括：弹性高可用、加强的数据治理、尽量少的数据冗余、高并发支持、运维可观测性、高开放性。 一体化架构：指将数据仓库和数据湖融合在一起，实现数据的统一管理和使用。...二是时间旅行（Time Travel），我们能用它对数据进行回溯和重放，去做数据的回补。 三是并发（Concurrency），不同的 Job 可以同时操作一张表。...最后通过 DWS 层把数据写入到我们需要分析的服务里面。 ---- 4. 湖仓一体 湖仓一体是在构建近实时 ETL 场景的基础之上，按照完整的数据仓库分层模型去建设数仓。
主要信息如下： 在去年的DB-Engines排名中，Snowflake是在参选的383个监测系统中最受欢迎的数据库管理系统。 因此，我们宣布Snowflake为2021年的DBMS。...为了确定年度DBMS，我们用2022年1月流行度得分与2021年1月得分的差值而不是百分比增长来代表其受欢迎程度，这种方法对年初流行度较低的数据库更加友好。...基于本方法，我们计算出2021年度流行度分数增长最多的三个数据库。换句话说，在这套统计方法中，例如工作机会、专业词条和网络引用等，2021年，我们通过这些数据库增加的人气来进行排序。...虽然它与DB-Engines流行度排名前三的系统，即Oracle、MySQL和Microsoft SQL Server的差距仍然很大，但这个差距正在不断缩小。...Server （https://db-engines.com/en/system/Microsoft+SQL+Server） 2015年度 Oracle （https://db-engines.com
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