在“数据湖”概念与理论逐渐深入人心的今天,面向云存储的交互式查询这个需求场景显得愈发重要。这是因为原生的云存储(主要指S3这样的对象存储)既能够容纳大容量的明细数据,又能在性能和成本间取得一个很好的平衡——如果它同时再支持复杂的即席分析查询,那么云原生存储就将成为数据湖的最佳载体,对于实现数据分析人员的自由探索和应用系统的查询集成都有着非常重要的意义。
在可靠性、准确性和性能方面,人工智能和机器学习都严重依赖于大型设备。因为数据池越大,你就越能对模型进行训练。这就是为什么重要的数据平台能够高效地处理不同的数据流和系统,而不管数据的结构(或缺乏)、数据
虽然我们主要用的还是11g,但是Oracle 18c、19c,甚至20c逐渐成为了选择,eygle的博客中对Oracle 18c、19c和20c十大新特性做了介绍,我们了解一下。
经过测试使用发现,RDS PostgreSQL 存在限制的主要有两类 SQL 命令:
Azure Synapse Analytics 是一项针对大型公司的无限信息分析服务,它被呈现为 Azure SQL 数据仓库 (SQL DW) 的演变,将业务数据存储和宏或大数据分析结合在一起。 在处理、管理和提供数据以满足即时商业智能和数据预测需求时,Synapse 为所有工作负载提供单一服务。后者通过与 Power BI 和 Azure 机器学习的集成而成为可能,因为 Synapse 能够使用 ONNX 格式集成数学机器学习模型。它提供了处理和查询大量信息的自由度.作为微软在西班牙为数不多的 Pow
作为管理员,您需要了解运行 Hive 查询的 Hive 默认授权是不安全的,以及您需要做什么来保护您的数据。您需要了解您的安全选项:设置 Ranger 或基于存储的授权 (SBA),它基于模拟和 HDFS 访问控制列表 (ACL),或这些方法的组合。
Greenplum数据库使用roles管理数据库访问权限。角色的概念包含用户和组的概念。 一个角色可以是一个数据库用户、一个数据库组或者两者间距。角色可以拥有数据库对象(例如表),并可以将这些对象上的权限赋予其他角色,依此来控制对对象的访问。角色可以是其他角色的成员,因此成员角色可以继承其父角色的对象权限。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。
今年SQL Server 30岁了!SQL Server 这些年来不断发展,本文介绍了这些年来的一些变化和版本。
通过数据虚拟化打破数据孤岛, 通过利用SQL Server PolyBase, SQL Server大数据集群可以在不移动或复制数据的情况下查询外部数据源。SQL Server 2019引入了到数据源的新连接器。
在 2017 Oracle OpenWorld大会上,关于 Oracle 18c 的一系列新特性已经被披露出来,借助分散在各个会场的公开分享主题和内容、OOW提供的PPT下载,我们和大家抢鲜分享一下 18c 中极具吸引力的新特性。 注意:标题里提到的10仅为约数,文章中提到的新特性不仅10个,分列也只是为了阅读便利,这些特性可能随着版本发布发生改变,仅供参考。 1.自治数据库 - Autonomous Database 首先,从最高级别上,Oracle 18c 将是一个『自治数据库 - Autonomou
Hive 是由 Facebook 开源的基于 Hadoop 的数据仓库工具,用于解决海量「结构化日志」的数据统计。
您配置 Hive 仓库连接器 (HWC) 的方式会影响查询授权过程和您的安全性。有多种方法可以通过 HWC 访问 Hive,并不是所有操作都通过 HiveServer (HS2)。一些操作,例如 Spark Direct Reader 和 Hive Streaming,通过 HMS 直接进入 Hive,其中通常适用基于存储的权限。
您可以创建ACID(原子性,一致性,隔离性和持久性)表用于不受限制的事务或仅插入的事务。这些表是Hive托管表。数据与Schema一起位于Hive metastore中。或者,您可以创建一个外部表用于非事务性使用。数据位于Hive Metastore外部。模式元数据位于Hive Metastore内部。因为外部表受Hive的控制很弱,所以该表不符合ACID。
2019数据技术嘉年华于11月16日在京落下了帷幕。大会历时两天,来自全国各地上千名学术精英、数据库领袖人物、数据库专家、技术爱好者在这里汇聚一堂,围绕“开源 • 智能 • 云数据 - 自主驱动发展 创新引领未来”的大会主题,共享"开源自研,云和数据,智能运维,智能业务,数据前沿,用户实践"六大主题盛宴。
在过去的十年中,我们的客户成功部署的大规模数据集群已成为推动需求的大数据飞轮,它可以引入更多的数据,应用更复杂的分析,并成就了从业务分析师到数据科学家的许多新数据从业者。这种前所未有的大数据工作负载并非没有挑战。数据架构层就是这样一个领域,不断增长的数据集已经突破了可扩展性和性能的极限。数据爆炸必须用新的解决方案来应对,这就是为什么我们很高兴在Cloudera Data Platform (CDP)引入专为大规模数据集设计的下一代表格式(table format) - Apache Iceberg。今天,我
CDH5中的Hive版本是1.1,而CDP7中的Hive版本为3。Hive3相对Hive1更新特别多,比如支持全新的ACID v2机制,并且底层使用Tez和内存进行查询,相比MR的方式性能提升超过10倍,支持物化视图以及语法使用扩充等等。因为是一次大版本的更新,对于老的CDH5用户升级到CDP7,会需要对于Hive3有足够的了解与准备,才能保证升级成功。本文主要介绍Hive3的新特性,架构,以及语法改造说明。
Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎,建立在 Apache Lucene 基础上。它提供了一个可扩展的、实时的搜索和分析平台,用于处理和分析大规模的结构化和非结构化数据。 在类实时读写与全文检索上有极大的优势。
了解Apache Hive 3的主要设计功能(例如默认的ACID事务处理)可以帮助您使用Hive来满足企业数据仓库系统不断增长的需求。
若是少量数据;可选择的解决方案有很多。常用的用 Pl/SQL developer工具,或者手动转换为 INSERT 语句,或者通过API。但数据量大;用上面的方法效率太烂了。本文来说说 Oracle 数据的加载和卸载。
因为不少同学正在使用SQL SERVER进行学习,但是在学习第一步的安装阶段便出现了问题或者安装后经常需要激活等情况,因此做了一个简单的安装指引。大家可以在歌声中边听边学。
本文介绍了如何使用Flume从关系型数据库中抽取数据,并将其写入到HDFS上。主要涉及到Flume的Source、Channel和Sink组件,以及如何使用HBase和Hive作为存储媒介。最后,给出了一个使用该方案进行数据抽取的示例。
云和恩墨大讲堂社群(本文底部有入群方式)里有人提出一个需求:一张表数据量很大,如何只导出其中一部分列?云和恩墨CTO、Oracle ACE总监、ACOUG核心专家杨廷琨老师使用了数据泵的方式,细致入微地解释了过程并给出具体的代码实现。数据和云(ID:OraNews)独家发布,以飨读者。
想要一个数据库长久健康的运行,离不开完备的运维工作,切忌只运而不维。针对Greenplum分布式数据库,集群由大量服务器组成,对运维人员或DBA,不仅要关注数据库本身,还要注意集群中各硬件的状况,及时发现并处理问题。本篇介绍权限与角色管理、数据导入导出、性能优化、例行监控、例行维护、推荐的监控与维护任务六方面常规工作内容,目标是满足Greenplum系统维护、使用等方面的要求,保证提供稳定高效的数据库服务。
Cloudera Runtime(CR)服务包括Hive和Hive Metastore。Hive服务基于Apache Hive 3.x(基于SQL的数据仓库系统)。Hive 3.x与以前版本相比的增强功能可以提高查询性能并符合Internet法规。
外部表只能在Oracle 9i 之后来使用。简单地说,外部表,是指不存在于数据库中的表。通过向Oracle提供描述外部表的元数据,我们
随着2月的春风吹拂,Oracle 19c 的第一个 Exadata 版本发布将马上发布出来,等待可测试版本的朋友们马上即可如愿了。
并行在平时工作中可能不是很注意,因为有时候即使设定了parallel 相关的hint,感觉性能也好不到哪去。这是我以前的感觉。 今天通过一个案例来分享一下通过parallel来使数据加载的速度达到极速提升。 现有一个很让人头疼的表,里面还有clob字段,通过exp/imp来导出导入数据,导出慢还可以接受,导入的速度大概在一秒钟1000条的速度,对于千万,上亿的数据来说,简直就是噩梦。对于数据泵,也测试了各种可能的改进方法。但是效果都不让人满意,首先就是对于undo的消耗极大,还有impdp中parallel
数据仓库(Data Warehouse),可简写为 DW 或 DWH,数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持(Decision Support)。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。
Hive存储的是逻辑上的数据仓库信息,包括表的定义、数据的存储位置(HDFS路径)、分区和表的元数据等。实际的数据文件存储在HDFS上,Hive通过HQL(Hive Query Language)实现对这些数据的SQL-like查询,本质上是将SQL查询转换为MapReduce任务在Hadoop上执行。
greenplum Schema 是 Database中逻辑组织object和data。 在同一Database中,不同schema的对象可以使用相同的名称。
表类型的定义和表类型与 ACID 属性的关系图使得 Hive 表变得清晰。表的位置取决于表的类型。您可以根据其支持的存储格式选择表的类型。
Apache Doris 是一个开源实时数据仓库。它可以从各种数据源收集数据,包括关系数据库(MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle等)、日志和来自物联网设备的时间序列数据。能够进行报告、即席分析、联合查询和日志分析,因此可用于支持仪表板、自助式 BI、A/B 测试、用户行为分析等。
Hive 是建立在 Hadoop 基础上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 QL ,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
这两种文件格式Hive都支持,但是有个缺点就是:用户要对文本文件中那些不需要作为分隔符处理的逗号或者制表符格外小心。
在创建外部表定义时,必须指定文件格式和文件位置 三种用来访问外部表数据源的协议:gpfdist, gpfdists和gphdfs
一、基本操作 1. INSERT 在常用的增删改查数据库操作中,HAWQ仅支持INSERT和SELECT两种,不支持UPDATE和DELETE,这主要是因为HDFS是一个只能追加数据而
Cloudera Data Platform (CDP)通过合并来自Cloudera Enterprise Data Hub (CDH)和Hortonworks Data Platform (HDP)这两个传统平台的技术,为客户带来了许多改进。CDP 包括新功能以及一些先前存在的安全和治理功能的替代方案。CDH 用户的一项重大变化是将 Sentry 替换为 Ranger 以进行授权和访问控制。
InterSystems SQL提供对InterSystems IRIS®Data Platform数据库中存储的数据的无懈可击的标准关系访问。
虽说近些年来,从国内数据库市场来看,Oracle是有些势衰;但从全球角度来说,其霸主地位依然不可撼动。其技术的演讲变化,仍然对行业数据库发展有着颇大的指导引领意义。下面是我对其近三年来发布的新特性加以盘点,进而洞察行业变化,挖掘技术趋势。材料部分内容引用自盖总的《Oracle新特性》系列文章,感谢!
编辑手记:也许Oracle 12.2在内核上的智能改进只能让你眼前一亮,那今天基于Big Data和数据仓库的性能优化增强则会让你伸手触Oracle的强大灵魂。细腻中霸气侧漏,这就是Oracle 12
环境: 服务端:RHEL6.4 + Oracle 11.2.0.4 目录: 一、 创建外部表
mssql-cli.x86_64 : Microsoft SQL Server CLI
翻译自 MinIO’s Object Storage Supports External Tables for Snowflake 。
从本篇开始,介绍使用Kettle实现Hadoop数据仓库的ETL过程。我们会引入一个典型的订单业务场景作为示例,说明多维模型及其相关ETL技术在Kettle上的具体实现。本篇首先介绍一个小而典型的销售订单示例,描述业务场景,说明示例中包含的实体和关系,并在MySQL数据库上建立源数据库表并生成初始的数据。我们要在Hive中创建源数据过渡区和数据仓库的表,因此需要了解与Hive创建表相关的技术问题,包括使用Hive建立传统多维数据仓库时,如何选择适当的文件格式,Hive支持哪些表类型,向不同类型的表中装载数据时具有哪些不同特性。我们将以实验的方式对这些问题加以说明。在此基础上,我们就可以编写Hive的HiveQL脚本,建立过渡区和数据仓库中的表。本篇最后会说明日期维度的数据装载方式及其Kettle实现。
使用Replication Manager 将 Hive 数据迁移到 CDP 后,您可能需要执行其他任务。您需要了解 Hive 3.x 和更早版本之间的语义差异。其中一些差异要求您更改 Hive 脚本或工作流程。此外,您需要将使用 CDP 不支持的 Hive CLI 的脚本转换为 Beeline。
AWS Athena和Google BigQuery都是亚马逊和谷歌各自云上的优秀产品,有着相当高的用户口碑。它们都属于无服务器交互式查询类型的服务,能够直接对位于云存储中的数据进行访问和查询,免去了数据搬运的麻烦。对于在公有云的原生存储上保存有大量数据的许多客户而言,此类服务无疑非常适合进行灵活的查询分析,帮助业务进行数据洞察。
Greenplum 架构和核心引擎 Greenplum 架构和核心引擎 1 学习地址 2 1 Greenplum 架构概述 2 1.1 概述简介 2 1.2 MPP无共享静态拓扑 3 1.3 集群内数据分两类 3 1.4 对用户透明 4 1.5 用户数据表 4 1.6 系统表/数据字典 5 1.7 数据分布:并行化处理的根基 5 1.8 多态储存:根据数据温度选择最佳的储存方式 6 1.8.1 行储存 6 1.8.2 列储存 6 1.8.3 外部表 6 2 Greenplum SQL的执行过程 7 2.1
因兄弟项目中mysql有点扛不住了,要做sql优化,但是业务有点小复杂,优化起来有点麻烦(sql嵌套有点多),便想着用Mpp数据库Greenplum测试下,看性能和复杂度怎么样,趟趟水。
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