如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。 如果你对Pandas有一些经验，并且你知道它最大的问题——它不容易扩展。有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。 大多数Dask AP
黄廷忠（网名：认真就输） 云和恩墨技术专家 个人博客：http://www.htz.pw/ 故障描述： 最近遇到11.2.0.3 RAC FOR AIX平台在出账高峰期生成的归档日志有损坏，导致归档日志文件备份失败。关键在此系统上有DG，并且在出账的期间，由于需要，将备库转换成SNAPSHOT STANDBY，此时遇到主库已经成功传输到备库的归档文件在主库不能删除的BUG，还由于其它一些原因，禁用主机传输到备库的归档路径。悲剧来了，归档日志文件坏了，没有办法，月初高峰期后，使用增量备份来前滚物理备库吧，
求助电话 只剩下键盘敲打声的办公室，被一个突如其来的电话打破了宁静。电话那头，是某公安客户的紧急求助。 案发现场 其核心数据库，由于存储突然断电，导致数据库实例crash，待存储工程师修复好存储后，时间已经过去一天多了。期间客户为了避免业务中断，把十几天前的一个逻辑备份恢复回来以供临时使用，却发现由于缺少几张关键表的数据导致部分业务无法正常进行，客户方压力很大，希望存储修复好后，尽快把旧库上一些核心数据恢复回来。 天公不作美 天公不作美，存储修复好后，发现ASM实例不能将磁盘组装载，听客户说到这里，沃趣工程
摘要 通常我们要进行数据迁移，可以使用的方案有很多，比如数据泵、RMAN、GoldenGate，甚至是第三方同步软件DSG、DDS等。但是对于传统的迁移方式来说，数据量越大，需要的停机时间越长。增强版
广告主和代理商通过广告投放平台来进行广告投放，由多个媒介进行广告展示 ，从而触达到潜在用户。整个过程中会产生各种各样的数据，比如展现数据、点击数据。其中非常重要的数据是计费数据，以计费日志为依据向上可统计如行业维度、客户维度的消耗数据，分析不同维度的计费数据有助于业务及时进行商业决策，但目前部门内消耗统计以离线为主，这种T+1延迟的结果已经无法满足商业分析同学的日常分析需求，所以我们的目标为：建设口径统一的实时消耗数据，结合BI工具的自动化配置和展现能力，满足业务实时多维消耗分析，提高数据运营的效率和数据准确性。
首先交代一下背景，由于某些因素的限制，我们公司目前的备份策略采用的是隔天全备的方案，增量备份则使用的是binlog server的方式，那么如何快速恢复就成为了我们需要思考的问题
随着ApacheParquet和Apache ORC等存储格式以及Presto和Apache Impala等查询引擎的发展，Hadoop生态系统有潜力作为面向分钟级延时场景的通用统一服务层。然而，为了实现这一点，这需要在HDFS中实现高效且低延迟的数据摄取及数据准备。
数据文件是Apache Iceberg表真实存储数据的文件，一般是在表的数据存储目录的data目录下，如果我们的文件格式选择的是parquet,那么文件是以“.parquet”结尾，例如：
刚刚结束的Data + AI summit上，Databricks宣布将Delta Lake全部开源。
大家都知道，对于面试官来说，没有办法能够很直接的能问到面试者对于SQL的理解，所以就会有很多千奇百怪的问题就出现了，比如 SQL 优化，索引创建原则，索引的最左匹配原则，唯一索引，联合索引，甚至就开始询问关于 MySQL 的存储引擎了。
一篇由三位Hudi PMC在2018年做的关于Hudi的分享，介绍了Hudi产生的背景及设计，现在看来也很有意义。
在发布的Apache Hudi 0.10.0版本中共解决了388个issue，包括众多重磅特性支持以及Bug修复。
随着Apache Parquet和Apache ORC等存储格式以及Presto和Apache Impala等查询引擎的发展，Hadoop生态系统有潜力作为面向分钟级延时场景的通用统一服务层。然而，为了实现这一点，这需要在HDFS中实现高效且低延迟的数据摄取及数据准备。
一篇关于字节跳动基于 Apache Hudi 的实时数据湖平台 ByteLake 的分享。
作者 | 罗贵林： 云和恩墨技术工程师，具有8年以上的 Oracle 数据库工作经验，曾任职于大型的国家电信、省级财政、省级公安的维护，性能调优等。精通 Oracle 数据库管理，调优，问题诊断。擅长 SQL 调优，Oracle Rac 等维护，管理。
首先看一下测试nc文件，总计7个文件，每个文件大约6.7G，是CNRM-CM6-1-HR模式按照25年的时间分开存储的。
Dask是一个用于并行计算的强大工具，它旨在处理大规模数据集，将数据拆分成小块，并使用多核或分布式系统并行计算。Dask提供了两种主要的数据结构：Dask.array和Dask.dataframe。在本文中，我们将重点介绍Dask.array，它是Dask中用于处理多维数组数据的部分。
随着Apache Hudi变得越来越流行，一个挑战就是用户如何将存量的历史表迁移到Apache Hudi，Apache Hudi维护了记录级别的元数据以便提供upserts和增量拉取的核心能力。为利用Hudi的upsert和增量拉取能力，用户需要重写整个数据集让其成为Hudi表。此RFC提供一个无需重写整张表的高效迁移机制。
分享一篇关于使用Hudi Clustering来优化Presto查询性能的talk
随着移动互联网，物联网技术的发展，数据的应用逐渐从 BI 报表可视化往机器学习、预测分析等方向发展，即 BI 到 AI 的转变。
数据湖的起源，应该追溯到 2010 年 10 月。基于对半结构化、非结构化存储的需求，同时为了推广自家的 Pentaho 产品以及 Hadoop，2010 年 Pentaho 的创始人兼 CTO James Dixon 首次提出了数据湖的概念。
姊妹篇文章：【DB宝52】Oracle异构平台迁移利器之XTTS（使用rman方式）
快手的传统离线链路和很多公司是一致的，基于 Hive做离线分层数仓的建设。在入仓环节和层与层之间是基于 Spark 或者 Hive做清洗加工和计算。这个链路有以下四个痛点：
作者简介 谢金融 云和恩墨东区交付部 Oracle 工程师，多年来从事 Oracle 第三方服务，曾服务过金融、制造业、物流、政府等许多行业的客户，精通数据库迁移、性能优化和故障诊断。 本文由恩墨大讲
Apache Hudi(简称：Hudi)允许您在现有的hadoop兼容存储之上存储大量数据，同时提供两种原语，使得除了经典的批处理之外，还可以在数据湖上进行流处理。
“ 本文介绍在云端kylin数据迁移的实现方案以及在迁移过程中的遇到哪些问题,并给出了问题解决方案.本次迁移中涉及到的hbase cube表1600+,model数量80+,project 10+”
在腾讯云数据库举办的【国产数据库专题线上技术沙龙】中，4月30日陈爱声的分享已经结束，没来得及参与的小伙伴不用担心，以下是直播的视频和文字回顾。 关注“腾讯云数据库”公众号，回复“0430陈爱声”，即可下载直播分享PPT。 大家好，我是陈爱声，目前负责腾讯云TBase产品实施和运维相关工作。非常感谢大家百忙之中抽空来到TBase直播间。 今天的分享主题是“TBase优秀的企业级能力原理剖析”，主要分为四个特性。 第一：数据透明加密能力。 第二：基于任意时间点的恢复能力。 第三：异构数据同步能力。 第
首先我们介绍什么是CDC？CDC的全称是Change data Capture，即变更数据捕获，它是数据库领域非常常见的技术，主要用于捕获数据库的一些变更，然后可以把变更数据发送到下游。它的应用比较广，可以做一些数据同步、数据分发和数据采集，还可以做ETL，今天主要分享的也是把DB数据通过CDC的方式ETL到数据湖。
Percona XtraBackup[1]（简称PXB）是 Percona 公司开发的一个用于 MySQL 数据库「物理热备」的备份工具，支持 MySQl（Oracle）、Percona Server 和 MariaDB，并且全部开源，真可谓是业界良心。我们 RDS MySQL 的物理备份就是基于这个工具做的。
分析用例几乎只使用查询表中列的子集，并且通常在广泛的行上聚合值。面向列的数据极大地加速了这种访问模式。操作用例更有可能访问一行中的大部分或所有列，并且可能更适合由面向行的存储提供服务。Kudu 选择了面向列的存储格式，因为它主要针对分析用例。
Apache Hudi将核心仓库和数据库功能直接带到数据湖中。Hudi提供了表、事务、高效upserts/删除、高级索引、流式摄取服务、数据群集/压缩优化以及并发，同时保持数据以开源文件格式保留。
一篇由Apache Hudi PMC Bhavani Sudha Saktheeswaran和AWS Presto团队工程师Brandon Scheller分享Apache Hudi和Presto集成的一篇文章。
Delta Lake 现阶段判定一条数据是不是已经存在是比较暴力的，直接做一次全表join（如果有分区会好点）。这样可以得到待更新记录所在的文件路径。在特定场景，这个开销会非常大。上次和一位朋友聊天，他对这个点也"耿耿于怀"。 尤其是做MySQL表同步的时候，通常是没有分区的，这就意味着每次都有一次全表扫描。
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。
数据湖是目前比较热的一个概念，许多企业都在构建或者计划构建自己的数据湖。但是在计划构建数据湖之前，搞清楚什么是数据湖，明确一个数据湖项目的基本组成，进而设计数据湖的基本架构，对于数据湖的构建至关重要。关于什么是数据湖？有不同的定义。
上一篇已经，针对XTRABACKUP 的在版本上的问题，导致在使用较新版本的MYSQL上，只能使用mysqlbakcup. 到底mysqlbakcup 是一个什么样的企业级别的工具。今天我们就看看他有什么样的功能。
在构建实时数仓的过程中，如何快速、正确的同步业务数据是最先面临的问题，本文主要讨论一下如何使用实时处理引擎Flink和数据湖Apache Iceberg两种技术，来解决业务数据实时入湖相关的问题。
Apache Hudi 0.14.0 标志着一个重要的里程碑，具有一系列新功能和增强功能。其中包括引入Record Level Index、自动生成记录键 、用于增量读取的 hudi_table_changes函数等等。值得注意的是，此版本还包含对 Spark 3.4 的支持。在 Flink 方面，0.14.0 版本带来了一些令人兴奋的功能，例如一致哈希索引支持、支持Flink 1.17 以及支持更新和删除语句。此外此版本还升级了Hudi表版本，提示用户查阅下面提供的迁移指南。我们鼓励用户在采用 0.14.0 版本之前查看重大特性、重大变化和行为变更。
Iceberg支持分区来加快数据查询。在Iceberg中设置分区后，可以在写入数据时将相似的行分组，在查询时加快查询速度。Iceberg中可以按照年、月、日和小时粒度划分时间戳组织分区。
作者介绍 黄堋 多年一线DBA经验，曾服务于电信、电网、医院等行业客户。擅长数据库优化、数据库升级迁移、数据库故障处理 当主备同步中断了，备库想快一点恢复，偏偏这个时候归档太多恢复不过来或者说需要的归
目前市面上流行的三大开源数据湖方案分别为：Delta、Iceberg 和 Hudi，但是 Iceberg是一个野心勃勃的项目，因为它具有高度抽象和非常优雅的设计，为成为一个通用的数据湖方案奠定了良好基础。目前 Flink+Iceberg 构建全场景实时数仓已经有了非常良好的实践，本文带大家简单了解下Iceberg。后面五分钟学大数据会有一期专门介绍基于Flink+Iceberg打造T+0实时数仓，本文算是这篇文章的前置铺垫。
在本系列的上一篇博客文章中，我们介绍了在Cloudera Machine Learning（CML）项目中利用深度学习的步骤。今年，我们扩大了与NVIDIA的合作伙伴关系，使您的数据团队能够使用RAPIDS AI无需更改任何代码即可大大加快数据工程和数据科学工作负载的计算流程。Cloudera Data Platform上的RAPIDS预先配置了所有必需的库和依赖项，以将RAPIDS的功能带到您的项目中。
上述步骤通常会产生很大的nc文件(>10G)，尤其是在处理大量数据时。最近在处理卫星数据时，最终生成的文件甚至超过了50G，有些甚至超过了100G。而目前xarray对于nc格式的大文件存储让人头疼。在存储这些大文件时耗时很长，甚至可能会导致程序挂起。
当数据规模越来越大，存储成本也水涨船高。随着时间推移，数据热度分布往往呈 2⁄8 原则，即 80% 的访问集中在 20% 的数据上。对于那不经常访问的 80% 数据来说，使用多个 SSD 来存储真是巨大的浪费，需要将冷数据迁移到其他存储成本更低的系统里。这时 JuiceFS 成了理想之选，成本下降 20 倍，同时又提供跟 HDFS 一样高性能的元数据能力（避免Metastore 遍历元数据时雪崩），大量扫描冷数据时也有很高的吞吐量。如果 80% 的数据转移到 JuiceFS 上来，整体成本可节省 90%。如果再给 JuiceFS 提供 适当的空间做缓存，还可以完整替换 HDFS (20% 的热数据通过 JuiceFS 管理的缓存盘来服务，也可以有极高的性能）。
Apache Hudi提供了不同的表类型供根据不同的需求进行选择，提供了两种类型的表
记录一起由于DG主备库之间出现GAP，归档日志丢失，导致备库无法应用日志同步的故障。
随着数据量的增大，咱们入集市的方式渐渐的从“同步数据”变成“增量导入数据”，“增量导入数据”的优点大致有两点：
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