作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan 译者 | 王强 策划 | 蔡芳芳 这是我们在 Google Cloud Platform 上长期旅程的第一步...下图提供了数据流的简化视图。来自站点数据库的数据首先进入数据仓库。来自仓库的一些数据的副本被制作成一个由开源技术提供支持的数据湖。...我们使用同一套网络基础架构，让用户通过 Jupyter 笔记本、Tableau 或从他们的计划作业访问 BigQuery。...我们的仓库使用率存在季节性波动，在高峰时期运行数据提取会非常缓慢。如果我们为提取过程分配更多容量来加速数据传输，就需要一天或整个周末来人工操作。...团队正在研究流式传输能力，以将站点数据集直接注入 BigQuery，让我们的分析师近乎实时地使用。
公司可以不再维护昂贵的内部裸机柜，它可能一天中有 80% 处于空闲状态，而在调度批处理运行时又导致资源受限和瓶颈，这取决于公司拥有的有领域专家或外部支持的工具，它们为大量的作业保留资源，这些作业可以在几秒或几分钟内处理...这些变化让组织可以改变 Hadoop 集群的运行方式，放弃在 YARN 上运行绝大部分批处理作业、分隔本地 ML 作业的传统方法，转而采用更现代化的基于容器的方法，利用 GPU 驱动的机器学习，并把云服务提供商集成到...它在 YARN 上运行一个守护程序来协调作业的运行，这样小的运行就由守护程序来进行安排，要更多资源的作业就交由成熟的 YARN 作业来完成。...ACID 遇到了自身的挑战和限制，它让 Hive 和传统的 RDMBS 或 Google 的 BigQuery （提供有限的更新支持）越来越相似。...最后，要看实际情况——Hadoop 当然不会消亡，但是来自 Amazon、Google 和 Microsoft 的持续投资在未来可能会改变。
我们使用的数据的事件源多种多样，来自不同的平台和存储系统，例如 Hadoop、Vertica、Manhattan 分布式数据库、Kafka、Twitter Eventbus、GCS、BigQuery 和...这些聚合的交互数据尤其重要，并且是真正来自 Twitter 的广告收入服务和数据产品服务检索影响和参与度指标信息。...在谷歌云上，我们使用流数据流作业，对重复数据进行处理，然后进行实时聚合并将数据汇入 BigTable。...第一步，我们构建了几个事件迁移器作为预处理管道，它们用于字段的转换和重新映射，然后将事件发送到一个 Kafka 主题。...第一步，我们创建了一个单独的数据流管道，将重复数据删除前的原始事件直接从 Pubsub 导出到 BigQuery。然后，我们创建了用于连续时间的查询计数的预定查询。
相反，数据仓库有自己的需求，亦可作为上云选择因素： 多种数据集成方式 将数据放入仓库并正确格式化通常是数据仓库面临的最大挑战之一。传统上，数据仓库依赖于批处理提取转换加载作业-ETL。...ETL作业仍然很重要，但现在也有从流式摄取数据；甚至允许你直接对不在仓库中的数据执行查询的能力。 支持数据多元查询 现有数据仓库，除了要支持典型批量查询外，还需要支持诸如adhoc类的查询方式。...数据本身都是存储在”远端存储”中，而非本地。网络可能成为瓶颈，其受到IO传输总量的限制。网络除了承载节点间的数据交换流量外，更多的是要承担大量数据访问的流量。...其本身构建在AWS上，充分利用AWS的基础服务能力，EC2作为计算节点，本地支持缓存，数据表存储在S3中。...Google BigQuery BigQuery是存储与计算分离设计。利用Google的基础服务能力，存储在Collosus FS。工作机制是将SQL查询转换为低级指令，依次执行。
1）多种数据集成方式 将数据放入仓库并正确格式化通常是数据仓库面临的最大挑战之一。传统上，数据仓库依赖于批处理提取转换加载作业-ETL。...ETL作业仍然很重要，但现在也有从流式摄取数据，甚至允许你直接对不在仓库中的数据执行查询的能力。 2）支持数据多元查询 现有数据仓库，除了要支持典型批量查询外，还需要支持诸如adhoc类的查询方式。...数据本身都是存储在”远端存储”中，而非本地。网络可能成为瓶颈，受到IO传输总量的限制。网络除了承载节点间的数据交换流量外，更多的是要承担大量数据访问的流量。 这种方式弹性很好，计算、存储可独立扩展。...本身构建在AWS上，充分利用AWS的基础服务能力，EC2作为计算节点，本地支持缓存，数据表存储在S3中。它提出一种“虚拟仓库”的概念，每个查询可分配到不同的虚拟仓库中，针对不同的仓库也分配不同的资源。...4.4 Google BigQuery [1567044527677004085.jpeg] BigQuery是存储与计算分离设计，利用Google的基础服务能力，存储在Collosus FS。
这就是为什么我们想要提供一些Python库的快速介绍来帮助你。 BigQuery 谷歌BigQuery是一个非常受欢迎的企业仓库，由谷歌云平台（GCP）和Bigtable组合而成。...关于BigQuery的另一点是，它是在Bigtable上运行的。重要的是要了解该仓库不是事务型数据库。因此，不能将其视为在线交易处理（OLTP）数据库。它是专为大数据而设计的。...所以它的工作与千万字节（PB）级的数据集的处理保持一致。 Redshift and Sometimes S3 接下来是亚马逊（Amazon）流行的Redshift和S3。...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。...Kafka Python Kafka是一个分布式发布-订阅消息传递系统，它允许用户在复制和分区主题中维护消息源。 这些主题基本上是从客户端接收数据并将其存储在分区中的日志。
第二种通过一个数据库中间件指定 Sharding 的规则。比如像用户的城市、用户的 ID、时间来做为分片的规则，通过中间件来自动的分配，就不用业务层去做。 这种方式的优点就是简单。...这是 Snowflake 在 S3 里面存储的数据格式的特点，每一个 S3 的对象是 10 兆一个文件，只追加，每一个文件里面包含源信息，通过列式的存储落到磁盘上。 ?...Google BigQuery 第二个系统是 BigQuery，BigQuery 是 Google Cloud 上提供的大数据分析服务，架构设计上跟 Snowflake 有点类似。...BigQuery 的数据存储在谷歌内部的分布式文件系统 Colossus 上面，Jupiter 是内部的一个高性能网络，上面这个是谷歌的计算节点。 ?...我觉得这三点最重要的一点是存储，存储系统决定了云上数据库的设计方向。 为什么 S3 是关键？ 在存储里边我觉得更关键的可能是 S3。
在大多数情况下，AWS Redshift排在前列，但在某些类别中，Google BigQuery或Snowflake占了上风。...Panoply进行了性能基准测试，比较了Redshift和BigQuery。我们发现，与之前没有考虑到优化的结果相反，在合理优化的情况下，Redshift在11次使用案例中的9次胜出BigQuery。...在调查了Redshift，Snowflake和BigQuery之后，Periscope的数据也宣称Redshift在价格和性能方面都是明显的赢家。...但是，从Panoply和Periscope数据分析的角度来看，在集群适当优化时，与BigQuery相比，Redshift显示出极具竞争力的定价： “每查询7美分，每位客户的成本大约为70美元。...这使得文件上传到S3和数据库提取冗余时，需要回到任何时间点，并迅速看到数据如何改变。 生态系统 保持共同的生态系统通常是有益的。
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。...让我们看看一些与数据集大小相关的数学: 将tb级的数据从Postgres加载到BigQuery Postgres、MySQL、MSSQL和许多其他RDBMS的最佳点是在分析中涉及到高达1TB的数据。...ETL vs ELT:考虑到数据仓库的发展 Snowflake构建在Amazon S3云存储上，它的存储层保存所有不同的数据、表和查询结果。...频谱定价:您只需为查询Amazon S3时扫描的字节付费。 保留实例定价:如果您确信您将在Redshift上运行至少几年，那么通过选择保留实例定价，您可以比按需定价节省75%。...当数据量在1TB到100TB之间时，使用现代数据仓库，如Redshift、BigQuery或Snowflake。
将数据流到云端 说到流式传输数据，有很多方法可以实现，我们选择了非常简单的方法。我们使用了 Kafka，因为我们已经在项目中广泛使用它了，所以不需要再引入其他的解决方案。...我们也不能使用 Kafka Connect，因为表中缺少自增列，Kafka Connect 就没办法保证在传输数据时不丢失数据。...因此，我们用新 schema 创建了新表，并使用来自 Kafka 的数据来填充新的分区表。在迁移了所有记录之后，我们部署了新版本的应用程序，它向新表进行插入，并删除了旧表，以便回收空间。...由于我们只对特定的分析查询使用 BigQuery，而来自用户其他应用程序的相关查询仍然由 MySQL 服务器处理，所以开销并不会很高。...另一点很重要的是，所有这些都是在没有停机的情况下完成的，因此客户不会受到影响。 总 结 总的来说，我们使用 Kafka 将数据流到 BigQuery。
将数据流到云端 说到流式传输数据，有很多方法可以实现，我们选择了非常简单的方法。我们使用了 Kafka，因为我们已经在项目中广泛使用它了，所以不需要再引入其他的解决方案。...我们也不能使用 Kafka Connect，因为表中缺少自增列，Kafka Connect 就没办法保证在传输数据时不丢失数据。...因此，我们用新 schema 创建了新表，并使用来自 Kafka 的数据来填充新的分区表。在迁移了所有记录之后，我们部署了新版本的应用程序，它向新表进行插入，并删除了旧表，以便回收空间。...由于我们只对特定的分析查询使用 BigQuery，而来自用户其他应用程序的相关查询仍然由 MySQL 服务器处理，所以开销并不会很高。...另一点很重要的是，所有这些都是在没有停机的情况下完成的，因此客户不会受到影响。 总结 总的来说，我们使用 Kafka 将数据流到 BigQuery。
第二种通过一个数据库中间件指定 Sharding 的规则。比如像用户的城市、用户的 ID、时间来做为分片的规则，通过中间件来自动的分配，就不用业务层去做。 这种方式的优点就是简单。...Google BigQuery 第二个系统是 BigQuery，BigQuery 是 Google Cloud 上提供的大数据分析服务，架构设计上跟 Snowflake 有点类似。...BigQuery 的数据存储在谷歌内部的分布式文件系统 Colossus 上面，Jupiter 是内部的一个高性能网络，上面这个是谷歌的计算节点。...BigQuery 是一个按需付费的模式，一个 query 可能就用两个 slot，就收取这两个 slot 的费用，BigQuery 的存储成本相对较低，1 TB 的存储大概 20 美金一个月。...我觉得这三点最重要的一点是存储，存储系统决定了云上数据库的设计方向。 为什么 S3 是关键？ 在存储里边我觉得更关键的可能是 S3。
Kafka Connect 中的连接器定义了数据应该复制到哪里和从哪里复制。 连接器实例是一个逻辑作业，负责管理 Kafka 和另一个系统之间的数据复制。...它们将数据从一种格式转换为另一种格式，以便在不同的系统之间进行传输。 在Kafka Connect中，数据通常以字节数组的形式进行传输。...这样，就可以在不同的系统之间传输数据，而无需担心数据格式的兼容性问题。...总之，Converters是Kafka Connect中一种非常有用的机制，它可以帮助在不同的系统之间传输数据，并实现数据格式的转换。...例如，可以手动检查Dead Letter Queue中的消息，并尝试解决问题，或者可以编写脚本或应用程序来自动检查并处理这些消息。
S3中分散出来并分配到虚拟数据节点。...更不用说，在临时数据节点关闭之前，您必须将数据从HDFS复制回S3，这对于任何严谨的大数据分析都不是理想的方法。 那么事实上Hadoop和MapReduce是基于批处理的，因此不适合实时分析。...BigQuery在很多方面都是一个严谨的的游戏规则改变者。...将BigQuery看作您的数据仓库之一，您可以在BigQuery的云存储表中存储数据仓库的快速和慢速变化维度。...在BigQuery的数据表中为DW建模时，这种关系模型是需要的。
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。...AWS Athena和Google BigQuery当然互相之间也存在一些侧重和差异，例如Athena主要只支持外部表（使用S3作为数据源），而BigQuery同时还支持自有的存储，更接近一个完整的数据仓库...因本文主要关注分析云存储中数据的场景，所以两者差异这里不作展开。 对于习惯了Athena/BigQuery相关功能的Azure新用户，自然也希望在微软云找到即席查询云存储数据这个常见需求的实现方式。...我们先以AWS Athena为例来看看所谓面向云存储的交互式查询是如何工作的。我们准备了一个约含一千行数据的小型csv文件，放置在s3存储中，然后使用Athena建立一个外部表指向此csv文件： ?...这里使用的测试数据来自一个国外的公开数据集，是中东某地区的信用卡借贷数据，是公开且脱敏的。
【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata 是一个以低延迟数据移动为核心优势构建的现代数据平台，内置 60+ 数据连接器，拥有稳定的实时采集和传输能力、秒级响应的数据实时计算能力...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。...其优势在于： 在不影响线上业务的情况下进行快速分析：BigQuery 专为快速高效的分析而设计, 通过在 BigQuery 中创建数据的副本, 可以针对该副本执行复杂的分析查询, 而不会影响线上业务。...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。...参考右侧【连接配置帮助】，完成连接创建： ③ 创建数据目标 BigQuery 的连接 在 Tapdata Cloud 连接管理右侧菜单栏，点击【创建连接】按钮，在弹出的窗口中选择 BigQuery，
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。...与 Redshift 不同，BigQuery 不需要前期配置，可以自动化各种后端操作，比如数据复制或计算资源的扩展，并能够自动对静态和传输中的数据进行加密。...举例来说，加密有不同的处理方式：BigQuery 默认加密了传输中的数据和静态数据，而 Redshift 中需要显式地启用该特性。 计费提供商计算成本的方法不同。...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。
现有的架构需要一个 CSV 文件列表作为输入，这些文件由 ETL 框架运行的作业每天传输一次，因此，逐个发送事件意味着我们需要更改现有的架构以支持新的事件驱动方法。...但是在将数据移动到数据仓库之前，我们还有一个来自业务的需求——使用由内部服务、外部服务或简单内存转换所提供的额外数据来丰富原始事件。...这种方法还解决了另外一个问题——验证步骤可以移到管道中的第一步。...虚拟化层 在金融时报，我们公司的团队使用了不同类型的存储，包括 Amazon Redshift、谷歌 BigQuery、Amazon S3、Apache Kafka、VoltDB 等。...在分析了市场上的不同选项之后，我们决定从 Presto 入手，因为它让企业可以大规模地分析 PB 级的数据，而且能够连接来自许多数据源的数据，包括金融时报使用的所有数据源。
我们第一步涉及一个 Python 脚本，该脚本经过精心设计，用于从该 API 获取数据。为了模拟数据的流式传输性质，我们将定期执行此脚本。...流式传输到 S3 initiate_streaming_to_bucket：此函数将转换后的数据以 parquet 格式流式传输到 S3 存储桶。它使用检查点机制来确保流式传输期间数据的完整性。...数据转换问题：Python 脚本中的数据转换逻辑可能并不总是产生预期的结果，特别是在处理来自随机名称 API 的各种数据输入时。...Spark 依赖项：确保所有必需的 JAR 可用且兼容对于 Spark 的流作业至关重要。JAR 丢失或不兼容可能会导致作业失败。...S3 存储桶权限：写入 S3 时确保正确的权限至关重要。权限配置错误可能会阻止 Spark 将数据保存到存储桶。 弃用警告：提供的日志显示弃用警告，表明所使用的某些方法或配置在未来版本中可能会过时。
图(b)所示的前趋 关系中就存在着循环。它一方面要求在S3开始执行之前，S2必须完成，另一方面又要求在S2 开始执行之前，S3必须完成。显然，这种关系是不可能实现的。...S2→S3，S3→S2 程序的顺序执行 通常，一个应用程序由若干个程序段组成，每一个程序段完成特定的功能，它们在执行时，都需要按照某种先后次序顺序执行，仅当前一程序段执行完后，才运行后一程序段。...a被赋值)才能执行，语句S3也只能在b被赋值后才能执行，因此，三条语句存在着这样的前趋关系：S1→S2→S3，应按前趋图(b)所示的顺序执行 程序顺序执行的特征 在程序顺序执行时，具有这样三个特征：...但若是对一批作业进行处理时，每道作业的输入、计算和打印程序段的执行情况如图所示 观察上图可以看出，存在前趋关系Ii→Ci，Ii→Ii+1，Ci→Pi，Ci→Ci+1，Pi→Pi+1，而Ii+1和Ci及...引入挂起原语操作后三个进程状态的转换 在引入挂起原语Suspend和激活原语Active后，在它们的作用下，进程将可能发生以下几种状态的转换： (1) 活动就绪→静止就绪。
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