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1年将超过15PB数据迁移到谷歌BigQuery,PayPal的经验有哪些可借鉴之处?

DDL(数据定义语言)和 SQL 转换 因为我们要使用新技术将数据用户带到云端,我们希望减轻 Teradata 过渡到 BigQuery 的阵痛。...它的转译器让我们可以在 BigQuery 创建 DDL,并使用该模式(schema)将 DML 和用户 SQL Teradata 风味转为 BigQuery。...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 目标。对于小,我们可以简单地重复复制整个。...对于每天添加新且没有更新或删除的较大,我们可以跟踪增量更改并将其复制到目标。对于在源上更新,或删除和重建的,复制操作就有点困难了。...这包括计数、分区计数、列聚合和抽样检查。 BigQuery 的细微差别:BigQuery 对单个查询可以触及的分区数量的限制,意味着我们需要根据分区拆分数据加载语句,并在我们接近限制时调整拆分。

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Tapdata Connector 实用指南:数据入仓场景之数据实时同步到 BigQuery

并点击确定 根据已获取的服务账号,在配置输入 Google Cloud 相关信息,详细说明如下: 连接名称:填写具有业务意义的独有名称。...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。 数据集 ID:选择 BigQuery 已有的数据集。...(*如提示连接测试失败,可根据页面提示进行修复) ④ 新建并运行 SQL Server 到 BigQuery 的同步任务 Why Tapdata?...在数据增量阶段,先将增量事件写入一张临时,并按照一定的时间间隔,将临时与全量的数据通过一个 SQL 进行批量 Merge,完成更新与删除的同步。...不同于传统 ETL,每一条新产生并进入到平台的数据,会在秒级范围被响应,计算,处理并写入到目标。同时提供了基于时间窗的统计分析能力,适用于实时分析场景。

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用MongoDB Change Streams 在BigQuery复制数据

这种方法不会跟踪已删除记录。我们只是把他们原始集合移除了,但永远不会在Big Query中进行更新。...把所有的变更流事件以JSON块的形式放在BigQuery。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。...这个包含了每一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MongoDB到Big Query的数据流。...这些记录送入到同样的BigQuery。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。 我们发现最主要的问题是需要用SQL写所有的提取操作。...这意味着大量额外的SQL代码和一些额外的处理。当时使用dbt处理不难。另外一个小问题是BigQuery并不天生支持提取一个以JSON编码的数组的所有元素。

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谷歌发布 Hive-BigQuery 开源连接器,加强跨平台数据集成能力

BigQuery 是谷歌云提供的无服务器数据仓库,支持对海量数据集进行可扩展的查询。为了确保数据的一致性和可靠性,这次发布的开源连接器使用 Hive 的元数据来表示 BigQuery 存储的。...该连接器支持使用 MapReduce 和 Tez 执行引擎进行查询,在 Hive 创建和删除 BigQuery ,以及将 BigQuery 和 BigLake 与 Hive 进行连接。...它还支持使用 Storage Read API 流和 Apache Arrow 格式 BigQuery 快速读取数据。...图片来源:谷歌数据分析博客 根据谷歌云的说法,Hive-BigQuery 连接器可以在以下场景为企业提供帮助:确保迁移过程操作的连续性,将 BigQuery 用于需要数据仓库子集的需求,或者保有一个完整的开源软件技术栈...,而 Apache Spark SQL connector for BigQuery 则实现了 Spark SQL Data Source API,将 BigQuery 读取到 Spark 的数据帧

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Apache Hudi 0.14.0版本重磅发布!

用户可以根据自己的要求显式设置配置 hoodie.spark.sql.insert.into.operation 的值来灵活地覆盖此行为。...• drop:传入写入的匹配记录将被删除,其余记录将被摄取。 • fail:如果重新摄取相同的记录,写入操作将失败。本质上由键生成策略确定的给定记录只能被摄取到目标中一次。...此增强功能使 MERGE INTO JOIN 子句能够引用 Hudi 连接条件的任何数据列,其中主键由 Hudi 本身生成。但是在用户配置主记录键的情况下,连接条件仍然需要用户指定的主键字段。...Google BigQuery 同步增强功能 在 0.14.0 ,BigQuerySyncTool 支持使用清单将同步到 BigQuery。与传统方式相比,这预计将具有更好的查询性能。...由于新的 schema 处理改进,不再需要从文件删除分区列。要启用此功能,用户可以将 hoodie.gcp.bigquery.sync.use_bq_manifest_file设置为 true。

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拿起Python,防御特朗普的Twitter!

当然,这些都是非常主观的列表,所以请根据你自己的个人意见随意更改这些列表。 在第21,我们逐个检查了Twitter的每个单词。...y的打印表明,在第0列和第1列没有包含索引的。 这是因为: 在我们原来的句子“data”没有属于class 0的单词。 索引为1的单词出现在句首,因此它不会出现在目标y。 ? ?...我们没有在tweet出现时进行分析,而是决定将每条tweet插入到一个BigQuery,然后找出如何分析它。...BigQuery:分析推文中的语言趋势 我们创建了一个包含所有tweet的BigQuery,然后运行一些SQL查询来查找语言趋势。下面是BigQuery的模式: ?...幸运的是,BigQuery支持用户定义的函数(UDF),它允许你编写JavaScript函数来解析的数据。

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一顿操作猛如虎,涨跌全看特朗普!

这里的想法是创建两个由好词和坏词组成的列表,并根据它们从这些列表包含的词数增加或减少推文的值。 因此,在第16和第17,我们初始化了两个值,每个值表示一条Twitter好词和坏词的数量。...在第19和第20,我们创建了好单词和坏单词的列表。当然,这些都是非常主观的列表,所以请根据你自己的个人意见随意更改这些列表。 在第21,我们逐个检查了Twitter的每个单词。...BigQuery:分析推文中的语言趋势 我们创建了一个包含所有tweet的BigQuery,然后运行一些SQL查询来查找语言趋势。...下面是BigQuery的模式: 我们使用google-cloud npm包将每条推文插入到表格,只需要几行JavaScript代码: 的token列是一个巨大的JSON字符串。...将BigQuery连接到Tableau来创建上面所示的条形图。Tableau允许你根据正在处理的数据类型创建各种不同的图表。

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Tapdata Cloud 场景通关系列: Oracle → MySQL 异构实时同步

② 源节点设置: 数据读取范围可选【全】和【自定义】: 选择全时,可手动开启【动态新增】,任务将会自动处理新增、删除。...选择自定义时有两种方式,一是通过鼠标点击加入到选择,二是通过粘贴名的形式加入。 【批量读取】条数为全量同步时,可以根据服务器的压力和带宽设置每一次读取的数据条数。...【DDL 事件采集】开启后将会自动同步原结构的变化,譬如新增修改字段、修改属性以及删除字段。...③ 目标节点的【高级设置】说明: 【重复处理策略】:当复制任务启动时,如果发现目标端已经存在相同名的时,是使用现有的和数据还是删除重建 【插入策略】:当源端插入了一条目标端已经存在的数据时,是更新目标端还是忽略该条数据...【更新事件】:当源端修改了一条目标端没有的数据时,目标端是插入该数据还是忽略该数据 【删除事件】:当源端删除目标端不存在的数据时该如何操作(*MySQL 目前只支持不存在时丢弃一个策略)

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干货 ▏什么数据库最适合数据分析师?

但是,对于该结果Benn Stancil认为可能有点不严谨,因为Impala、MySQL和Hive是开源的免费产品,而Vertica、SQL Server和BigQuery不是,后三者的用户通常是有充足分析预算的大型企业...图中可以看出,PostgreSQL、MySQL和Redshift的错误率较低,Impala、BigQuerySQL Server的错误率较高。另外,和之前一样,Vertica的错误率依然最高。...他对使用多个数据库并且在每个数据库上至少运行了10个查询的分析师进行了统计,计算了这些分析师在每个数据库上的查询错误率,并根据统计结果构建了下面的矩阵: ?...最底部的Total是结果总计,从中可以看出MySQL和PostgreSQL始终表现较好;Vertica跳跃最大,几乎是最底部跳到了中游,打败了SQL Server 和Hive,这也暗示了Vertica...最后,Benn Stancil认为在分析的这8个数据库,MySQL和PostgreSQL编写SQL最简单,应用也最广泛,但与Vertica和SQL Server相比它们的特性不够丰富,而且速度要慢。

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ClickHouse 提升数据效能

5. GA4 获取数据 我们相信上述经历的痛苦不太可能是独一无二的,因此我们探索了 Google Analytics 导出数据的方法。谷歌提供了多种方法来实现这一目标,其中大多数都有一些限制。...6.1.BigQuery 导出 为了 BigQuery 导出数据,我们依赖于计划查询及其导出到 GCS 的能力。 我们发现每日表将在格林尼治标准时间下午 4 点左右创建前一天的。...因此,每次运行导出时,我们都会导出now-75mins到now-15mins的所有。如下图所示: 该计划查询如下所示。...我们可以使用 gcs 函数和INSERT INTO SELECT将数据 Parquet 文件插入到此Schema。该语句对于两个都是相同的。...这使我们无法在此阶段执行广泛的查询测试(我们稍后将根据实际使用情况进行分享),从而将下面的查询限制为 42 天(自我们开始将数据 BigQuery 移至 ClickHouse 以来的时间)。

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ClickHouse 提升数据效能

5. GA4 获取数据 我们相信上述经历的痛苦不太可能是独一无二的,因此我们探索了 Google Analytics 导出数据的方法。谷歌提供了多种方法来实现这一目标,其中大多数都有一些限制。...6.1.BigQuery 导出 为了 BigQuery 导出数据,我们依赖于计划查询及其导出到 GCS 的能力。 我们发现每日表将在格林尼治标准时间下午 4 点左右创建前一天的。...因此,每次运行导出时,我们都会导出now-75mins到now-15mins的所有。如下图所示: 该计划查询如下所示。...我们可以使用 gcs 函数和INSERT INTO SELECT将数据 Parquet 文件插入到此Schema。该语句对于两个都是相同的。...这使我们无法在此阶段执行广泛的查询测试(我们稍后将根据实际使用情况进行分享),从而将下面的查询限制为 42 天(自我们开始将数据 BigQuery 移至 ClickHouse 以来的时间)。

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使用Kafka,如何成功迁移SQL数据库超过20亿条记录?

作者 | Kamil Charłampowicz 译者 | 王者 策划 | Tina 使用 Kafka,如何成功迁移 SQL 数据库超过 20 亿条记录?...在这篇文章,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,不过也许有人可以我们的解决方案得到一些有价值的见解。 云解决方案会是解药吗?...我们为数据准备了新的 schema,使用序列 ID 作为主键,并将数据按月份进行分区。对大进行分区,我们就能够备份旧分区,并在不再需要这些分区时将其删除,回收一些空间。...因此,我们用新 schema 创建了新,并使用来自 Kafka 的数据来填充新的分区。在迁移了所有记录之后,我们部署了新版本的应用程序,它向新进行插入,并删除了旧表,以便回收空间。...当然,为了将旧数据迁移到新,你需要有足够的空闲可用空间。不过,在我们的案例,我们在迁移过程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。 ?

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20亿条记录的MySQL大迁移实战

在这篇文章,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,不过也许有人可以我们的解决方案得到一些有价值的见解。 云解决方案会是解药吗?...我们为数据准备了新的 schema,使用序列 ID 作为主键,并将数据按月份进行分区。对大进行分区,我们就能够备份旧分区,并在不再需要这些分区时将其删除,回收一些空间。...因此,我们用新 schema 创建了新,并使用来自 Kafka 的数据来填充新的分区。在迁移了所有记录之后,我们部署了新版本的应用程序,它向新进行插入,并删除了旧表,以便回收空间。...当然,为了将旧数据迁移到新,你需要有足够的空闲可用空间。不过,在我们的案例,我们在迁移过程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。...将数据流到分区 通过整理数据来回收存储空间 在将数据流到 BigQuery 之后,我们就可以轻松地对整个数据集进行分析,并验证一些新的想法,比如减少数据库中表所占用的空间。

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ClickHouse 提升数据效能

5. GA4 获取数据 我们相信上述经历的痛苦不太可能是独一无二的,因此我们探索了 Google Analytics 导出数据的方法。谷歌提供了多种方法来实现这一目标,其中大多数都有一些限制。...6.1.BigQuery 导出 为了 BigQuery 导出数据,我们依赖于计划查询及其导出到 GCS 的能力。 我们发现每日表将在格林尼治标准时间下午 4 点左右创建前一天的。...因此,每次运行导出时,我们都会导出now-75mins到now-15mins的所有。如下图所示: 该计划查询如下所示。...我们可以使用 gcs 函数和INSERT INTO SELECT将数据 Parquet 文件插入到此Schema。该语句对于两个都是相同的。...这使我们无法在此阶段执行广泛的查询测试(我们稍后将根据实际使用情况进行分享),从而将下面的查询限制为 42 天(自我们开始将数据 BigQuery 移至 ClickHouse 以来的时间)。

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『GitHub项目圈选11』推荐5款本周 深受开发人员青睐 的开源项目

项目里程碑介绍 mayfly-go 开源至今不到半年,但却已经迭代了30+大中小版本,目前最新版本为1.6.1。...功能特性 • Linux:ssh终端(终端操作记录回放),文件查看(可根据常见后缀名高亮显示关键词等)、修改、上传、下载、删除等,脚本管理执行,计划任务、进程操作,运行状态查看等(可当做堡垒机使用)。...• DBMS(目前支持mysql、postgres、高斯、达梦):可视化数据增删改查,sql语句提示,信息、索引信息、建表语句查看,建等(类似mini版navicat)。...和 BigQuery ),可用来自定义解析器、分析查询,用编程方式构建 SQL。...语法错误会突出显示,方言不兼容可能会根据配置发出警告或引发。但是,应该注意的是,SQL 验证不是 SQLGlot 的目标,因此某些语法错误可能会被忽视。

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技术译文 | 数据库只追求性能是不够的!

如果您的数据位于有点不稳定的 CSV 文件,或者您想要提出的问题很难用 SQL 表述,那么可能理想的查询优化器也无法帮助您。...如果你退后一步,他们的角度思考,你可以使用更多的手段来实现最大限度地缩短问题提出和回答之间的时间的目标。您可以更轻松地提出问题。您可以更轻松地将查询结果转换为他们可以理解的内容。...尽管许多 SQL 方言都坚持语法一致,并且应该有“一种方法”来完成所有事情,但 Snowflake 设计者的目标是让用户键入的 SQL “正常工作”。...根据数据库系统的架构方式,此查询可以是瞬时的(返回第一页和游标,如 MySQL),对于大型可能需要数小时(如果必须在服务器端复制表,如 BigQuery) ),或者可能会耗尽内存(如果它尝试将所有数据拉入客户端...数据库的重要特征是想法到答案的速度,而不是查询到结果的速度。 更快的查询显然比更慢的查询更可取。但如果您选择数据库,最好确保您是根据原始速度以外的因素做出决定的。

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独家 | 如何在BigQueryML中使用K-均值聚类来更好地理解和描述数据(附代码)

BigQueryML聚类 进行聚类时仅需向上述SELECT查询添加一条CREATE MODEL语句,并删除数据的“id”字段: 此查询处理1.2GB,耗时54秒。...模型列出了聚类用到的4个因子: K-均值模型 请注意,在创建模型过程中指定了所需的聚类数量(num_clusters=4),并删除了不需要对其进行聚类的因子 (Station_name和isweekday...检查聚类 可以使用以下方法查看聚类图心-本质上是模型4个因子的值: 只要稍微做一点SQL操作,便可以获得上表的主元: 输出是: 聚类属性 若要可视化此,单击“在DataStudio中导出”并选择“条状...根据这些特性和对伦敦的一些了解,可以给出这些聚类的描述性名称。第一组可能是“一日”, 第二组是“卧室社区”, 第三组是“旅游区”, 第四组是“商业区”。 5....利用SQL便能完成所有这些操作!是不是相当酷?

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