数据样例：分区表 外部表 .parquet压缩 操作步骤 STEP 1 记下表所在华为A集群的HDFS位置，使用命令desc formatted 'tablename';获取，如'hdfs://hacluster.../user/hive/warehouse/bigdata.db/tablename'，稍后将表大小记录，并判断存储是否满足要求。...STEP 3 STEP 2条件满足，使用命令hdfs dfs -get '粘贴在STEP 1中复制的位置'，将表完整内容get到本地管理机local。...此时如果表存储过大，我们根据要迁移的表的分区进行get操作也可以，将对应分区名跟在位置后，如'hdfs://hacluster/user/hive/warehouse/bigdata.db/tablename...STEP 4 在华为B集群中创建迁移的表，STEP 1中我们已经拿到了建表语句，需要修改位置：'hdfs://hacluster/user/hive/warehouse/bigdata.db/tablename
多模式索引 在 0.11.0 中，我们默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件 listing 的性能...，允许利用数据跳过对于所有数据集，无论它们是否执行布局优化程序（如聚类）。...要从数据跳过中受益，请确保同时为写入器和读取器设置hoodie.enable.data.skipping=true，并在元数据表中启用元数据表和列统计索引。...注意：目前仅在COW 表和读优化模式下的MOR 表中支持 Data Skipping。在HUDI-3866中跟踪了对 MOR 表的全面支持的工作 有关更多信息，请参阅性能指南[2]。...请参阅 BigQuery 集成指南页面[9]了解更多详情。 注意：这是一项实验性功能，仅适用于 hive 样式分区的 Copy-On-Write 表。
多模式索引 在 0.11.0 中，默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件listing的性能。...，允许利用数据跳过对于所有数据集，无论它们是否执行布局优化程序（如聚类）。...注意：目前仅在COW 表和读优化模式下的MOR 表中支持 Data Skipping。在HUDI-3866中跟踪了对 MOR 表的全面支持的工作。...集成 Google BigQuery 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。...请参阅 BigQuery 集成指南页面了解更多详情。 注意：这是一项实验性功能，仅适用于 hive 样式分区的 Copy-On-Write 表。
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 中存储的表。...该连接器支持使用 MapReduce 和 Tez 执行引擎进行查询，在 Hive 中创建和删除 BigQuery 表，以及将 BigQuery 和 BigLake 表与 Hive 表进行连接。...Phalip 解释说： 这个新的 Hive-BigQuery 连接器提供了一个额外的选项：你可以保留原来的 HiveQL 方言的查询，并继续在集群上使用 Hive 执行引擎运行这些查询，但让它们访问已迁移到...BigQuery 表读取到 Spark 的数据帧中，并将数据帧写回 BigQuery。...但是，开发人员仍然可以使用 BigQuery 支持的时间单位列分区选项和摄入时间分区选项。 感兴趣的读者，可以从 GitHub 上获取该连接器。
图 1：PayPal 分析环境中的数据流高层视图 PayPal 在本地管理两个基于供应商的数据仓库集群，总存储量超过 20PB，为 3,000 多个用户提供服务。...根据我们确定的表，我们创建了一个血统图来制订一个包含所使用的表和模式、活跃计划作业、笔记本和仪表板的列表。我们与用户一起验证了工作范围，确认它的确可以代表集群上的负载。...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 中的目标。对于小表，我们可以简单地重复复制整个表。...这包括行计数、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。...干运行和湿运行 干运行，指的是没有数据的执行，可以确保变换的查询没有语法错误。如果干运行成功，我们会将数据加载到表中并要求用户进行湿运行。湿运行是一次性执行，用来测试结果集是否全部正确。
在一次实际生产 Case 中，几十万 Tablet，占用内存 50G 以上，Master 启动和Leader 切换都非慢。经排查，集群一直在加载元数据，并发现以前删除的表和数据集群还在维护。...除了引擎优化，Databrick 商业版的 OLAP 引擎添加了缓存层和索引层；Snowflake 支持了物化视图的能力；Google 的 BigQuery 提供了多级缓存，以进一步的加速。...该引擎除了使用到上述的默认策略，还会添加一个 Clickhouse 的缓存层，基于历史记录判断那些数据是可加速并透明的将可加速的表移动到 Clickhouse 中作为缓存数据。...如何低成本维护好物化视图? 增量刷新物化视图，并通过负载中心来分析历史查询物化视图是否起到加速的效果，删除加速效果较差的物化视图。 查询时，在不改变查询语句的前提下如何将查询路由到不同的物化视图? ...四 未来演进方向 我们未来将继续致力于从融合、内核优化和加速三个方向，解决“以卓越性能直接访问数据”的问题。
例如，同一散列分区（hash-partitioned）表的不同分区在不同节点上，或单个非分区表的不同rowid范围在不同节点上。 某些对象显示在每个节点上的IM列存储中。...Database In-Memory 的主要任务 对于受益于IM列存储的查询，唯一需要的任务是指定IM列存储的大小，并指定用于填充的对象和列。 查询优化和可用性功能需要额外的配置。...配置IM列存储的主要任务 主要任务是： 通过指定IM列大小来启用IM列存储。 请参见“为数据库启用IM列存储”。 指定用于填充到IM列存储中的表、列、表空间或物化视图。...此顾问程序建议IM列存储的大小以及将受益于内存中填充的对象的列表。...此顾问程序建议IM列存储的大小以及将受益于内存中填充的对象的列表。
Kafka 给了我们另一个优势——我们可以将所有的数据推到 Kafka 上，并保留一段时间，然后再将它们传输到目的地，不会给 MySQL 集群增加很大的负载。...对大表进行分区，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 创建了新表，并使用来自 Kafka 的数据来填充新的分区表。...不过，在我们的案例中，我们在迁移过程中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。 ?...将数据流到分区表中 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。...将数据流入新表 整理好数据之后，我们更新了应用程序，让它从新的整理表读取数据。我们继续将数据写入之前所说的分区表，Kafka 不断地从这个表将数据推到整理表中。
Kafka 给了我们另一个优势——我们可以将所有的数据推到 Kafka 上，并保留一段时间，然后再将它们传输到目的地，不会给 MySQL 集群增加很大的负载。...对大表进行分区，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 创建了新表，并使用来自 Kafka 的数据来填充新的分区表。...不过，在我们的案例中，我们在迁移过程中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。...将数据流到分区表中 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。...我们继续将数据写入之前所说的分区表，Kafka 不断地从这个表将数据推到整理表中。正如你所看到的，我们通过上述的解决方案解决了客户所面临的问题。
尽管许多看门人争辩说，如果他们不使用比Python更难的语言编写代码，那么一个人是否真是软件开发人员，但它仍然无处不在。 Python被用于自动化，管理网站，分析数据和处理大数据。...之前写过一篇文章里有说明如何连接到BigQuery，然后开始获取有关将与之交互的表和数据集的信息。在这种情况下，Medicare数据集是任何人都可以访问的开源数据集。...该集群计算框架主要侧重于简化分析。它与弹性分布式数据集（RDD）配合使用，并允许用户处理Spark集群的管理资源。 它通常与其他Apache产品（例如HBase）结合使用。...Spark将快速处理数据，然后将其存储到其他数据存储系统上设置的表中。 有时候，安装PySpark可能是个挑战，因为它需要依赖项。你可以看到它运行在JVM之上，因此需要Java的底层基础结构才能运行。...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。
但我们确实还有进一步优化的空间。由于我们对分布在 1000 个分区中的 5000 个文件组感兴趣，因此大致对每个分区中的 50 个文件组感兴趣。...与此类似大多数 FS 视图调用都会路由到中央时间线服务器，并由缓存的 FS 视图提供服务。 基于元数据的 FS 视图 Hudi为每个数据表都有一个元数据表，用于缓存表中的文件列表。...如果启用的话，FSview 也可以从元数据表构建。在这种情况下 FS 视图的实例化基于元数据表的 FILES 分区中的数据。这里我们讨论的是时间轴服务器中使用的 FSview 实现。...我们已经确定了一些调用（例如清理器），其中每个分区都将跨所有 Spark 任务加载，因此我们添加了优化以尽可能使用对元数据表的单个调用来预加载所有分区。...当表有 1000 个或更多分区时，这会极大地加快 FS 视图调用延迟。
本地和云 要评估的另一个重要方面是，是否有专门用于数据库维护、支持和修复的资源(如果有的话)。这一方面在比较中起着重要的作用。...在一次查询中同时处理大约100TB的数据之前，Redshift的规模非常大。Redshift集群的计算能力将始终依赖于集群中的节点数，这与其他一些数据仓库选项不同。...这就是BigQuery这样的解决方案发挥作用的地方。实际上没有集群容量，因为BigQuery最多可以分配2000个插槽，这相当于Redshift中的节点。...此外，它提供了成本控制机制，使您能够限制您的每日成本数额，您选择。它还提供了一个长期定价模式。 Snowflake提供按需定价，类似于BigQuery和Redshift Spectrum。...结论 我们通常向客户提供的关于选择数据仓库的一般建议如下: 当数据总量远小于1TB，每个分析表的行数远小于500M，并且整个数据库可以容纳到一个节点时，使用索引优化的RDBMS(如Postgres、MySQL
Kafka集群： 由106个具有x3复制因子的代理组成，106个分区，以平均每秒6M日志的速度摄取Cap'n Proto格式化日志。...Kafka消费者：106个分区中的每个分区都有专门的Go消费者（又名Zoneagg消费者），每个区域每分钟读取日志并生成聚合，然后将它们写入Postgres。...Postgres数据库：单实例PostgreSQL数据库（又名RollupDB），接受来自Zoneagg使用者的聚合，并按分区每分钟将它们写入临时表。然后，它使用聚合cron将聚合汇总到更多聚合中。...引擎进行了优化 Kafka Marek Vavruša表引擎。...虽然默认索引粒度可能是大多数用例的绝佳选择，但在我们的例子中，我们决定选择以下索引粒度： 对于主要的非聚合请求表，我们选择了索引粒度为16384.对于此表，查询中读取的行数通常为数百万到数十亿。
总体说来，FQS 是一套分布式的 RBO 下推框架，它会根据集群提供的元数据信息，计算当前表的分布情况，并构建下推计划。...此外，还有一些对系统表和系统视图的操作，也是明确被限制下推的。...复杂的数仓查询受益于高级查询优化，而简单的读请求则受益于更小的查询优化开销，FQS 下推框架，针对“单 Sharding 表 + 分布键的点查”场景，进行了一阶段优化，来极致化降低查询优化的开销。...JOIN条件优化 多表 JOIN 的场景下，判断 FQS 是否可下推的条件，主要有两个： 1）JOIN的表是否满足下推兼容性规则。...总体来说，二阶段优化会判断所有的 Sharding 表与 Distribution 表，来计算是否满足相同的 DN 分布，“所有表拥有相同的 DN 分布”是 FQS 可以下推的必要非充分条件。
在这篇博客中，我们讨论了我们如何重新构想索引并在 Apache Hudi 0.11.0 版本中构建新的多模式索引，这是用于 Lakehouse 架构的首创高性能索引子系统，以优化查询和写入事务，尤其是对于大宽表而言...类似于书末的索引页如何帮助您快速定位信息，数据库索引包含辅助数据结构，可以快速定位所需的记录，而无需从存储中读取不必要的数据。...文件分区存储数据表中每个分区的文件名、大小和活动状态等文件信息。 我们展示了在 Amazon S3 上使用包含不同数量的文件和分区的各种规模的 Hudi 表对文件列表的性能改进。...此外，如果用户配置了集群、Z 顺序或任何其他布局优化，这些可以将查询延迟减少一个数量级，因为文件根据常见查询列的访问模式很好地布局。...引入元数据表中的bloom_filter分区来存储所有数据文件的bloom过滤器，避免扫描所有数据文件的页脚。该分区中的记录键由分区名和数据文件名组成。
ClickHouse具有分区表，由特定的节点集组成。没有“中央权限”或元数据服务器。在其中对某个表进行分区的所有节点都具有表元数据的完全相同的副本，包括存储该表分区的所有其他节点的地址。...在ClickHouse中，如果表在三个节点之间进行分区，则任何查询都需要命中三个节点。...数据复制: ClickHouse ClickHouse中的复制单元是服务器上的表分区，即某个表中的所有数据都存储在服务器上。...通常，此类临时表是在参与分区表的每个节点上设置的，因此，实际上，每个节点都可以作为对ClickHouse集群进行查询的“入口点”。...另一方面，Druid的安装将继续取决于某些SQL数据库的存在。 目前，Pinot比Druid的优化效果更好。（但请在上面再次阅读-“我不建议完全比较主题系统的性能”，以及帖子中的相应部分。）
所以下面我对和理解F1这篇论文相关的一些谷歌其他数据库系统做一个介绍。 F1最初的定位是为谷歌的Ads部门取代mySQL集群而开发的。...但是Spanner队伍本身在开发完存储层以后，自己也开始作数据查询，开发了一个内部叫做Spandex的查询系统。Spanner怎么样演变成为一个完整的SQL系统论文发表于SIGMOD 2017。...我结合2013年的F1论文和其他背景知识来给大家分析一下F1支持者三种不同数据查询方式的原因。 OLTP类型的查询起源于F1的最初目标：在广告业务中取代mySQL集群。...低延迟并且涉及到大量数据的OLAP查询，其定位很类似于BigQuery。其实现上也颇有BigQuery实现的方式，主要通过pipeline的方式来查询并返回数据结果。...比如说输出的schema是什么，TVF是不是可以被分区以后在每个分区上单独去执行等等。
查询湖中数据，同时还可通过外表物化视图将外部数据经过物化视图写入内表。...对于规模适中的表，Kafka 数据直接导入 Doris 中，通过仓内 ETL 和物化视图的方式实现数据聚合、查询加速。...： 方式一：首先在 Hive 中构建玩家设备 ID 全局字典表，接着将该表导入到 Doris 表对应的 Bitmap 列； 方式二：针对明细表创建物化视图，通过 bitmap_hash64 函数将字符串转化为...当 Tablet 数量过多时，主要分为三种情况： 可删除表：通过向用户提供表热度信息，帮助用户判断可删除的表； 非分区表：采用重删重插的方式，通过优化表的存储结构，进而减少 Bucket 的数量； 分区表...首先给用户展示基础信息，并评估等级，等级取决于预期值和实际值的差异，分为紧急、严重、提醒、健康四类，然后提供表热度走势图，辅助用户判断这张表是否还在被使用中，最后是将优化方案及所需详细的操作步骤和相关
，偏向于定制化系统，典型的是Clickhouse的不同表级engine 建立一个能够cover绝大多数情况的通用的大数据OLAP系统预计还需要100年 目前所有的OLAP系统都是基于两种思路设计 列式数据库加索引...： ClickHouse Druid/Pinot 具备C++经验的组织 具备Java经验的组织 小型集群 大型集群 少量表 大量表 单一数据集 多个不相关的数据集（多租户） 表和数据集永久驻留在集群中...表和数据集定期出现并从群集中退出 表格大小（以及它们的查询强度）在时间上是稳定的 表格随时间热度降低 查询的同质性（其类型，大小，按时间分布等） 异质性 存在可以用于分区的维度，且经过该维度分区后，几乎不会触发跨分区的数据查询...没有这样的维度，查询经常触及整个集群中的数据 不使用云，集群部署在特定的物理服务器上 群集部署在云中 无需依赖现有的Hadoop或Spark集群 Hadoop或Spark的集群已经存在并且可以使用...与ClickHouse相比，Druid和Pinot更适合优化大型集群的基础架构成本，并且更适合云环境。
l数据可以以流Schema导出到每日内表中并支持每日导出。日内“实时”表通常会滞后几分钟。最重要的是，这种导出没有限制！...相反，ClickHouse Cloud 通过小型集群以固定成本提供这些查询（例如每月 < 200 美元的开发层服务）。此外，BigQuery 通常会产生最小的查询延迟。...*这是在进一步的架构优化之前，例如删除 Nullable。 8.2.查询性能 GA4 的 BigQuery 导出服务不支持历史数据导出。...我们表的排序键可以进一步优化，如果需要进一步提高性能，用户可以自由使用物化视图和投影等功能。 8.3.成本 在下面的定价中，我们假设使用大约 100GiB 的存储，或 10% 的容量。...一般而言，我们可以利用这种结构来提高查询的性能，尤其是在 JOIN 的一侧表示适合内存的查找表的情况下，JOIN 特别受益。更多详细信息请参见此处。
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