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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?

高性能 SQL 访问:为数据类型和访问模式提供高性能 ANSI SQL 接口,可以提高分析师和数据科学家的工作效率。...通过这种方式,我们为存储在 Google Cloud Platform 中的所有数据启用了默认加密,这符合我们的内部政策和外部规范。...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。...在我们完成项目的过程中,我们发现了多个需要重新设计或重新架构的地方。我们没有添加轨道,而是专注于我们的主要目标,并在短期内解决了这些设计挑战。...我们邀请这些团队参与我们的设计讨论、审查工作项目、审查积压工作、寻求帮助并在遇到问题时共同解决。这还帮助 Google Cloud Platform 针对我们的用例尽早启用特性,并快速响应我们的错误

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要避免的 7 个常见 Google Analytics 4 个配置错误

由于 GA4 是一个更复杂的工具,因此很容易犯错误,从而阻碍所收集数据的准确性和可靠性。...在本文中,我们将探讨容易发生的五个常见 Google Analytics 4 错误,并提供避免这些错误的实用技巧。 1....为了完成与 BigQuery 的关联,您需要创建一个 BigQuery 项目,该项目将要求您输入结算信息。...如果您的网站上没有登录名和用户 ID,那么 99% 的情况都应该使用“基于设备”,因为其他两个选项可能会扭曲您的转化数据。 原因是用户的隐私。...启用 Google 信号后,GA 会使用用户 ID 跨设备跟踪用户,然后在用户在不同设备上登录其 Google 服务帐户时对其进行匹配,并且用户身份可能会暴露。

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选择一个数据仓库平台的标准

articles/criteria-for-selecting-a-data-warehouse-platform ---- 在最近偶然看到的一篇文章中,我喜欢其中的一句话: “一旦知道哪种部署选项最能满足您的项目需求...选择完美数据仓库的标准 虽然没有一个通用的“正确”答案,但对于每个特定的用例,都有更好和更差的选择。而且选择不好会导致很多损失。...许多公司错误地认为DWaaS(数据仓库即服务)在列表中应该较低,因为速度限制是由云访问造成的网络延迟造成的。这导致许多人错误地进行本地部署。...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。...根据Periscope数据,你可以: “......让您的隔夜ETL进程运行在更慢、更便宜的仓库资源上,然后在业务时间内通过更强大的仓库启用实时的临时查询。”

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详细对比后,我建议这样选择云数据仓库

数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。 然而,数据意识和洞察力驱动是有区别的。...乐天被称为“乐天奖励”的返现和购物奖励项目,使用了越来越多的 CPU 和内存,这些需求超出了现有数据仓库的能力。随后,乐天引入了 Snowflake,并为各个团队建立了专门的仓库。...图片来源:BigQuery 文档 BigQuery 可以很好地连接其他谷歌云产品。...举例来说,使用 JSON 的企业可能更喜欢 Snowflake,因为后者提供对该格式的本地支持,而没有专门的数据管理员的小型组织可能会避免使用 Redshift,因为它需要定期监测和配置。...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。

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当Google大数据遇上以太坊数据集,这会是一个区块链+大数据的成功案例吗?

就在今年早些时候,Google 的大数据分析平台 BigQuery 提供了比特币数据集分析服务。近日,Google 在 BigQuery 平台上再次发布了以太坊数据集。...Google 利用 GitHub 上 Ethereum ETL 项目中的源代码提取以太坊区块链中的数据,并将其加载到 BigQuery 平台上,将所有以太坊历史数据都存储在一个名为 ethereum_blockchain...取消按日期分区的数据规范,并将其存储在 BigQuery 平台上,进行简单且具有成本效益的探索。...ERC-20 合约简单地定义了智能合约可以实现的软件接口,其合约由一组与 Token 转移有关的函数组成。 智能合约还可以实现许多其他功能。目前,大部分智能合约的源代码是开源的,可供免费使用。...即使我们没有源代码,也可以从函数的名称中了解到其他合约都能做什么,这是因为相同的函数名将共享同一个签名。

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谷歌推出 Bigtable 联邦查询,实现零 ETL 数据分析

BigQuery 是谷歌云的无服务器、多云数据仓库,通过将不同来源的数据汇集在一起来简化数据分析。...现在,他们可以直接使用 BigQuery SQL 查询数据。联邦查询 BigQuery 可以访问存储在 Bigtable 中的数据。...URI 包含以下这些内容: 包含 Cloud Bigtable 实例的项目 ID——project_id; Cloud Bigtable 实例 ID——instance_id; 要使用的应用程序配置文件...在创建了外部表之后,用户就可以像查询 BigQuery 中的表一样查询 Bigtable。...你可以使用这种新的方法克服传统 ETL 的一些缺点,如: 更多的数据更新(为你的业务提供最新的见解,没有小时级别甚至天级别的旧数据); 不需要为相同的数据存储支付两次费用(用户通常会在 Bigtable

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使用Kafka,如何成功迁移SQL数据库中超过20亿条记录?

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。...这两种解决方案都是很好的选择,但在我们的案例中,我们没有办法使用它们。MySQL 服务器版本太老了,Debezium 不支持,升级 MySQL 升级也不是办法。...当然,这两种解决方案都很好,如果在你的项目中使用它们不会导致冲突,我推荐使用它们将数据库里的数据流到 Kafka。...后来发现,几乎 90% 的数据是没有必要存在的,所以我们决定对数据进行整理。我开发了一个新的 Kafka 消费者,它将过滤掉不需要的记录,并将需要留下的记录插入到另一张表。...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

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20亿条记录的MySQL大表迁移实战

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。...这两种解决方案都是很好的选择,但在我们的案例中,我们没有办法使用它们。MySQL 服务器版本太老了,Debezium 不支持,升级 MySQL 升级也不是办法。...当然,这两种解决方案都很好,如果在你的项目中使用它们不会导致冲突,我推荐使用它们将数据库里的数据流到 Kafka。...后来发现,几乎 90% 的数据是没有必要存在的,所以我们决定对数据进行整理。我开发了一个新的 Kafka 消费者,它将过滤掉不需要的记录,并将需要留下的记录插入到另一张表。...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

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技术译文 | 数据库只追求性能是不够的!

BigQuery 中,我们将 JDBC 驱动程序的构建外包给了一家专门构建数据库连接器的公司。如果您不熟悉 JDBC,它们提供了程序员和商业智能工具用来连接数据库的通用接口。...在深入研究基准之后,我们发现该基准没有执行任何 JOIN,因此在单个表中进行操作,并且还严重依赖于对不同项目进行计数。...例如,BigQuery 在基准测试中表现得很差,但很多人的实际体验是性能很神奇。BigQuery 亲自表现得很好,因为它没有任何旋钮,并且在很大程度上是自我调整的。...如果数据库中的错误导致您选择竞争对手,那么在短短几周内,如果该错误已被修复,那么这将看起来是一个愚蠢的原因。这对于性能来说也是如此。...尽管如此,大多数数据库供应商并没有认真对待它们。在 BigQuery 中,我编写了第一个 CSV 拆分器,当发现它是一个比预期更棘手的问题时,我们派了一位新的研究生工程师来解决这个问题。

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使用Tensorflow和公共数据集构建预测和应用问题标签的GitHub应用程序

这些数据存储在BigQuery中,允许通过SQL接口快速检索!获取这些数据非常经济,因为当第一次注册帐户时,Google会为您提供300美元,如果已经拥有一个,则成本非常合理。...有一个非常长的尾巴(这里没有显示)。 此电子表格包含整个帕累托图表的数据。问题标签的长尾不是相互排斥的。增强功能和功能标签可以组合在一起。标签的质量和含义可能因项目而异。...尝试创建一个名为other的第四个类别,以便对前三个类别中的项目进行负面样本,但是发现信息很嘈杂,此“其他”类别中存在许多错误,功能请求和问题。...没有花太多时间调整或试验不同的架构。 预计通过使用更先进的架构或改进数据集,这个模型有很大的改进空间。提供的一些提示下一步该博客文章的部分。...实现这一目标的一个好方法是使用像Flask这样的框架和像SQLAlchemy这样的数据库接口

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跨界打击, 23秒绝杀700智能合约! 41岁遗传学博士研究一年,给谷歌祭出秘密杀器!

因此,他主导开发了一款强大的区块链搜索工具——BigQuery。并且和一小群由开源开发者组成的团队成员一起,悄悄的将整个比特币和以太坊公链的数据加载到BigQuery上。...BigQuery一经推出,瞬间就成为了区块链开发者奔走相告的神器! 这么说可能很难理解BigQuery的强大,不妨先来看几个例子。...现在,世界各地的开发者,已经在BigQuery上建立了500多个项目。用途从预测比特币的价格,到分析以太币持有者的持币多少都有覆盖。 ?...BigQuery上的部分项目 此外,Allen现在的目标,不仅仅是比特币和以太币这种大币。...当然了主业他也没有放下,继续研究对传染病的基因组进行实时测序,以及使用人工智能技术来增加水稻产量。

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构建端到端的开源现代数据平台

项目始于 2016 年(从一开始就是开源的)解决了当时普遍存在的问题:数据管道的版本控制不当、文档记录不完善,并且没有遵循软件工程的最佳实践。...要允许 dbt 与 BigQuery 数据仓库交互,需要生成所需的凭据(可以创建具有必要角色的服务帐户),然后在 profiles.yml 文件中指明项目特定的信息。...处理完模型后可以执行命令 dbt docs generate来生成项目的文档(目录和清单文件)。...BI 是少数几个没有被“第二次浪潮”数据技术打乱的领域之一,主要是因为 Hadoop 生态系统专注于大规模处理数据而不影响最终用户的消费方式。...除了 dbt 之外,没有任何现代数据栈工具在其所做的事情上是明显的赢家,因此生态系统将在未来几年通过整合和竞争不断变化,不过可以肯定的是激动人心的时代即将到来。

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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

本期实用指南以 SQL Server → BigQuery 为例,演示数据入仓场景下,如何将数据实时同步到 BigQuery。...安全性保障:可以控制对加密项目或数据集的访问,并实施身份访问管理。 可扩展性:支持根据公司的规模、性能和成本要求定制数据存储。...为了实现上述优势,我们需要首先实现数据向 BigQuery 的同步。 SQLServer → BigQuery 的数据入仓任务 BigQuery 准备工作 1....数据集 ID:选择 BigQuery 中已有的数据集。...Tapdata 选择将 Stream API 与 Merge API 联合使用,既满足了数据高性能写入的需要,又成功将延迟保持在可控范围内,具体实现逻辑如下: 在数据全量写入阶段,由于只存在数据的写入,没有变更与删除操作

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安装Google Analytics 4 后的十大必要设置

这个是跟踪的基础,必选 滚动次数:下拉,用事件监测页面的浏览深度的,可选 出站点击次数:出站链接点击,建议必选 网站搜索:站内搜索设置,根据实际情况设置 视频互动数:Youtube视频跟踪,如果你的网站上没有...启用Google Signal 如果你没有开启Google Signal,那么受众特征和兴趣报告会是没有数据的,详细请看Google Analytics 4 中的受众特征和兴趣没数据?...关联Google站长工具 关联后才会有自然搜索的数据,延伸阅读:安装GSC谷歌站长工具的 5 种方法 关联BigQuery 关联BigQuery,可以获得两个好处: 获取原始数据,很多人都想获得...GA4的原始数据,可以通过关联导出到BigQuery的方式获取原始数据。...获得实时数据,GA4里的实时报告值显示过去30分钟的数据,而且维度很有限,在BigQuery,采用流式导出,你可以获得真正的实时数据。

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【观点】最适合数据分析师的数据库为什么不是MySQL?!

分析师每天都会使用各种不同的语言编写几千个查询,运行在Mode编辑器里的查询超过百万个,而Benn Stancil就是从这些数据出发,对MySQL、PostgreSQL、Redshift、SQL Server、BigQuery...数据库提供的错误信息(通常是语法错误、函数名错误、逗号错位等)最能表明该系统是否会对数据分析师造成极大的挫败感。...,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,其较高的错误率很有可能是由于使用更深入而不是语言...从图中可以看出,PostgreSQL、MySQL和Redshift的错误率较低,Impala、BigQuery和SQL Server的错误率较高。另外,和之前一样,Vertica的错误率依然最高。...例如,Hive和BigQuery交叉处的“20.2”表示:对使用这两款数据库的分析师,其使用Hive的错误率要比使用BigQuery高20.2。

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构建冷链管理物联网解决方案

使用GCP的物联网冷链管理解决方案 这个项目的客户管理着一支运送关键疫苗的冷藏车队。...他们需要深入了解他们的冷链操作,以避免发货延迟,验证整个过程中发货保持在正确的温度,并获取有关发货状态和潜在错误的警报。...使用Cloud IoT Core,Cloud Pub / Sub,Cloud Functions,BigQuery,Firebase和Google Cloud Storage,就可以在单个GCP项目中构建完整的解决方案...我们希望为此项目使用BigQuery,因为它允许您针对庞大的数据集编写熟悉的SQL查询并快速获得结果。...可以在Data Studio中轻松地将BigQuery设置为数据源,从而使可视化车队统计信息变得容易。 使用BigQuery,可以很容易地为特定发货、特定客户发货或整个车队生成审核跟踪。

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Apache Hudi 0.11 版本重磅发布,新特性速览!

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。...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。...没有日志文件的 MOR 查询(增量查询除外)表现为在读取数据时利用矢量化 Parquet 读取器,这意味着 Parquet 读取器现在能够利用现代处理器矢量化指令来进一步加快数据解码速度。默认启用。...指定 SQL 选项 index.type 为 BUCKET 以启用它。 集成 Google BigQuery 在 0.11.0 中,Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。...用户可以设置org.apache.hudi.gcp.bigquery.BigQuerySyncTool为HoodieDeltaStreamer的同步工具实现,并使目标 Hudi 表在 BigQuery

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