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Redshift看弹性分析演进

下面就从其数据仓库产品-Redshift入手,分析其在弹性能力方面的演进过程,同时也谈谈自己对弹性问题的一些理解。 1. 弹性发展阶段 产品弹性能力的发展,是有其一定的规律。 例如Redshift的售卖规格(来自官网资料) ? 通过不同的硬件提供了差异化的服务,满足客户的不同需求。当然这种方式的弊端也很明显,标品不能很好地满足客户个性化需求。 2). 以Redshift的DS规格为例,其是支持在一定范围内的节点扩缩容及不同规格间的升降配能力。

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坑爹的亚马逊之Redshift

今天我们谈的是Redshift。亚马逊的这款数据仓库云产品可谓非常的成功,同时也是非常的坑人。要理解这里面的坑,不能只看技术。 1 一年前就有人和我说Redshift是个大坑,收费贼贵。 企业还小的时候,用Redshift,用的很舒爽。然后企业慢慢变大,亚马逊一张大账单过来,Redshift从舒爽变成了酸爽。企业觉得自己做了冤大头,决定另谋出路。 这个版本的故事很多。 加入你是Redshift的老大,你敢让我上这个技术么?呵呵。肯定不敢。 只要上了这个技术,每个客户的账单立刻只有原来的5%了。 所以和传统的数据仓库比,亚马逊的Redshift对于查询优化并不重视。我听说过不少的传闻说Redshift的优化器做的一般。 Redshift不可能也不会去努力优化可以大量减少资源使用的查询执行方式。如果谁还想入Redshift的坑,不妨先想想自己的数据规模有多大。

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    Redshift_Kinesis_Qubole_Bluedata_大数据产品介绍

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    Mortar K Young:如何利用Redshift实现大数据集成

    K Young, Mortar Data首席执行官和共同创始人,为我们分享了他们如何使用Mortar和Redshift实现大数据集成。 Redshift的速度非常快,没有提前委托就可以随需应变,简单并且有伸缩性。所以,2013年才发布的Redshift现在就已经成为AWS有史以来增长最快的服务了。 我们第一次用Redshift分析从自己的网站app收集到的一些数据时,发现了两件事情:第一,Redshift和我们耳闻的是一样的;第二,Mortar是加载一个Redshift数据库最佳的方式。 例如,当我们开始创立Mortar时,Redshift甚至还不存在,所以我们不知道构建什么能与之紧密配合好,并且当构建好了我们的Redshift功能,也不知道谁会使用它或者它会为客户开放哪种新发现。 Buffer在使用Mortar建立一个新架构将数据持续输入到Redshift之前是被“淹没在数据”中的。

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    利用Amazon ML与Amazon Redshift建立二进制分类模型

    Amazon ML与Amazon Redshift这套强有力的组合能够帮助大家查询相关事件数据并执行汇聚、加入或者处理等操作,从而为机器学习模型准备好所需的一切数据。 要顺利完成本次指导教程,大家需要拥有一个AWS账户、一个Kaggle账户(用于下载数据集)、Amazon Redshift集群以及SQL客户端。 针对本次示例所涉及的数据量,大家只需要单一dc1.large节点即可(并接入至Amazon Redshift免费层级)。 ? 要利用来自Amazon Redshift的数据构建机器学习模型,我们首先需要允许Amazon ML接入到Amazon Redshift当中。 在IAM控制台当中创建一个名为AML-Redshift的新角色,而后选择Continue。 ?

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    Linux 开启护眼模式,降低蓝光伤害

    下很好用,不过 Linux 下我没试过,因为我用了 Redshift。 awscli - Universal Command Line Environment for AWS gnome-shell-extension-redshift - redshift extension for GNOME Shell gtk-redshift - transitional dummy package plasma-applet-redshift-control - Adjusts the 即可: 1 root@kali:~# apt-get install redshift-gtk 如果没有其它依赖的话,应该会安装 redshift-gtk 和 redshift 两个包。 挺方便的,插件地址:https://extensions.gnome.org/extension/685/redshift/ 如果安装了redshift-gtk,建议先卸载再安装这个插件。

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    爱好天文的朋友,Redshift Premium专业的天文观测工具,让你以无比清晰的视角观察夜空!

    Redshift Premium for Mac是一款Mac上专业的天文观测软件,以无比清晰的视角观察夜空,穿越我们的银河系和更远的地方,从近距离观察行星、卫星、小行星、星云和其他天体。 这款Redshift Premium mac版天文软件可以观测哪些星系天体?有哪些独特之处?

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    Apache Zeppelin 中 JDBC通用 解释器

    到目前为止,已经通过以下测试: Postgresql - JDBC驱动Mysql - JDBC驱动MariaDB - JDBC驱动程序Redshift - JDBC驱动Apache Hive - JDBC 您可以在本节中找到更多JDBC连接设置示例(Mysql,MariaDB,Redshift,Apache Hive,Apache Phoenix和Apache Tajo)。 属性 名称 值 default.driver com.amazon.redshift.jdbc42.Driver default.url jdbc:redshift://your-redshift-instance-address.redshift.amazonaws.com :5439/your-database default.user redshift_user default.password redshift_password AWS Redshift JDBC :aws-java-sdk-redshift Apache Hive ?

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    选择一个数据仓库平台的标准

    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。 与Redshift不同,不需要不断跟踪和分析群集规模和增长,努力优化其规模以适应当前的数据集要求。 “ 此外,Redshift可扩展性使用户在增加内存和I / O容量等资源时可以提高性能。Panoply根据数据和查询的数量以及查询的复杂性无缝缩放Redshift用户的云足迹。 由于Panoply采用Redshift技术,因此备份到S3是显而易见的,但我们更进一步。

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    AWS的湖仓一体使用哪种数据湖格式进行衔接?

    此前Apache Hudi社区一直有小伙伴询问能否使用Amazon Redshift(数仓)查询Hudi表,现在它终于来了。 Amazon Redshift Spectrum作为Amazon Redshift的特性可以允许您直接从Redshift集群中查询S3数据湖,而无需先将数据加载到其中,从而最大限度地缩短了洞察数据价值时间 Redshift Spectrum支持Lake house架构,可以跨Redshift、Lake house和操作数据库查询数据,而无需进行ETL或加载数据。 Redshift Spectrum支持开放数据格式,如Parquet、ORC、JSON和CSV。 Redshift Spectrum还支持查询具有复杂嵌套数据类型(如struct、array或map)。

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    「数据仓库技术」怎么选择现代数据仓库

    Redshift提供了简单的可伸缩选项。只需单击几下鼠标,就可以增加节点的数量并配置它们以满足您的需要。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。 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。 再深入研究Redshift、BigQuery和Snowflake,他们都提供按需定价,但每个都有自己独特的定价模式。 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。

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    主流云数仓性能对比分析

    Redshift有13条SQL执行时间最短,Synapse有8条,Snowflake只有1条,而BigQuery没有。 ? 场景二:5并发用户执行 累计执行时长(22条SQL):还是Redshift表现最好,Synapse也不错。 单用户性价比:Redshift最便宜,其次是Synapse,然后是Snowflake和BigQuery,其中BigQuery要比其它3家高不少。 ? 并发用户性价比:Synapse最便宜,其次是Redshift,然后是Snowflake和BigQuery。 ? 测试结论汇总与局限性 ? 在性能方面,无论是单进程还是并发方式,Redshift都是表现最好的,Synapse其次。 在并发性能方面,Snowflake和BigQuery似乎没有Redshift和Synapse控制得好。

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    AHTYA – Adding Houdini To Your Arsenal

    We’ll take it from there in the next episode to refine the model and render it using Redshift3D. Redshift is a 3rd party GPU render engine for Houdini that combines fast iteration times with a good 3D This time it’s about shading the procedural sculpture in Redshift3D using its point color. After revising the color creation we’ll import Cd to the Mat context to be used by Redshift. AHTYA10 – Pathtracing and Adaptive Sampling in Redshift 3D Here comes the last video about Redshift in

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    云计算领域将如何重新洗牌

    但是我认为 Redshift 的故事很好地解释了这些观点。 云计算的发展 在 Redshift 诞生之前,Teradata 是这个市场的主要参与者 ,曾推出了 On-prem 。 Redshift 是 AWS 提供的数据仓库(也称为 OLAP 数据库)。数据库管理系统提供商 ParAccel,通过 AWS 获得技术授权,在 2012 年推出了 RedshiftRedshift 是当时第一个运行在云端的数据仓库。Redshift 立即降低了小型公司进行数据分析的门槛。 总体来说,Snowflake 的产品与 Redshift 类似。 不过,Snowflake 和 Redshift 在架构上有一大差异。Snowflake 很早就做了完全解耦。 Redshift 现在才发布无服务器产品,但他们可能早就该如此。 Redshift 刚发布时确实带来了很多好处。

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    为什么越简单的技术对于开发人员越难

    从这两者得到好处的一种方式就是通过可管理的服务,比如Amazon web服务的 RedshiftRedshift是一个运行在云端的、完全管理的数据仓库。 正如AWS数据科学的总经理Matt Wood最近告诉我的,Redshift和其它AWS服务致力于通过移除复杂让用户易于使用。给用户更少的“杠杆”意味着AWS也给他们更少的失败方式。 例如,Airbnb对Redshift刚开始是如何容易感到 洋洋得意,但是随后就需要一些折衷(和投入): 我 们面临的第一个挑战就是模式迁移。 即使Redshift是基于Postgres 8.0的,“微妙的”不同仍然足够大,强迫你用Redshift的方式工作。我们尽量自动化模式迁移,但是问题比我们最初期望的更大,我们认为它超出了试 验的范围。 在Redshift里,索引,时间戳类型,数组,不被支持,这样你需要在你的模式里排除它们,或找到变通方案。 无论如何,Airbnb投入了努力,看到了至少五倍的性能提升和巨大的成本节约。

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    数据湖火了,那数据仓库怎么办?

    Amazon Redshift 和 数据湖之间的无缝互操作性 AWS Lake House 模型中 Redshift 作为首选的转换引擎,实现了高效地加载、转换和扩充数据。 Amazon Redshift Spectrum 是 Amazon Redshift 的一项功能, (提示:避免到 console 中搜索 spectrum)AWS 选择开发者熟悉的 SQL 语言,也旨在帮助更多开发者轻松实现查询数据 不仅如此,新的 Redshift 还具有数据湖导出功能。 此外,Redshift 的 RA3 实例类型允许开发者独立扩展 Redshift 数据存储和计算需求,帮助开发者以较低的价格来管理数据和工作负载的组合。 并且 Redshift 可通过自动扩展额外的瞬态容量来处理并发查询并保持一致的性能,从而完成处理工作量高峰。

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    详细对比后,我建议这样选择云数据仓库

    为此,我们分析了四个云数据仓库:亚马逊 Redshift、谷歌 BigQuery、Azure Synapse Analytis 和 Snowflake。 亚马逊 Redshift 亚马逊 Redshift 是一项由亚马逊提供的云数据仓库服务。这项服务可以处理各种大小的数据集,从数千兆字节到一百万兆字节甚至或更大。 AWS Redshift 架,图片来源:Redshift 文档 Redshift 拥有数以万计的客户,包括辉瑞、Equinox、Comcast 等。亚马逊在 2020 年开始与必胜客合作。 Redshift 根据你的集群中节点类型和数量提供按需定价。其他功能,如并发扩展和管理存储,都是单独收费的。 Redshift 和其他几家提供商提供了这样的控制级别。

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    如何使用5个Python库管理大数据?

    这也意味着现在有更多与这些新系统进行交互的工具,例如Kafka,Hadoop(具体来说是HBase),Spark,BigQuery和Redshift(仅举几例)。 Redshift and Sometimes S3 接下来是亚马逊(Amazon)流行的Redshift和S3。AmazonS3本质上是一项存储服务,用于从互联网上的任何地方存储和检索大量数据。 另一方面,Redshift是一个管理完善的数据仓库,可以有效地处理千万字节(PB)级的数据。该服务使用SQL和BI工具可以更快地进行查询。 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。 但是,这再次提供了有关如何连接并从Redshift获取数据的快速指南。 PySpark 让我们离开数据存储系统的世界,来研究有助于我们快速处理数据的工具。

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    怎样在初创公司里搭建稳定、可访问的数据基础架构

    很多公司都宣称Redshift帮助他们很好的提速。所以我们也打算试一试。结果太好了。 在最极端的情况下,一个日常的查询在MySQL上需要6个小时,但是在Redshift上,只需要几秒钟,而且不需要任何修改。 有时,当我们迁移从MySQL的一个表格到Redshift的所有查询时,我们必须同时写入到MySQL和Redshift。 最困难的部分是协调部门之间的努力去迁移数量巨大的、相互依赖的MySQL查询语句。 解锁新的分析 然而我们选择Redshift时的主要目的是解决性能和可扩展性的问题,不过它顺便也改进了可访问性。这点来得有点间接和意外。在迁移到Redshift的同时,我们也在探寻商业智能工具。 所以我们提倡放弃MySQL,而在集群之外,移动数据到Redshift。亚马逊的弹性MapReduce可以存储输出到S3。

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