由于有数千亿个区块，其祖先深度从几个到几十个不等，这种计算成本非常高，而且只会在 Snowflake 中超时。 由于这些挑战，我们开始探索构建我们的数据湖。...S3 中引导表。...• 在极少数情况下，导出完整的 Postgres 快照以引导 S3 中的表。 增量方法可确保以更低的成本和最小的延迟（几分钟到几个小时，具体取决于表大小）获得更新鲜的数据。...相比之下，导出完整快照并转储到 S3 需要 10 多个小时，成本是 S3 的两倍，因此在 S3 中引导新表时，我们很少这样做。...• 我们通过分别处理大分片和小分片来更有效地管理数据（请记住，我们在 S3 中保留了相同的 480 分片方案，以便与 Postgres 保持一致）;小分片将其全部数据加载到 Spark 任务容器内存中以便快速处理
官方的ClickHouse集群采用的shared nothing架构，该架构如果写入时直接写分布式表，对Zk的压力非常大。...所以在该架构下主要还是写入local table，在海量数据写入时对于数据加载也是一个非常有挑战的工作。...从节点的计算资源大部分是闲置的。 数据高速写入时对Zk及网络数据同步都有较大的压力。 该结构升级或是运维中如果出现性能或是故障问题，很容易导致整体服务不可用。...从Snowflake的架构可以看出底层使用了Shared Data架构即云厂商提供的S3类的对象存储能力，S3本身是云厂商提供的跨数据中心及一个近似于无限扩容机制，所以用户在数据存储及安全方面基本无需担心...再说Snowflake的计算层即计算集群，计算集群在同一个数据中心内，只要保障网络传输的性能，就可以把查询解析后分发到计算层集群执行从Shared Data中获取数据。
介绍 从数据库到数据仓库，最后到数据湖[1]，随着数据量和数据源的增加，数据格局正在迅速变化。...支持 DML 的数据湖通过让用户轻松保持源表和目标表之间的一致性，简化了治理和审计以及变更数据捕获 (CDC)。例如用户可以使用 UPDATE 命令以根据特定过滤器将源表中检测到的变更传递到目标表。...因此，像 Snowflake[24] 这样的数据湖平台在数据摄取阶段施加了一定的约束，以确保传入的数据没有错误或不一致，否则可能会在以后导致分析不准确。...因此数据湖应该有一些机制来提供数据的早期可视化，让用户了解数据在摄取过程中包含的内容。 支持批量加载 虽然不是必须的，但当数据需要偶尔大量加载到数据湖时，批量加载非常有必要[30]。...与增量加载数据不同，批量加载有助于加快流程并提高性能。然而更快的速度有时可能只是一件好事，因为批量加载可能会忽略确保只有干净数据进入湖中的约束[31]。
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。...谷歌BigQuery提供可伸缩、灵活的定价选项，并对数据存储、流插入和查询数据收费，但加载和导出数据是免费的。BigQuery的定价策略非常独特，因为它基于每GB存储速率和查询字节扫描速率。...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...当数据量在1TB到100TB之间时，使用现代数据仓库，如Redshift、BigQuery或Snowflake。
因此在今年的 Snowflake Summit 上，Snowflake 宣布了将在未来把对外部表的支持扩展至任何 S3 标准兼容的私有云存储服务上。...3 By Design 多云应该有哪些特征 我们认为，为了解决事实多云带来的这些困境，一个从平台端到存储和计算端，真正的从多云出发（By Design）的架构应该符合以下几个特征： 首先，从数据保护和数据存储开始...解决存储端在多云上的挑战 可以看到，从事实多云到真正为多云设计架构的转变过程中，在存储层的设计上有不少的挑战，在设计新的多云存储构架时，应该考虑到以下若干方面。...如上文提到 Snowflake 直接利用 S3 存储作为外部表的支持，以及大数据领域逐步从 HDFS 转向对于 S3a 的支持，可以预见，对象存储在未来有着不错的发展前景。...因此，在这个示例构架中，我们选择 S3 协议实现数据层接口一致性，对于那些不支持原生 S3 协议的公有云厂商，可以在它们之上加入一个轻量级 S3 协议转换层。
最初Snowflake是基于AWS S3和EC2的数仓服务，随着云时代到来，大多数SaaS服务会出现数据延迟、合规性、数据读取成本等问题。...为打破这些不同云之间的壁垒，Snowflake引入了外部表概念，使得企业内部和三方可以支持在多云之间数据共享。...但仅仅在公有云上支持数据共享并不能满足企业要求，就是越来越多企业将业务和数据保留在私有云上。 因此，Snowflake宣布了未来把对外部表的支持，扩展到任何S3标准兼容的私有云服务器上。...Snowflake的探索也仅仅满足了数仓层面的需求，真正解决企业多云的问题，如数据打通、体验一致等问题，需要做到真正的“多云架构”。 上云过程中，首要的痛点是成本。...一个从平台端到存储、计算端，真正云原生的多云架构应该有以下特征： 从数据保护和数据存储开始，实现从边缘、自由设施、主机托管、公有云的统一数据管理。
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。...随意更改数据类型和实施新表格和索引的能力有时可能是一个漫长的过程，事先考虑到这一点可以防止未来的痛苦。 在将数据注入到分析架构中时，评估要实现的方法类型非常重要。...正确的摄取方法和错误的方法之间的差异可能是数据丢失和丰富数据之间的差异，以及组织良好的模式和数据沼泽之间的差异。 例如，Snowflake通过不同的虚拟仓库支持同时用户的查询。...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。...通过利用Panoply的修订历史记录表，用户可以跟踪他们数据仓库中任何数据库行的每一个变化，从而使分析师可以立即使用简单的SQL查询。
数据库中间件 对于数据库中间件来说，第一代系统是中间件的系统，基本上整个主流模式有两种，一种是在业务层做手动的分库分表，比如数据库的使用者在业务层里告诉你；北京的数据放在一个数据库里，而上海的数据放在另一个数据库或者写到不同的表上...未来在哪里 Snowflake Snowflake 是一个 100% 构建在云上的数据仓库系统，底层的存储依赖 S3，基本上每个公有云都会提供类似 S3 这样的对象存储服务，Snowflake 也是一个纯粹的计算与存储分离的架构...，在系统里面定义的计算节点叫 Virtual Warehouse，可以认为就是一个个 EC2 单元，本地的缓存有日志盘，Snowflake 的主要数据存在 S3 上，本地的计算节点是在公有云的虚机上。...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。 ?...，都在 S3 上面，比如说 A 机器到 B 机器的数据迁移其实不用真的做迁移，只要在 B 机器上读取数据就行了。
，比如数据库的使用者在业务层里告诉你；北京的数据放在一个数据库里，而上海的数据放在另一个数据库或者写到不同的表上，这种就是业务层手动的最简单的分库分表，相信大家操作过数据库的朋友都很熟悉。...S3，基本上每个公有云都会提供类似 S3 这样的对象存储服务，Snowflake 也是一个纯粹的计算与存储分离的架构，在系统里面定义的计算节点叫 Virtual Warehouse，可以认为就是一个个...EC2 单元，本地的缓存有日志盘，Snowflake 的主要数据存在 S3 上，本地的计算节点是在公有云的虚机上。...[up-cd6191e22ecfd2a803ba55f88d8bfa9e208.png] 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，...；第二，数据迁移其实会变得很简单，实际上底下的存储是共享的，都在 S3 上面，比如说 A 机器到 B 机器的数据迁移其实不用真的做迁移，只要在 B 机器上读取数据就行了。
将数据加载到数据湖中，数据团队花费时间构建和维护复杂 ETL 管道的旧瓶颈消失了，并且跳过了等待数周的数据访问请求。...数据湖表格式 数据湖表格式非常有吸引力，因为它们是数据湖上的数据库。与表相同，一种数据湖表格式将分布式文件捆绑到一个很难管理的表中。可以将其视为物理数据文件之间的抽象层，以及它们的结构以形成表格。...Snowflake 宣布他们也将在 Iceberg 表中具有此功能。据我了解这些是 Databricks 和 Snowflake 中的专有功能。...变更数据流 (CDF) 更改数据流 (CDF)[37] 功能允许表跟踪表版本之间的行级更改。启用后，运行时会记录写入表中的所有数据的“更改事件”。...总结到目前为止的基本部分，从简单的 S3 存储扩展到成熟的Lakehouse，可以按照以下步骤操作： • 选择合适的数据湖文件格式 • 将上述内容与要使用的最能支持您的用例的数据湖表格式相结合 • 选择要存储实际文件的云提供商和存储层
它涉及将数据从不同的源头抽取出来，经过必要的转换处理，最后加载到目标系统（如数据仓库、数据湖或其他分析平台）的过程。以下是ETL技术栈的主要组成部分和相关技术介绍： 1....数据加载（Load） - 目标系统接口：支持加载到多种目标系统，包括数据仓库（如Teradata、Snowflake）、数据湖（如Hadoop HDFS、AWS S3）、或NoSQL数据库等。...- 调度与工作流管理：如Airflow、Oozie用于自动化定时执行ETL任务，管理任务依赖和错误处理。 - 监控与日志：实现ETL作业的性能监控、错误报警和审计追踪，确保流程的稳定性和可追溯性。...- 数据安全与隐私保护：加密传输、访问控制、脱敏处理等，确保数据处理过程中的安全性。 ETL常用工具 ETL（Extract, Transform, Load）常用工具主要包括以下几种： 1....适合大数据场景下的数据抽取和加载任务。 9. StreamSets 提供可视化数据流设计界面，支持实时和批处理数据流。特别适合处理云原生和混合云环境中的数据集成。 10.
基础MySQL平台对JSON的支持可以将JSON数据物化到表中的二进制列、文本列或虚拟列中。它还允许将JSON payload作为参数传递给存储过程和函数。...现在JSON数据可以导入到HeatWave中，以二进制格式存储，进行分区和压缩，并可以横向扩展到多个节点。...Avro支持还包括利用HeatWave的“Autopilot”自动驾驶功能进行模式推断、数据加载操作的集群容量估计以及时间估计。...这意味着客户在亚马逊S3对象存储中已经存在的任何格式的数据现在都可以在HeatWave中处理。即使HeatWave本身运行在甲骨文自己的AWS账户中，但仍可以连接到客户账户中的数据。...与Snowflake的SnowPark ML相比，后者仅提供一个scikit-learn的桥接，没有内置的AutoML。
但像 Snowflake 这样的新兴企业，它最大的合作伙伴却是 AWS 等云厂商。作为云厂商的生态系统合作伙伴，Snowflake 推动了大量 Amazon EC2 /S3 的销售。...在这个发展趋势中 OSA 的产品研发也经历了从软件定义（Software Defined）到云原生（Cloud Native）的改造，来适应数据平台的需要。...为了更好地适配底层的对象存储，OSA 研发团队为 Iceberg 做了一个通用的 S3 表管理组件（S3 Catalog）。...在 S3 的标准 API 中，上传数据需要预先知道对象的大小，因此在追加上传的场景下，其调用方法无法像 HDFS 那样简洁。所以在具体实现中，追加写的操作需要在本地预先处理，并以整体上传。...下一代数据平台也应该提供强大的跨表查询能力。无论数据是直接存储在对象存储中、存储在 Iceberg 等表结构中、还是存储在外部的数据库中，数据平台都支持对这些表进行联合查询。
Clickhouse 是大家都知道的一款地球上宽表查询性最快的数据库：https://clickhouse.com/ Clickhouse 去年拿了投资后也在做云原生这个方向，其中一个重要内容就是支持...Databend 目前也是按这个目标要求来做开发的实现。 Databend 为什么要使用 S3 对象存储？ 对于做一款数据库的开发者，开发一款专属的存储可能也是技术从业者的追求的。...Databend 在设计之初对存储提出以下几个问题： •支持高可用 •不用关心副本数 •多 IDC 可用，及多云切换 •支持全球内数据共享及分布 •不用考虑预留空间，只为使用的空间付费 •支持基于同一份数据多集群并发读写...就可以实现数据的载入。 这里出现一个有意义的事情，因为Clickhouse没有事务支持，在不同的并发 load 下，加载的数据可能不一致。...总结 目前看来在基于对象存这个方向 Databend 在大宽表计算能力整体上胜过 Clickhouse 。实质上 Databend 现在、性能也超越了 Snowflake 。
本文主要介绍阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版（以下简称AnalyticDB）过去几年在弹性方向上的探索和成果。...2 Snowflake Snowflake从诞生的第一天起就采用计算存储分离架构，作为跨云平台的云数据仓库，它的存储层由对象存储构成（可以是AWS S3、Azure Blob等），计算层由virtual...同时存储层提供一体化的冷热分层存储能力，数据可以热表的方式存在本地SSD、冷表的方式存储在底层DFS，亦或是以冷热混合表的形式存放，实现冷热数据的自动迁移，《数据仓库分层存储技术揭秘》一文中有详细介绍。...4 分区动态重分布 Resharding算子与Scan算子之间，分区（shard）遵循以下原则进行重分布： 来自同一个存储节点的多个分区，尽量打散到不同的计算节点上。...网络模块异步加载，将数据放入buffer中，Resharding算子从buffer中获取数据，让CPU、网络IO充分并行。
使用数据仓库的团队通常利用 SQL 查询来分析用例。 通常，数据仓库最适合使用由特定架构定义的结构化数据，这些架构将数据组织到整齐、标记良好的表中。...3.3 数据湖表格式 数据湖表格式非常有吸引力，因为它们是数据湖上的数据库。与表相同，一种数据湖表格式将分布式文件捆绑到一个很难管理的表中。...Snowflake 宣布他们也将在 Iceberg 表中具有此功能。据我了解这些是 Databricks 和 Snowflake 中的专有功能。...模式演化支持添加、删除、更新或重命名，并且没有副作用 隐藏分区可防止用户错误导致无提示的错误结果或极慢的查询 分区布局演变可以随着数据量或查询模式的变化而更新表的布局 时间旅行支持使用完全相同的表快照的可重复查询...数据可观测性为存储所有类型数据的任何仓库、数据湖或湖仓一体中的数据管道中的问题提供端到端监控和警报。
随着新的大数据工具出现，总会有调整架构的可能性，一定需要功能增强或者替换组件。Punugoti说：“这是个持续更新的过程，包括我们收集到的数据都在不断变化着。...Celtra公司提供了一个平台可以设计在线显示和视频广告，有几部分已经在基于云的处理架构中陆续部署了，现在正把Spark及其SQL模块整合到Amazon简单存储服务(S3)、MySQL关系型数据库和Snowflake...最开始的时候，Celtra公司通过网站访问者和S3中的其它可跟踪事件收集广告交互数据，然后使用Spark作为ETL引擎(抽取、转换和加载)聚合信息，分析MySQL中的运营数据用于报表。...在2015年底的时候，Kespret和他的团队经过各种尝试最终放弃了其它技术，选择了Snowflake作为事件数据存储系统，然后把数据按用户会话进行组织之后会存储到MySQL，这样数据分析师用起来更方便...Snowflake系统在去年四月份投入生产使用，比该软件软发布较早一点。Kespret说，下一步是要在Snowflake中存储数据，评估第二步ETL过程，然后处理数据存储到另一套MySQL数据库中。
想象一下，我们在 CSV 中有 100 个数据集，在数据仓库中有 200 个表，并且有几个数据工程师在运行不同的项目，这些项目使用、生成不同的应用与服务、Dashbaord 和数据库。...FsNebulaCSVLoader 用于将提取的数据转为 CSV 文件 NebulaCsvPublisher 用于将元数据以 CSV 格式发布到 NebulaGraph 第二个工作路径是：Metadata...Superset 元数据 ETL 的执行 下边执行的示例 Superset 提取脚本可以获取数据并将元数据加载到 NebulaGraph 和 Elasticsearch 中。...图片 开启数据血缘信息 默认情况下，数据血缘是关闭的，我们可以通过以下方式启用它： 第一步，cd 到 Amundsen 代码仓库下，这也是我们运行 docker-compose -f docker-amundsen-nebula.yml.../发现的方案思路如下： 将整个数据技术栈中的组件作为元数据源（从任何数据库、数仓，到 dbt、Airflow、Openlineage、Superset 等各级项目） 使用 Databuilder（作为脚本或
我对云计算提供商（AWS、Azure、GCP）有这样以下预测： 云计算提供商将越来越多地关注堆栈中的最底层； 基本上就是通过 API 来租用其数据中心的容量，其他纯软件提供商会在它上面构建数据库、运行代码等...企业不必自己建立任何基础设施或者整天编写自定义的 MapReduce、重新加载 jobtracker。...反而，企业可以在 AWS 中启动一个 Redshift 集群，为其提供大量的数据，然后再正常运行。 同样在 2012 年，我在偶然与 Snowflake 创始人共进午餐，第二天就获得了一个工作机会。...AWS 于 2016 年推出了基于 Presto 的 Athena，在 2017 年推出了 Redshift Spectrum，用户可以通过 Redshift 查询 S3 中的数据。...Snowflake、Confluent 和 MongoDB（Atlas）的注册流程中问了两个问题：1. 你的云计算提供商是哪家？2. 在哪个地区？
关键价值/差异： •Redshift的主要区别在于，凭借其Spe ctrum功能，组织可以直接与AWS S3云数据存储服务中的数据存储连接，从而减少了启动所需的时间和成本。...•对于S3或现有数据湖之外的数据，Redshift可以与AWS Glue集成，AWS Glue是一种提取、转换、加载(ETL)工具，可将数据导入数据仓库。...•Oracle的SQL Developer功能是另一个关键功能，它集成了数据加载向导和数据库开发环境。 (6)SAP Data Warehouse Cloud 潜在买家的价值主张。...对于需要为数据仓库功能选择不同的公共云提供商的任何行业的组织而言，Snowflake是一个很好的选择。...•解耦的Snowflake架构允许计算和存储分别扩展，并在用户选择的云提供商上提供数据存储。 •系统创建Snowflake所谓的虚拟数据仓库，其中不同的工作负载共享相同的数据，但可以独立运行。
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