通过官网我们知道,snova可以使用PostgreSQL工具,因此,如果想要将linux日志导入snova数据仓库,只需要调用 python3 中的 psycopg2 模块(该模块,仅python3.x可用)。
Snova为您提供简单、快速、经济高效的PB级云端数据仓库解决方案。借助于Snova,您可以在数分钟内创建拥有数百节点的企业级云端数据仓库,并高效的完成日常维护工作;也可以使用丰富的Postgre开源生态工具,实现对Snova中海量数据的即时查询分析、ETL处理及可视化探索;还可以借助其云端数据无缝集成特性,轻松分析位于COS、CDB、ES等数据引擎上的PB级数据。
在数据仓库的建设中,通常我们使用Hive处理原始数据(PB级别),进行耗时较长的ETL工作,再将结果数据(TB级别)交由准实时的计算引擎(如Snova)对接BI工具,保证报表的准实时展现。
腾讯云无服务器云函数(Serverless Cloud Function,SCF)是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 云数据仓库 PostgreSQL(CDWPG)。
DBA在管理数据仓库的时候,往往会创建多个帐号,每个帐号有不同的用途。因此这里就有不同帐号间表授权的需求。
Snova是腾讯云上的一款数仓产品,兼容Greenplum 开源数据仓库,是一种基于 MPP(大规模并行处理)架构的数仓服务。
Snowflake 是在 Cloud 之上开发的基于云的数据仓库平台,截至目前,亚马逊网络服务 (AWS)、微软 Azure 和谷歌云等流行的云提供商都在支持 Snowflake。
Azkaban是LinkedIn开源的任务调度框架,类似于JavaEE中的JBPM和Activiti工作流框架。
BI工具即商业智能分析工具,是指使用一套方法和技术来准备、呈现和帮助分析数据的工具。将企业中已有的数据转换为知识,从而帮助企业做出明智的商业决策。这里说到的数据包括订单、库存、交易账目、客户和供应商等数据,它们来自于企业业务系统,企业所在行业和竞争对手,以及来自于企业所在的其他外部环境。
大数据文摘作品 作者:Joe Waltman 编译:Chloe、糖竹子、aileen 作者用了大量时间研究,安装使用各种营销分析工具。以下这份总结包含了作者的个人经验和从他人的对比短文中学到的内容,希望能为你节省点儿时间。 开始选择使用哪一个分析软件包之前,你有两件事儿要做 1)确定你想要回答的问题。比如: •什么营销渠道在促成用户访问网站或下载app? •用户要多久才会再次访问网站/app? •用户在购买流程中的哪一环节放弃购买? 基于各自情况提出的问题不尽相同,但其实大多数网站和app的关心的问题
2021年,我们看到围绕现代数据栈的兴起出现了相当大的加速效应。我们现在有一个海啸般的通讯、影响者、投资者、专门的网站、会议和活动来宣扬它。围绕现代数据栈的概念(尽管仍处于早期阶段)与云中数据工具的爆炸性增长紧密相连。云计算带来了一种新的基础设施模式,它将帮助我们快速地、程序化地、按需地建立这些数据栈,使用像Kubernetes这样的云原生技术、像Terraform这样的基础设施即代码以及DevOps的云计算最佳实践。因此,基础设施成为构建和实施现代数据栈的一个关键因素。
ETL流程是数据仓库建设的核心环节,它涉及从各种数据源中抽取数据,经过清洗、转换和整合,最终加载到数据仓库中以供分析和决策。在数据仓库国产化的背景下,ETL流程扮演着重要的角色,今天我们就来讲讲ETL流程的概念和设计方式。
随着数字化的发展,实证单位和企业需要处理分析的数据量呈指数级增长,传统的数据分析工具已不能满足一些企业的需求,越来越多的企业转而寻求BI工具的帮助。现在市面上有非常多的BI工具,质量也参差不齐,笔者特此盘点了现在市面上6款常见的BI工具,以供有需要的朋友参考。(排名不分先后)
2021年,我们看到围绕现代数据栈的兴起出现了相当大的加速效应。我们现在有一个海啸般的通讯、影响者、投资者、专门的网站、会议和活动来宣扬它。围绕现代数据栈的概念(尽管仍处于早期阶段)与云中数据工具的爆炸性增长紧密相连。云计算带来了一种新的基础设施模式,它将帮助我们快速地、程序化地、按需地建立这些数据栈,使用像Kubernetes这样的云原生技术、像Terraform这样的基础设施即代码以及DevOps的云计算最佳实践。因此,基础设施成为构建和实施现代数据栈的一个关键因素。 当我们已经进入2022年,我们可以
Greenplum作为数据仓库的计算引擎,其数据来源多是业务数据,其中以MySQL为主。那如何将数据从MySQL同步到Greenplum中?如果是离线同步,比如每小时,每天,可以参考前一篇文章 Greenplum数据导入系列 -- (一)DataX,那如果需要实时同步呢,最常见的就是解析MySQL的binlog然后写入到Greenplum中,本文就描述了一种实现方法。
ClickHouse 最近发表了一篇精彩的文章,描述了 Snowflake 和 Redshift 等云数据仓库已经不能满足新的客户需求,并且指出许多企业已经发现他们的云数据仓库成本是不可持续的。
历时3年研发,中国手游集团(CMGE)超人气日本动漫IP授权大作《龙珠觉醒》烙印着三代龙珠粉的永恒记忆,于2月28日全平台首发上线,全渠道部署腾讯云。腾讯云满载着经典《龙珠Z》的青春回忆和沸腾热血,全方位支援孙悟空、孙悟饭、库林、贝吉塔、比克大魔王重出江湖!
概述 在我们学习ETL测试之前,先了解下business intelligence(即BI)和数据仓库。 什么是BI? BI(Business Intelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据(原始数据或商业数据或业务数据等)进行有效的整合,快速准确地提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。 原始数据记录了企业日常事务,例如与客户交互的信息、财务信息,员工相关记录等等。 这些数据可以用于汇报、分析、挖掘、数据质量、交互、预测分析等等 什么是数据仓库
概述 在我们学习ETL测试之前,先了解下business intelligence(即BI)和数据仓库。 什么是BI? BI(Business Intelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据(原始数据或商业数据或业务数据等)进行有效的整合,快速准确地提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。 原始数据记录了企业日常事务,例如与客户交互的信息、财务信息,员工相关记录等等。 这些数据可以用于汇报、分析、挖掘、数据质量、交互、预测分析等等 什么是数据仓库 数
本节主要从snova基础环境构建入手,为snova用户提供直观操作感受。 目录: 腾讯云平台snova集群创建 控制台使用指南 snova数据库访问方式 内表-外表创建,cos对象存储数据交互 ---- 基本概念: 名词 释义 集群 集群是Snova 的基本使用单位,一个集群通常由 2 个 master 节点和多个计算节点组成。 每个用户根据业务需求可在多地建立多个集群。 计算节点 集群的基本存储和计算单元,每个集群计算节点个数不少于 2 个,随着计算节点增加,可线性提升集群容量和性能。 节点规格 计算节点
前文说道Service Manger管理服务器的部署过程,下面将继续介绍SCSM 2012 R2的另一个组件数据仓库服务器的部署过程
在过去的几年里,数据工程领域的重要性突飞猛进,为加速创新和进步打开了大门——从今天开始,越来越多的人开始思考数据资源以及如何更好地利用它们。这一进步反过来又导致了数据技术的“第三次浪潮”。“第一次浪潮”包括 ETL、OLAP 和关系数据仓库,它们是商业智能 (BI) 生态系统的基石,无法应对大数据的4V[1]的指数增长。由于面向 BI 的栈的潜力有限,我们随后见证了“第二次浪潮”:由于 Hadoop 生态系统(允许公司横向扩展其数据平台)和 Apache Spark(为大规模高效的内存数据处理打开了大门)。
Snova客户端工具目前包含pg_dump,pg_dumpall ,psql 3个可执行文件。
什么是商业智能BI? 什么是Tableau? 如何安装Tableau? 如何使用Tableau? 实操案例
我们中的一些人更多地了解了数据湖,特别是在过去的六个月里。有些人告诉我们,数据湖只不过是数据仓库的转世,本着“去过那里”的精神,其他人则专注于这个“有光泽的,新的”数据湖有多好,而另一些则是站在海岸线尖叫,“不要进去!这不是一个湖 - 这是一个沼泽!“
ETL代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。
在很久很久以前,世界上生活着许多种族,有人类,有矮人,有精灵......他们有着不同的信仰,不同的文化,彼此相安无事。可是,有一个猥琐男却偏偏想要统治整个世界。
ArcGIS Pro 2.9现在支持访问云数据仓库,以允许查看、分析和发布数据子集。可以连接到Amazon Redshift、 Google BigQuery或 Snowflake。
很早以前就在ExcelPro的图表博客看到过一张关于如何选择图表的图片,感觉很有参考价值,图片如下: 另外转载一篇关于在PPT中如何选择一个合适的数据图表的博文,原文作者:@曹将PPTao。这篇博文已
为什么要数据仓库建模呢? 如果把数据看作图书馆里的书,我们希望看到它们在书架上分门别类地放置;如果把数据看作城市的建筑,我们希望城市规划布局合理;如果把数据看作电脑文件和文件夹,我们希望按照自己的习惯有很好的文件夹组织方式,而不是糟糕混乱的桌面,经常为找一个文件而不知所措。 数据模型就是数据组织和存储方法,它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。Linux的创始人Torvalds有一段关于“什么才是优秀程序员”的话:“烂程序员关心的是代码,好程序员关心的是数据结构和它们之间的关系”,最能够说明数据模型
本文开始先简单理解两种建模的核心思想,然后根据一个具体的例子,分别使用这两种建模方式进行建模,大家便会一目了然!
2021年8月20日,贵州农信行社数据仓库软硬件采购项目单一来源采购公示发布。 拟采购商品信息:行社数据仓库软硬件(GaussDB数据库及大数据软件License部分) 采用单一来源采购方式的原因及相关说明:大数据平台由贵安迁移至观山湖数据中心时,使用了华为泰山服务器和大数据产品,用于搭建观山湖数据中心大数据平台。现由于数据量增长大数据平台需进行扩容,鉴于后续应用扩展及行社数仓项目建设,为保持服务延续性及前后软硬件产品的一致性,同时考虑到系统兼容性,便于投产后运维,拟继续采购华为系列产品用于扩容大数据平台
在用户列表中,选择需要授权的子用户。关联snova相关读写权限。策略关联成功后,子用户即获取相关资源权限。
ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。ETL 是构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去。我们在下方列出了 7 款开源的 ETL 工具,并讨论了从 ETL 转向“无 ETL”的过程,因为 ELT 正迅速成为现代数据和云环境的终极过程。
近日,PowerBI 推出【数据流】,有心的伙伴可以已经留意到该更新。而据 PowerBI总架构师 Amir Netz 称:
0x00 前言 你了解你的数据吗? 前几天突然来了点灵感,想梳理一下自己对数据的理解,因此便有了这篇博客或者说这系列博客来聊聊数据。 数据从业者有很多,比如说数据开发工程师、数据仓库工程师、数据分析师、数据挖掘工程师、数据产品经理等等,不同岗位的童鞋对数据的理解有很大的不一样,而且侧重点也不同。那么,是否有一些数据相关的基础知识是所有数据从业者都值得了解的?不同的岗位对数据的理解又有多大的不同?数据开发工程师是否有必要去了解数据分析师是如何看待数据的? 本系列博客会尝试去学习、挖掘和总结这些内容,在数
Snova云数仓支持直接分析或者导入腾讯对象存储COS里的数据,本文列举了在使用COS场景下的一些技巧和注意事项。
0x00 前言 你了解你的数据吗? 前几天突然来了点灵感,想梳理一下自己对数据的理解,因此便有了这篇博客或者说这系列博客来聊聊数据。 数据从业者有很多,比如说数据开发工程师、数据仓库工程师、数据分析师、数据挖掘工程师、数据产品经理等等,不同岗位的童鞋对数据的理解有很大的不一样,而且侧重点也不同。那么,是否有一些数据相关的基础知识是所有数据从业者都值得了解的?不同的岗位对数据的理解又有多大的不同?数据开发工程师是否有必要去了解数据分析师是如何看待数据的? 本系列博客会尝试去学习、挖掘和总结这些内容,在数据的海
我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们,对于他们成长中的公司来说,最好的数据仓库是什么时,我们会根据他们的具体需求来考虑答案。通常,他们需要几乎实时的数据,价格低廉,不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下,我们建议他们使用现代的数据仓库,如Redshift, BigQuery,或Snowflake。
本系列教程为量化开发者,提供本地量化金融数据仓库的搭建教程与全套源代码。我们以恒有数(UDATA)金融数据社区为数据源,将金融基础数据落到本地数据库。教程提供全套源代码,包括历史数据下载与增量数据更新,数据更新任务部署与日常监控等操作。
是时候将数据分析迁移到云端了。我们比较了 Databricks 和 Snowflake,以评估基于数据湖和基于数据仓库的解决方案之间的差异。 在这篇文章中,我们将介绍基于数据仓库和基于数据湖的云大数据解决方案之间的区别。我们通过比较多种云环境中可用的两种流行技术来做到这一点:Databricks 和 Snowflake。 正如我们在上一篇文章中了解到的,数据分析平台可以分为多个阶段。上面,我们可以看到一张图片,大致了解了管道中 Snowflake 和 Databricks 的角色。在这里,我们可以将工具分
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看
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