搭建一套数据治理体系耗时耗力,但或许我们没有必要从头开始搞自己的数据血缘项目。本文分享如何用开源、现代的 DataOps、ETL、Dashboard、元数据、数据血缘管理系统构建大数据治理基础设施。
►今天我们使用一款工具pgloader来进行从Zabbix的MySQL数据库将数据迁移到PostgreSQL数据库。
在企业应用中,批处理很常见。但随着数据在互联网上变得越来越普遍,我们如何处理这些数据也变得很重要。有多种解决方案可用。Apache Storm或Apache Spark有助于以所需格式处理和转换数据。在这篇文章中,我们将更仔细地研究 Spring Batch。
POSTGRESQL 数据库数据导入的核心一般都使用COPY 命令,熟悉POSTGRESQL 的同学应该对这个命令不陌生,相对于MYSQL 去一条条的执行insert命令来说,COPY 命令是POSTGRESQL 对于巨量数据导入的外挂。
近几年来数据的量级在疯狂的增长,由此带来了系列的问题。作为对人工智能团队的数据支撑,我们听到的最多的质疑是 “正确的数据集”,他们需要正确的数据用于他们的分析。我们开始意识到,虽然我们构建了高度可扩展的数据存储,实时计算等等能力,但是我们的团队仍然在浪费时间寻找合适的数据集来进行分析。
impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具,提供实时的查询效果,官方测试性能比hive快10到100倍,其sql查询比sparkSQL还要更加快速,号称是当前大数据领域最快的查询sql工具,
启动数据加载时间对于很多数据库来说是一个不容忽视的因素,启动加载慢直接导致数据库恢复正常服务的RTO时间变长,影响服务可用性。比如Redis,启动时要加载RDB和AOF文件,把所有数据加载到内存中,根据节点内存数据量的不同,加载时间可能达到几十分钟甚至更长。
BlockETL软件包用于比特币区块链数据分析中的数据抽取/转换/加载(ETL),可以从原始的比特币区块文件中抽取区块与交易数据并加载入通用SQL数据库,以便于后续的数据分析处理,非常适合区块链数据分析相关的毕业设计或课题研究项目。BlockETL官方下载地址:http://sc.hubwiz.com/codebag/blocketl-java/。
InfluxDB 3.0(以前称为 InfluxDB IOx)是一个(云)可扩展数据库,为数据加载和查询提供高性能,并专注于时间序列用例。本文介绍了数据库的系统架构。
假设我们现在建立一张student表,它有两个字段,id(int)和name(string)。
(一)Hive+Solr简介 Hive作为Hadoop生态系统里面离线的数据仓库,可以非常方便的使用SQL的方式来离线分析海量的历史数据,并根据分析的结果,来干一些其他的事情,如报表统计查询等。 Solr作为高性能的搜索服务器,能够提供快速,强大的全文检索功能。 (二)为什么需要hive集成solr? 有时候,我们需要将hive的分析完的结果,存储到solr里面进行全文检索服务,比如以前我们有个业务,对我们电商网站的搜索日志使用hive分析完后 存储到solr里面做报表查询,因为里面涉及到搜索
我们通过 OLTP(联机事务处理)系统实时处理用户数据,还需要在 OLAP(联机分析处理)系统中对它们进行分析,今天我们来看下如何使用 SQL 分析数据。
实现数据仓库和OLAP(联机分析处理)操作的Java应用程序需要借助一些相关的工具和技术。下面将向您介绍如何用Java实现数据仓库和OLAP操作,并提供一些示例代码和最佳实践。
https://www.citusdata.com/blog/2022/03/26/test-drive-citus-11-beta-for-postgres/
Spring Batch 是什么? 官网中介绍 Spring Batch is a lightweight, comprehensive batch framework designed to enable the development of robust batch applications vital for the daily operations of enterprise systems.(一款轻量的、全面的批处理框架,用于开发强大的日常运营的企业级批处理应用程序。)相对于他的特点定义我们肯定更倾向于他的使用的业务场景以及他是如何运作的。下面的篇幅将介绍整个springbatch的使用业务场景和它的结构原理以及如何去使用它们(最后会通过一个demo来演示)。 springbatch结合springboot 的demo:https://github.com/kellypipe/springbatch-springboot-demo
博客因为域名未被实名被暂停解析,申请实名加审批到域名重新可用,上下折腾导致博客四五天不能访问,这期间也成功了使用spring batch Integration 完成了spring batch分区远程的工程搭建,期间有使用ActiveMQ(JMS)的实现也有基于RabbitMQ(AMQP)的实现,最终选择了基于RabbitMQ的远程主从模式搭建项目,最终项目模型支持一主多从,多主多从,主从混用的使用,极大的提高了批处理的效率,解决了单机批处理的性能瓶颈。为了强化对spring batch关键概念的理解,故有了如下的对spring batch元数据结构的记录描述
数据库的元数据信息是不可更改的,包括数据库的名称以及数据库所在的位置,但我们可以使用alter database 命令来修改数据库的一些属性。
Hive有自己的类SQL,即HQL,它将SQL解析为M/R Job,然后在hadoop上执行。允许开发自定义mapper和reducer来处理内建的mapper和reducer无法完成的复杂分析工作再查询(UDF)。而启动MapReduce是一个高延迟的一件事,每次提交任务和执行任务都需要消耗很多时间,这也就决定Hive只能处理一些高延迟的应用。
ETL(Extract, Transform, Load)是一种广泛应用于数据处理和数据仓库建设的方法论,它主要用于从各种不同的数据源中提取数据,经过一系列的处理和转换,最终将数据导入到目标系统中。本文将介绍如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例,包括从多个数据源中提取数据、进行数据转换和数据加载的完整流程。
修改数据库 可以使用alter database 命令来修改数据库的一些属性。但是数据库的元数据信息是不可更改的,包括数据库的名称以及数据库所在的位置
Torchmeta是扩展和数据加载器的集合,用于在PyTorch中进行少量学习和元学习。Torchmeta在2019年全球PyTorch夏季黑客马拉松上获得了最佳表演奖。该库是开源的,可以尝试使用pip install torchmeta。
为帮助开发者更好地了解和学习分布式数据库技术,2020年3月,腾讯云数据库、云加社区联合腾讯TEG数据库工作组特推出为期3个月的国产数据库专题线上技术沙龙《你想了解的国产数据库秘密,都在这!》,邀请数十位鹅厂资深数据库专家每周二和周四晚上在线深入解读TDSQL、CynosDB/CDB、TBase三款鹅厂自研数据库的核心架构、技术实现原理和最佳实践等。本文将带来直播回顾第四篇《亿级并发丝毫不虚,TDSQL-SQL引擎架构演进与查询实战》。
今天分享的主题是TDSQL-SQL引擎架构的演进和查询优化实战。今天分享分为四章,分别是:TDSQL简介、SQL引擎简介、SQL引擎查询处理和最佳实践。
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙正在火热进行中,3月19日唐颢的分享已经结束,没来得及参与的小伙伴不用担心,以下就是直播的视频和文字回顾。
Redis和MySQL都是常用的数据存储系统,它们各自有自己的优缺点。在实际应用中,我们可能需要将它们结合起来使用,比如将Redis作为缓存,MySQL作为持久化存储。
欢迎来到本篇文章!在这里,我们将探讨一个常见而重要的自然语言处理任务——文本分类。具体而言,我们将关注情感分析任务,即通过分析电影评论的情感来判断评论是正面的、负面的。
这是一个基于 Next.js 开发的微信公众号对接 ChatGPT 程序,可以通过微信公众号直接向 ChatGPT 提问并获取答案
在本教程中,我们将使用示例广告分析数据集来演示如何使用 Citus 来支持您的多租户应用程序。
这是图解MySQL的第2篇文章,这篇文章会通过一条SQL更新语句的执行流程让大家清楚地明白:
instance模块下面也分为三个子模块,core、manager、spring。
PostGIS是PostgreSQL关系数据库的空间扩展。PostGIS允许您使用几何和地理数据类型存储空间数据,使用空间函数执行空间查询以确定区域,距离,长度和周长,并在数据上创建空间索引以加速空间查询。
1、CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在,则抛出异常;用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。
我们知道 Flink 有Table(表)、View(视图)、Function(函数/算子)、Database(数据库)的概念,相对于这些耳熟能详的概念,Flink 里还有一个 Catalog(目录) 的概念。
说明:hive的表存放位置模式是由hive-site.xml当中的一个属性指定的
聚合实际上对数据做分组统计,SQL Server使用两种操作符来实现聚合,流聚合(Stream Aggregation)和哈希聚合(Hash aggration)。流聚合是非阻塞性的,具有流的特性,流聚合操作符;边处理数据,边输出聚合的结果。而哈希聚合是阻塞性的,只要处理完所有的数据,才会输出聚合的结果。
实际开发中“获得连接”或“释放资源”是非常消耗系统资源的两个过程,为了解决此类性能问题,通常情况我们采用连接池技术,来共享连接 Connection。这样我们就不需要每次都创建连接、释放连接了,因为这些操作都交给了连接池。
0. SparkSQL SparkSQL完全脱离了Hive的限制。 SparkSQL支持查询原生的RDD。
本文介绍了如何使用Pentaho Data Integration (Kettle) 和Pentaho Business Intelligence (Kibana)实现大数据的加载、转换、分析和可视化。首先介绍了如何使用Kettle从多个数据源加载数据,然后介绍了如何使用Kibana进行数据转换、分析和可视化。最后介绍了如何使用Kettle和Kibana进行大数据处理,包括数据转换、数据清洗、数据集成和数据可视化等。
这篇文章最初由Stephen Mallette和Daniel Kuppitz在Aurelius发表。
缓冲池是InnoDB存储引擎中一块连续的内存区域,用于缓存磁盘上的数据页和索引页。由于内存访问速度远快于磁盘访问,因此将经常访问的数据和索引加载到缓冲池中,可以显著提高数据库的读写性能。缓冲池的工作原理主要基于“时间局部性”和“空间局部性”原则,即最近访问过的数据在未来很可能再次被访问,且一个数据项被访问时,与其相邻的数据项也很可能被访问。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
Spring Batch是一个轻量级的、可扩展的批处理框架,它可以帮助开发者处理大量的数据,而无需手动编写复杂的数据处理代码。Spring Batch提供了一些核心概念,其中最重要的是Job。在本文中,我们将详细介绍Spring Batch中Job的概念、用法和示例。
上一篇说了实时数仓并写了一个简单的例子,这些主要来说离线数仓,数据到达kafka后,走了实时和离线两条路,离线条路线的主要流程是采集kafka的数据HDFS中,然后使用Hive进行数仓的建设,因为我们数据来源可能是第三方API,IOT还有其他一些渠道,还有直接从数据库同步过来,那么数据库的数据我们离线这边可能直接使用DataX这种工具同步到HDFS了,就不经过Kafka了,而其他的数据才经过kafka,然后再使用采集程序将数据采集到HDFS。
MySQL的LOAD DATA LOCAL INFILE是一个用于将本地文件数据加载到数据库表中的功能。
Apache Druid是一个分布式的、面向列的、实时分析数据库,旨在快速获取大量数据并将其编入索引,并对大型数据集进行快速的切片和切分分析(“OLAP查询),常用于实时摄取、快速查询和对时间依赖性很高的数据库用户。因此,Druid可以为可视化的分析应用程序提供强力的数据源支持,或用作需要快速聚合的高并发API的后端。Druid最适合面向事件的数据。
本文包含 Citus 提供的用户定义函数的参考信息。这些函数有助于为 Citus 提供除标准 SQL 命令之外的其他分布式功能。
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