在生产中，我们往往将Spark SQL作为Hive的替代方案，以获得SQL on Hadoop更出色的性能。...没有Shuffle的情况下，输入端有多少个逻辑分片，对应的HadoopRDD就会产生多少个HadoopPartition，每个Partition对应于Spark作业的Task（个数为M），分区数为N。...最好的情况就是（M=N）&（M中的数据也是根据N来预先打散的），那就刚好写N个文件；最差的情况下，每个Task中都有各个分区的记录，那文件数最终文件数将达到M * N个。...动态分区插入数据，有Shuffle的情况下，上面的M值就变成了spark.sql.shuffle.partitions（默认值200）这个参数值，文件数的算法和范围和2中基本一致。...把同一分区的记录都哈希到同一个分区中去，由一个Spark的Task进行写入，这样的话只会产生N个文件，在我们的case中store_sales，在1825个分区下各种生成了一个数据文件。
▲图13-6 使用数据湖ETL流水线处理数据 在这里，ETL流水线使用Amazon Athena对存储在Amazon S3中的数据进行临时查询。...DAG可以跟踪作业过程中数据的转换或数据沿袭情况，并将DataFrames存储在内存中，有效地最小化I/O。Spark还具有分区感知功能，以避免网络密集型的数据改组。...EMR提供了自动伸缩功能，为你节省了安装和更新服务器的各种软件的管理开销。 13 AWS Glue AWS Glue是一个托管的ETL服务，它有助于实现数据处理、登记和机器学习转换以查找重复记录。...AWS Glue建立在Spark集群之上，并将ETL作为一项托管服务提供。AWS Glue可为常见的用例生成PySpark和Scala代码，因此不需要从头开始编写ETL代码。...Glue作业授权功能可处理作业中的任何错误，并提供日志以了解底层权限或数据格式问题。Glue提供了工作流，通过简单的拖放功能帮助你建立自动化的数据流水线。
对于旧版本的现有 Hudi 表，将自动执行一次性升级步骤。在升级到 Hudi 0.12.0 之前，请注意以下更新。 配置更新 在此版本中，一些配置的默认值已更改。...从此版本开始，如果未设置此配置并启用 Hive 同步，则将根据分区字段数以及是否启用 Hive 样式分区自动推断分区值提取器类。...在 0.9.0 之前，__HIVE_DEFAULT_PARTITION__被用作备用分区。...因此我们将备用分区从 0.12.0 切换到 __HIVE_DEFAULT_PARTITION__。我们添加了一个升级步骤，如果现有的 Hudi 表有一个名为 default的分区，我们将无法升级。...用户应将此分区中的数据重写到名为 __HIVE_DEFAULT_PARTITION__分区中。
❝小闫语录：你可以菜，但是就这么菜下去是不是有点过分了 ❞ 每天不是在写 bug，就是在解 bug 的路上~更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』 1.无参数函数作为参数传入调用...当根据实际情况，函数需要作为参数传入时，一般采用如下方式直接调用即可： function fuc1() { console.log(1); } function fuc2(a) { a();...} fuc2(fuc1); // 1 2.有参数函数作为参数传入调用 一般的函数都有参数，那么这种情况如何传参呢？...) { console.log(param); } function fuc2(a, b) { a(b); } fuc2(fuc1, "欢迎关注微信公众号：全栈技术精选"); 3.有参数函数作为事件方法...现在要将传入的函数作为点击事件的处理程序，你一定想得是这样： function fuc1(param) { alert(param); } var link = document.getElementsByClassName
https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/getting-started-with-aws-lake-formation/ AWS Glue 是一项完全托管的 ETL...AWS Glue 由一个称为 AWS Glue Data Catalog的中央元数据存储库、一个自动生成 Python 或 Scala 代码的 ETL 引擎以及一个处理依赖项解析、作业监控和重试的灵活计划程序组成...AWS Glue 是无服务器服务，因此无需设置或管理基础设施。 AWS Glue 设计用于处理半结构化数据。它引入了一个称为动态帧 的组件，您可以在 ETL 脚本中使用该组件。...您还可以使用 AWS Glue API 操作来与 AWS Glue 服务交互。使用熟悉的开发环境来编辑、调试和测试您的 Python 或 Scala Apache Spark ETL 代码。...SQL 直接分析 Amazon S3 中的数据。
Hudi增量ETL在DWS层需要数据聚合的场景的下，可以通过Flink Streaming Read将Hudi作为一个无界流，通过Flink计算引擎完成数据实时聚合计算写入到Hudi表。 2....CDC Topic并根据其每条数据中的元信息字段(数据库名称，表名称等)在单作业内分流写入不同的Hudi表，封装多表并行写入逻辑，一个Job即可实现整库多表同步的逻辑。...对于带着D信息的数据，它表示这条数据在源端被删除，Hudi是提供删除能力的，其中一种方式是当一条数据中包含_hoodie_is_deleted字段，且值为true是，Hudi会自动删除此条数据，这在Spark...Structured Streaming 代码中很容易实现，只需在map操作实现添加一个字段且当数据中包含D信息设定字段值为true即可。...EMR CDC整库同步Demo 接下的Demo操作中会选择RDS MySQL作为数据源，Flink CDC DataStream API 同步库中的所有表到Kafka，使用Spark引擎消费Kafka中
它可以使用标准 SQL 分析 Amazon S3 中的数据，Athena 简单易用，只需指向开发者存储在 S3 中的数据，定义架构即可开始查询，它无需执行复杂的 ETL 作业来为数据分析做准备，开发者可以轻松实现分析大规模数据集...此外 Glue 作为一项完全托管服务，它会像“爬虫”一样对数据湖里的海量数据自动爬取，自动生成数据目录，该数据目录是所有数据资产的永久元数据存储。...值得一提的是，Athena 可与 AWS Glue 数据目录进行集成，实现开箱即用，帮助开发者能够跨各种服务创建统一的元数据存储库、抓取数据源以发现架构，并使用新的和修改后的表与分区定义填充数据目录，以及维护架构版本控制...在设置和管理数据湖时，涉及大量极为耗时的复杂手动任务，包括加载不同来源的数据、监控数据流、设置分区、打开加密和管理密钥、定义转换作业并监控其操作、将数据重新组织成列格式等。...Lake Formation 建立在 AWS Glue 中可用的功能之上。开发者只需手动定义数据源，制定要应用的数据访问和安全策略。
技术架构组件 • S3 Express One Zone：作为数据湖的底层存储，提供低成本的存储选项。...• Amazon Athena：用于查询存储在 S3 Express One Zone 中的数据。 • Amazon Glue：数据目录和 ETL 作业。...刚才创建的表有一个日期字段，日期格式为 YYYYMMDD（例如 20100104），新表按年份分区，使用 Presto 函数 substr(“date”，1，4) 从日期字段中提取年份值。...--human-readable | head -5 成功查询到 15 年至 19 年的分区里的文件： img 第六步：将更多数据添加到表 现在，将更多数据和分区添加到上面创建的新表中...首先，找出年份中每个值的不同 ID 的数量： 查询原表： SELECT substr("date"，1，4) as year， COUNT(DISTINCT id) FROM original_csv
当然，最通用的方法就是要求这些系统导出文本格式的数据，将文本数据作为数据源。 ETL工具的功能之二：平台独立 一个ETL工具应该能在任何平台下甚至是不同平台的组合上运行。...并发：ETL过程能够同时处理多个数据流，以便利用现代多核的硬件架构。 分区：ETL能够使用特定的分区模式，将数据分发到并发的数据流中。 集群：ETL过程能够分配在多台机器上联合完成。...这里的分区只是概念上类似于数据库的分区。 Kettle并没有针对数据库分区有什么功能。...另外转换还可以在多个作业里多次使用，同样作业也可以为其他作业的子作业。 ETL工具的功能之六：扩展性 大家都知道，几乎所有的ETL工具都提供了脚本，以编程的方式来解决工具本身不能解决的问题。...但是呢，常用的ETL工具（包括taskctl）都提供了下面一些最基本的整合功能： 缓慢变更维度 查询值 行列转换 条件分隔 排序、合并、连接 聚集 ETL工具的功能之八：测试和调试 测试通常分为黑盒测试
在Glue作业中使用Hudi 现在，我们来演示如何在Glue中创建并运行一个基于Hudi的作业。我们假定读者具有一定的Glue使用经验，因此不对Glue的基本操作进行解释。 3.1....添加作业 接下来，进入Glue控制台，添加一个作业，在“添加作业”向导中进行如下配置： •在“配置作业属性”环节，向“名称”输入框中填入作业名称：glue-hudi-integration-example...： 我们需要把S3桶的名称以“作业参数”的形式传给示例程序，以便其可以拼接出Hudi数据集的完整路径，这个值会在读写Hudi数据集时使用，因为Hudi数据集会被写到这个桶里。...在Glue作业中读写Hudi数据集 接下来，我们从编程角度看一下如何在Glue中使用Hudi，具体就是以GlueHudiReadWriteExample.scala这个类的实现为主轴，介绍几个重要的技术细节...，以便Hudi能正确地将分区相关的元数据也同步到Hive Metastore中。
但是，为了确保建模表也具有低延迟，我们必须避免建模的ETL作业中的低效操作（例如完全派生表复制或完整扫描原始数据数据表）。实际上，Hudi允许ETL作业仅从原始表中提取已更改的数据。...在ETL作业中使用Hudi写入器（Hudi Writer），我们可以直接在派生建模表直接对旧分区和表进行更新，而无需重新创建整个分区或表。...现在，ETL作业可以在30分钟内完成，Hadoop中的所有派生表都仅有1小时以内的端到端延迟。...如果用户希望从更新日志历史记录表中提取更改的值并将其与合并的快照表连接以创建完整的数据行，我们还会在更新日志历史记录表中的合并快照表中包含相同键的日期分区。...该项目将确保与这些特定上游技术相关的信息只是作为额外的元数据被添加到实际更新日志值中（而不用针对不同的数据源设计完全不同的更新日志内容）。无论上游源是什么，都可以统一进行数据提取。
作为通用需求，所有数据仓库系统都应该能够建立周期性自动执行的工作流作业。ETL过程自动化是数据仓库成功的重要衡量标准。...合并多个数据源的数据并去重。 预聚合。例如，汇总销售数据。 行列转置。 将一列转为多列。例如，某列存储的数据是以逗号作为分隔符的字符串，将其分割成多列的单个值。 合并重复列。 预连接。...并发：ETL过程能够同时处理多个数据流，以便利用现代多核的硬件架构。 分区：ETL能够使用特定的分区模式，将数据分发到并发的数据流中。 集群：ETL过程能够分配在多台机器上联合完成。...这里的分区只是概念上类似于数据库的分区，Kettle并没有针对数据库分区有什么功能，一般认为数据库应该比ETL更适合完成数据分区。...这种方法可以将一个大数据集分为几个数据分区，每个分区都保存在独立的数据库实例中。这种方法的优点显而易见，能够大幅减少每个表或每个数据库实例的行数。
易于开发 Kettle认为，作为ETL的开发者，应该把时间用在创建应用解决方案上。任何用于软件安装、配置的时间都是一种浪费。...Kettle里的图就是转换和作业。可视化编程一直是Kettle里的核心概念，它可以让用户快速构建复杂的ETL作业和降低维护工作量。Kettle中的设计开发工作几乎都可以通过简单的拖拽来完成。...但有时候，设计者希望一部分作业项并行执行，然后再串行执行其它作业项。这就需要把并行的作业项放到一个新的作业里，然后作为另一个作业的作业项，如图6所示。 ? 图6 5....这种分片计算方法得到的分片标识是一组0到“分片数-1”之间的数字，可以在数据库连接对话框的“集群”标签下设置分区数。例如，定义了五个数据库连接作为集群里的五个数据分片。...例如，表输出步骤在分片模式下会把不同的数据行输出到不同的数据分区（片）中。参见“Kettle数据库连接中的集群与分片” 六、工具 Kettle里有不同的工具，用于ETL的不同阶段。
近期在中国上线的AWS Glue一项全托管的数据提取、转换和加载 (ETL) 服务及元数据目录服务。...就可在数秒内获取最多的结果。使用Athena，无需执行复杂的ETL作业来为数据分析做准备。...使用AWS Glue，在几分钟之内便可以准备好数据用于分析。由于AWS Glue是无服务器服务，客户在执行ETL任务时，只需要为他们所消耗的计算资源付费。...AWS Glue消除了ETL作业基础设施方面的所有重复劳动，让Amazon S3数据湖中的数据集可以被发现、可用于查询和分析，极大地缩短分析项目中做ETL和数据编目阶段的时间，让ETL变得很容易。...通过简化创建ETL作业的过程，AWS Glue让客户可以构建可伸缩、可靠的数据准备平台。这些平台可以跨越数千个ETL作业，具有内置的依赖性解析、调度、资源管理和监控功能。
• 面向ETL ：这是指我们从各种生产系统摄取到数据湖中的大多数原始/基本快照表。...如果这些表被 ETL 作业广泛使用，那么我们将每日数据分区保持在 updated_date，这样下游作业可以简单地读取最新的 updated_at 分区并（重新）处理数据。...2.2 面向ETL（按更新日期分区） 当我们开始使用 Hudi 时，在阅读了许多博客和文档之后，在 created_date 上对面向 ETL 的表进行分区似乎是合乎逻辑的。...“created_date”分区的挑战 这种方法在理论上效果很好，但在改造传统的日常批处理过程中的增量消费时，它带来了其他一系列挑战：Hudi 维护了在不同时刻在表上执行的所有操作的时间表，这些提交包含有关作为...作为面向 ETL 的作业的解决方法，我们尝试将数据分区保持在 updated_date 本身，然而这种方法也有其自身的挑战。 2.
我们正在运行 PySpark 作业，这些作业按预定的时间间隔运行，从原始区域读取数据，处理并存储在已处理区域中。已处理区域复制源系统的行为。...该层还维护或纠正分区以有效地查询数据集。 5. Glue数据目录 AWS Glue 数据目录用于注册表，并可通过 Athena 进行查询以进行临时分析。 6....由于我们在 5 分钟内运行了大部分事务表迁移，因此我们将 hoodie.cleaner.commits.retained 设置为 15，以便我们有 75 分钟的时间来完成 ETL 作业。...甚至压缩和集群添加到提交，因此必须分析和设置更清洁的策略，以使增量查询不间断地运行。 确定要分区的表 在数据湖中对数据进行分区总是可以减少扫描的数据量并提高查询性能。...我们为 ETL 工作负载选择了 _ro 视图，因为数据模型中的数据延迟约为 1 小时。建立在数据湖之上的报告正在查询 _rt 表以获取数据集的最新视图。
今天有网友问通道和切片在赋值给另一个变量或作为函数参数传递的时候是不是引用传递？因为老师在讲解的时候说是指针传递？ 先说结论：在Go语言中都是值传递，没有引用传递。...然后将b中的第一个元素更改成10。那么，a中的第一个元素也将会是10。那这是为什么呢？这个要从slice的底层数据结构来找答案。...如下： slice的底层结构其中一个实际上是有一个指针，指向了一个数组。...那么，在把a赋值给b的时候，只是把slice的结构也就是Array、Len和Cap复制给了b，但Array指向的数组还是同一个。所以，这就是为什么更改了b[0]，a[0]的值也更改了的原因。...另外，在Go中还有chan类型、map类型等都是同样的原理。所以大家一定不要混淆。
订单表中某些 key 值数量较多，在group by 的过程中拉取到一个 task 上执行时，会出现其他task执行完毕，等待该task执行的情况。...在画像标签每天ETL的时候，对于一些中间计算结果可以不落磁盘，只需把数据缓存在内存中。而使用Hive进行ETL时需要将一些中间计算结果落在临时表中，使用完临时表后再将其删除。...四、开发中间表 在用户画像迭代开发的过程中，初期开发完标签后，通过对标签加工作业的血缘图整理，可以找到使用相同数据源的标签，对这部分标签，可以通过加工中间表缩减每日画像调度作业时间。...，而 dws层作为服务层，其日分区用于存放当天日期对应的全量数据。...通过对数据倾斜、合并小文件、缓存中间数据、开发中间表几个常见问题的处理，可以优化ETL作业流程，减少调度的整体时间。
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...Hudi Copy On Write表是存储在Amazon S3中的Apache Parquet文件的集合。有关更多信息，请参阅开源Apache Hudi文档中的Copy-On-Write表。...当创建引用Hudi CoW格式数据的外表后，将外表中的每一列映射到Hudi数据中的列。映射是按列完成的。...Hudi分区和未分区表的数据定义语言（DDL）语句与其他Apache Parquet文件格式的语句类似。...注意，Apache Hudi格式只有在使用AWS Glue Data时支持，不支持使用Apache Hive metastore作为外部catalog。
在这篇文章中，我们将深入研究在使用数据湖时要考虑的不同层。 我们将从一个对象存储开始，比如S3或谷歌云存储，作为一个廉价而可靠的存储层。...作为AWS中所有这些工具的忠实用户，我们将分享一些关于AWS生态系统中客户数据的示例、提示和建议。这些相同的概念也适用于其他云和更远的地方。...分区方案——分区是指数据的“层次结构”，数据的分区或结构化方式会影响搜索性能。 在数据湖中构建数据 我们将更深入地讨论其中的每一个，但是首先值得了解的是数据是如何首先进入数据湖的。...分区 当每个批处理中开始有超过1GB的数据时，一定要考虑如何分割或分区数据集。每个分区只包含数据的一个子集。这通过减少使用诸如雅典娜之类的工具查询或使用EMR处理数据时必须扫描的数据量来提高性能。...在模式方面，使用EMR管理数据类似于雅典娜的操作方式。您需要告诉它数据的位置及其格式。您可以在每次需要运行作业或利用中心转移(如前面提到的AWS Glue目录)时这样做。
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