虽然 BigQuery 非常适合对复杂查询进行临时分析，但它会对扫描的数据收费，从而导致成本难以预测。...我们在下面提供有关此架构的更多详细信息。 6.1.BigQuery 导出 为了从 BigQuery 导出数据，我们依赖于计划查询及其导出到 GCS 的能力。...我们可以使用 gcs 函数和INSERT INTO SELECT将数据从 Parquet 文件插入到此Schema中。该语句对于两个表都是相同的。...这一差异是在一个月内计算得出的。请注意，由于未提供某些必需的列，因此无法对实时盘中数据进行所有查询。我们在下面指出这一点。...这使我们无法在此阶段执行广泛的查询测试（我们稍后将根据实际使用情况进行分享），从而将下面的查询限制为 42 天（自我们开始将数据从 BigQuery 移至 ClickHouse 以来的时间）。
在云存储系统（如S3、GCS、ADLS）上构建数据湖仓，并将数据存储在开放格式中，提供了一个您技术栈中几乎每个数据服务都可以利用的无处不在的基础。...Hudi 使用元数据时间线，Iceberg 使用 Avro 格式的清单文件，Delta 使用 JSON 事务日志，但这些格式的共同点是 Parquet 文件中的实际数据。...全向意味着您可以从任一格式转换为其他任一格式，您可以在任何需要的组合中循环或轮流使用它们，性能开销很小，因为从不复制或重新写入数据，只写入少量元数据。...在使用 OneTable 时，来自所有 3 个项目的元数据层可以存储在同一目录中，使得相同的 "表" 可以作为原生 Delta、Hudi 或 Iceberg 表进行查询。...一些用户需要 Hudi 的快速摄入和增量处理，但同时他们也想利用好 BigQuery 对 Iceberg 表支持的一些特殊缓存层。
发表于2018-04-082019-01-01 作者 wind 最近在使用Activiti 的时候，想实现一个发布新版本的流程后，从旧流程中，复制出一些配置应用在新流程中。...但是发现在注册的全局事件监听器中无法获取到刚刚创建的 Entity。...应该是因为如果开启了缓存默认在缓存中先找，但是可能Activiti 在更新缓存的逻辑上有一些延迟，所以导致无法在 Entity 刚创建完成后就从缓存中获取到出现了问题。
列统计索引包含所有/感兴趣的列的统计信息，以改进基于写入器和读取器中的键和列值范围的文件裁剪，例如在 Spark 的查询计划中。 默认情况下它们被禁用。...索引器在时间线上添加一个名为“indexing”的新action。虽然索引过程本身是异步的并且对写入者来说是非阻塞的，但需要配置锁提供程序以安全地协调运行中的写入者进程。...• 没有日志文件的 MOR 查询（增量查询除外）表现为在读取数据时利用矢量化 Parquet 读取器，这意味着 Parquet 读取器现在能够利用现代处理器矢量化指令来进一步加快数据解码速度。...Google BigQuery集成 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。...加密 在 0.11.0 中，添加了对 Spark 3.2 的支持，并附带了 Parquet 1.12，它为 Hudi（COW表）带来了加密功能。有关详细信息，请参阅加密指南页面[13]。
列统计索引包含所有/感兴趣的列的统计信息，以改进基于写入器和读取器中的键和列值范围的文件修剪，例如在 Spark 的查询计划中。 默认情况下它们被禁用。...索引器在时间线上添加一个名为“indexing”的新action。虽然索引过程本身是异步的并且对写入者来说是非阻塞的，但需要配置锁提供程序以安全地协调运行中的写入者进程。...没有日志文件的 MOR 查询（增量查询除外）表现为在读取数据时利用矢量化 Parquet 读取器，这意味着 Parquet 读取器现在能够利用现代处理器矢量化指令来进一步加快数据解码速度。默认启用。...集成 Google BigQuery 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。...有关详细信息，请参阅同步到 DataHub指南页面。 加密 在 0.11.0 中，添加了对 Spark 3.2 的支持，并附带了 Parquet 1.12，它为 Hudi（COW表）带来了加密功能。
这种方法最适合那些需要从大表中读取某些列的查询。 Parquet 只需读取所需的列，因此大大减少了 IO。...在此示例中，我们将 DataFrame 写入“people.parquet”文件。...bin/start-cluster.sh 执行如下命令进入Flink SQL Client bin/sql-client.sh 读取spark写入的parquet文件 在上一节中，我们通过spark写入了...people数据到parquet文件中，现在我们在flink中创建table读取刚刚我们在spark中写入的parquet文件数据 create table people ( firstname string...', 'format' = 'parquet' ) select * from people; 得到如下结果： image.png image.png 使用Flink写入数据到parquet文件 然后使用
查询利用 Parquet 布隆过滤器 在 Hudi 0.14.0 中，用户现在可以使用原生 Parquet 布隆过滤器，前提是他们的计算引擎支持 Apache Parquet 1.12.0 或更高版本。...多写入器的增量查询 在多写入器场景中，由于并发写入活动，时间线中可能会出现间隙（requested或inflight时刻不是最新时刻）。在执行增量查询时，这些间隙可能会导致结果不一致。...例如，如果在 t0 到 t2 的增量查询范围内，在 t1 时刻检测到间隙，则查询将仅显示 t0 到 t1 之间的结果，而不会失败。...Google BigQuery 同步增强功能 在 0.14.0 中，BigQuerySyncTool 支持使用清单将表同步到 BigQuery。与传统方式相比，这预计将具有更好的查询性能。...用于流式读取的动态分区修剪 在 0.14.0 之前，当查询具有恒定日期时间过滤的谓词时，Flink 流式读取器无法正确修剪日期时间分区。
架构 2.0 OLAP我们对最近很火热的 OLAP 产品非常感兴趣，OLAP 让人印象深刻的地方就是其查询反应速度，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，对高并发的点查询场景也支持比较好。...但是很快，我们碰到了以下问题： 不支持 Array JSON 等数据类型 在区块链的数据中，数组 Array 是个很常见的类型，例如 evm logs 中的 topic 字段，无法对 Array 进行计算处理...很遗憾的是，该方案 无法将 Bigquery 作为 Data Source替换掉，我们必须把不断地把 Bigquery 上的数据进行同步，同步程序的不稳定性给我们带来了非常多的麻烦，因为在使用存算分离的架构...，当其查询压力过大时，也会影响写入程序的速度，造成写入数据堆积，同步无法继续进行吗，我们需要有固定的人员来处理这些同步问题。...从Footprint Web 到 REST API 调用的无缝体验，都是基于 SQL 的。 对关键信号进行实时提醒和可操作的通知，以支持投资决策
在这篇博客中，我们讨论了我们如何重新构想索引并在 Apache Hudi 0.11.0 版本中构建新的多模式索引，这是用于 Lakehouse 架构的首创高性能索引子系统，以优化查询和写入事务，尤其是对于大宽表而言...MOR 表布局通过避免数据同步合并和减少写入放大来提供极快的写入速度。这对于大型数据集非常重要，因为元数据表的更新大小可能会增长到无法管理。...这有助于 Hudi 将元数据扩展到 TB 大小，就像 BigQuery[9] 等其他数据系统一样。...与 Parquet 或 Avro 相比，HFile 显示了 10 到 100 倍的改进，Parquet 或 Avro 仍用于其他格式，如 Delta 和 Iceberg 用于表元数据。...由于像 S3 这样的云存储对非常大的数据集上的文件系统调用进行速率限制和节流，因此直接文件列表不能随着分区中文件数量的增加而很好地扩展，并且在某些情况下，文件系统调用可能无法完成。
我们使用的数据的事件源多种多样，来自不同的平台和存储系统，例如 Hadoop、Vertica、Manhattan 分布式数据库、Kafka、Twitter Eventbus、GCS、BigQuery 和...此外，我们需要保证对存储系统中的交互数据进行快速查询，并在不同的数据中心之间实现低延迟和高准确性。为了构建这样一个系统，我们把整个工作流分解为几个部分，包括预处理、事件聚合和数据服务。...我们构建了几个 Scalding 管道，用于对原始日志进行预处理，并且将其作为离线来源摄入到 Summingbird 平台中。实时组件来源是 Kafka 主题。...我们通过同时将数据写入 BigQuery 并连续查询重复的百分比，结果表明了高重复数据删除的准确性，如下所述。最后，向 Bigtable 中写入包含查询键的聚合计数。...这样我们就可以执行一个预定的查询，以便对所有键的计数进行比较。 在我们的 Tweet 交互流中，我们能够准确地和批处理数据进行超过 95% 的匹配。
在 Uber 规模上，用户查询可能扫描数十亿条记录，少量开销可能会停止 执行。 处理拒绝访问（硬与软）：例如，在用户无法访问仅一列的情况下，系统在 Parquet 级别应如何表现？...如果用户没有该密钥的权限，则会收到“拒绝访问”异常，并且用户的查询将失败。在某些情况下，用户可以有一个像“null”这样的屏蔽值。换句话说，用户在没有密钥权限的情况下无法读取数据。...Parquet™ 加密后，c2 在被发送到存储之前被加密，可以是 HDFS 或云存储，如 S3、GCS、Azure Blob 等。...实际上，还有其他几个变量： 文件读取或写入时间并不是影响用户查询或 ETL 作业持续时间的唯一因素，因此就每个用户查询或 ETL 作业的开销而言，博客中的数字与真实用户场景相差甚远。...在我们的评估中，那些昂贵的任务不包括在工作中。 考虑到这两个因素，可以进一步降低读写的开销。 在真实场景中，我们不会将加密或解密开销视为问题。
为了保证缓存数据的正确性，JuiceFS 对所有写入的数据都使用唯一的 ID 来标识 OSS 中的数据块，并且永不修改，这样缓存的数据就不需要失效，只在空间不足时按照 LRU 算法清理即可。...image 对于交互式查询，经常要对热点数据做反复查询的，上图是同一个查询重复 3 次后的结果，JuiceFS 依靠缓存的热点数据大幅提升性能，10 个查询中的 8 个有几倍的性能提升，提升幅度最少的...image 对 ORC 格式的数据集的提速效果跟 Parquet 格式类似，最高提速 11 倍，最少提速 40%。...对所有的数据格式，JuiceFS 都能显著提升 OSS 的查询性能，最高超过 10 倍。...总结 汇总上面的测试结果，JuiceFS 在所有场景中都能为 OSS 显著提速，当存储格式为 Parquet 和 ORC 这类列存格式时提速尤为明显，写入提升 8 倍，查询提升可达 10 倍以上。
BigQuery 的云数仓优势 作为一款由 Google Cloud 提供的云原生企业级数据仓库，BigQuery 借助 Google 基础架构的强大处理能力，可以实现海量数据超快速 SQL 查询，以及对...其优势在于： 在不影响线上业务的情况下进行快速分析：BigQuery 专为快速高效的分析而设计, 通过在 BigQuery 中创建数据的副本, 可以针对该副本执行复杂的分析查询, 而不会影响线上业务。...基于 BigQuery 特性，Tapdata 做出了哪些针对性调整 在开发过程中，Tapdata 发现 BigQuery 存在如下三点不同于传统数据库的特征： 如使用 JDBC 进行数据的写入与更新，则性能较差...，无法满足实际使用要求； 如使用 StreamAPI 进行数据写入，虽然速度较快，但写入的数据在一段时间内无法更新； 一些数据操作存在 QPS 限制，无法像传统数据库一样随意对数据进行写入。...不同于传统 ETL，每一条新产生并进入到平台的数据，会在秒级范围被响应，计算，处理并写入到目标表中。同时提供了基于时间窗的统计分析能力，适用于实时分析场景。
Parquet是可用于Hadoop生态系统中任何项目的开源文件格式。与基于行的文件（例如CSV或TSV文件）相比，Apache Parquet旨在提供高效且高性能的扁平列式数据存储格式。...这种方法最适合需要从大型表读取某些列的查询。Parquet只能读取所需的列，因此大大减少了IO。...以列格式存储数据的优点： 与CSV等基于行的文件相比，像Apache Parquet这样的列式存储旨在提高效率。查询列式存储时，您可以非常快地跳过无关数据。...Parquet数据文件的布局已针对处理大量数据的查询进行了优化，每个文件的千兆字节范围内。 Parquet构建为支持灵活的压缩选项和有效的编码方案。...Apache Parquet最适合与AWS Athena，Amazon Redshift Spectrum，Google BigQuery和Google Dataproc等交互式和无服务器技术配合使用。
对 Hadoop用户们来说，进入到云端并不是一个非此即彼的命题。一些拥有Hadoop专长的公司会选择基础设施即服务(IaaS)以改善集群管理，还会继续在内部管理Hadoop。...查询命中整个存储区(包括缓存和HDFS)。又由于HDFS是Hadoop自带的，它可以与Yarn和MapReduce无缝兼容。 高度弹性的计算环境。...Hadoop的核心能力就是为多种多样的工作负载维护弹性集群。在运行基于云的Hadoop实例时，这个考量因素显得尤为重要。你已经在处理远程连接至互联网，无法忍受增添另一层延迟。...说到谷歌，面向Hadoop的谷歌云存储(GCS)连接件让用户可以直接对存储在GCS中的数据运行MapReduce任务，那样就没必要在内部写入数据、在本地Hadoop中运行。...另外的数据连接件让GCS用户能够对存储在谷歌Datastore和谷歌BigQuery中的数据运行 MapReduce。 Hortonworks数据平台提供了企业级托管HaaS。
接下来是查询层，如Athena或BigQuery，它允许您通过一个简单的SQL接口来探索数据湖中的数据。...编码 文件的编码对查询和数据分析的性能有重大影响。对于较大的工作负载，您可能希望使用诸如Parquet或ORC之类的二进制格式(我们已经开始在本地支持这些格式了)。如果你想要测试访问，请联系!)。...这将允许我们大幅度减少扫描最终查询所需的数据量，如前面所示! 对于这个JSON到Parquet文件格式转换，我们将使用Hive，然后转向Spark进行聚合步骤。...当您需要一次对大量数据执行大量读写操作时，Hive确实很出色，这正是我们将所有历史数据从JSON转换成Parquet时所需要的。 下面是一个如何执行JSON到Parquet转换的示例。.../parquet/’; 然后我们只需从原始的JSON表中读取数据，并插入到新创建的拼花表中: INSERT INTO test_parquet partition (dt) SELECT anonymousid
数据分析平台发展 数据仓库将业务数据库的数据收集到集中式仓库来帮助企业领导者获得分析见解，然后将其用于决策支持和商业智能（BI），仓库使用写模式（schema-on-write）写入数据，对下游消费者进行了优化...从2015年起，S3，ADLS，GCS，OSS等云数据湖开始取代HDFS，云上的架构与第二代系统中的架构基本相同，云上有Redshift、Snowflake和ADB等数据仓库，这种两层的数据湖+数仓架构在行业中占主导地位...与数据湖的数据相比，仓库中的数据是陈旧的，新数据的加载通常需要几天的时间。与第一代分析系统相比是个倒退，第一代分析系统中新的运营数据可立即用于查询。•对高级分析的支持有限。...当前的行业趋势表明客户对两层数据湖+数仓架构并不满意，首先近年来几乎所有的数据仓库都增加了对Parquet和ORC格式的外部表支持，这使数仓用户可以从相同的SQL引擎查询数据湖表（通过连接器访问），但它不会使数据湖表更易于管理...；Netflix的Apache Iceberg也使用类似的设计，并支持Parquet和ORC存储；Apache Hudi始于Uber也类似，尽管它不支持并发写入（正在支持中），该系统侧重于简化流式数据入数据湖
因为hudi 在读的数据的时候会读元数据来决定我要加载那些parquet文件，而在写的时候会写入新的元数据信息到hdfs路径下。...摘要 集成Spark SQL后，会极大方便用户对Hudi表的DDL/DML操作，下面就来看看如何使用Spark SQL操作Hudi表。 2....6.2 Select 再次查询Hudi表 select * from test_hudi_table; 查询结果如下，可以看到已经查询不到任何数据了，表明Hudi表中已经不存在任何记录了。 7....Hudi表 select * from test_hudi_table 查询结果如下，可以看到Hudi表中的分区已经更新了 7.5 Merge Into Delete 使用如下SQL删除数据 merge...另外Hudi集成Spark SQL工作将继续完善语法，尽量对标Snowflake和BigQuery的语法，如插入多张表（INSERT ALL WHEN condition1 INTO t1 WHEN condition2
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