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构建端到端的开源现代数据平台

如果您想要一些灵感，可以使用以下数据集之一： • 一级方程式世界锦标赛（1950-2021）：该数据集可以从 Kaggle 下载[4]或直接从 Ergast HTTP API[5] 检索，其中包含一级方程式比赛...[17] 构建一个新的 HTTP API 源，用于从您要使用的 API 中获取数据。...值得注意的是 Airbyte 目前专为批量数据摄取（ELT 中的 EL）而设计，因此如果正在构建一个事件驱动的平台，那么它不会成为选择之一。...现在我们已经启动并运行了 Airbyte 并开始摄取数据，数据平台如下所示： ELT 中管理 T：dbt 当想到现代数据栈时，dbt 可能是第一个想到的工具。...) [11] 创建一个数据集: [https://cloud.google.com/bigquery/docs/datasets](https://cloud.google.com/bigquery/docs

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详细对比后，我建议这样选择云数据仓库

其中，从多种来源提取数据、把数据转换成可用的格式并存储在仓库中，是理解数据的关键。 此外，通过存储在仓库中的有价值的数据，你可以超越传统的分析工具，通过 SQL 查询数据获得深层次的业务洞察力。...Google Analytics 360 收集第一方数据，并提取到 BigQuery。该仓储服务随后将机器学习模型应用于访问者的数据中，根据每个人购买的可能性向其分配一个倾向性分数。...例如，有些公司可能需要实时检测欺诈或安全问题，而另一些公司可能需要处理大量的流式物联网数据来进行异常检测。在这些情况下，评估不同的云数据仓库如何处理流数据摄取是很重要的。...BigQuery 提供了一个流 API，用户可以通过几行代码来调用。Azure 提供了一些实时数据摄取选项，包括内置的 Apache Spark 流功能。...Snowflake 提供了 Snowpipe 作为附加组件来实现实时摄取，而 RedShift 则需要使用 Kinesis Firehose 进行流数据摄取。 安全性。

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    API场景中的数据流

    译者微博：@从流域到海域 API场景中的数据流 我正在重新审视my real-time API research(我的实时API研究)作为上周我所进行的一些“数据流”和“事件溯源”对话的一部分。...我也想确认并将Google的做法纳入到一段时间的技术中： Google Cloud Pub / Sub：Google Cloud Pub / Sub是一项全面管理的实时消息服务，允许您在独立应用程序之间发送和接收消息...Apache Kafka：Kafka™用于构建实时数据管道和流应用程序。它具有横向扩展性，容错性，(处理)速度级快，并且可以在数千家公司的生产环境中运行。...Spark Streaming是Spark API核心的扩展，它支持实时数据流的可扩展、高吞吐量、可容错流处理。...所以，很自然的，我仍然会关注并试图从所有这些中获得一些理解。我不知道它会走向何处，但我会继续调整并讲述实时流API技术如何被使用或未被使用。

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    Apache Pinot将实时分析带入列式数据

    Apache Pinot 项目始于 2013 年的 LinkedIn，旨在对数百万用户在其所有服务中捕获的单个指标进行分析。...Stripe 每天处理数十亿笔交易，它使用 Pinot 向其商家提供支付分析数据：现金流分析、逾期付款、每用户收入等等。 可以将Apache Pinot 视为分析型数据库和传统事务型数据库的组合。...“它构建了一个分析型数据库，但可以处理 OLTP 数据库的规模。”它可以在Google BigQuery 或Snowflake 上进行大规模分析，但时间却只是其中的一小部分。...在 GitHub 上，StarTree 提供了一系列关于 Pinot 适合哪些任务的示例： 批数据摄取 流式摄取 Upserts 地理空间处理 变换函数 相似性搜索 (AI) 11 月，StarTree...更新了其StarTree Cloud 服务，以包括基于角色的访问控制 (RBAC)、无暂停摄取、模式演变和数据回填。

    25910

    Tapdata Connector 实用指南：数据入仓场景之数据实时同步到 BigQuery

    作为自带 ETL 的实时数据平台，我们也看到了很多从传统内部数据仓库向 BigQuery 的数据迁移需求。...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...友好兼容：作为 Google Cloud 的一部分，它与 Google 系产品更兼容，对相关用户更友好。 为了实现上述优势，我们需要首先实现数据向 BigQuery 的同步。...并点击确定 根据已获取的服务账号，在配置中输入 Google Cloud 相关信息，详细说明如下： 连接名称：填写具有业务意义的独有名称。...此外，对于数据同步任务而言，Tapdata 同时兼具如下优势： 内置 60+ 数据连接器，稳定的实时采集和传输能力 以实时的方式从各个数据来源，包括数据库、API、队列、物联网等数据提供者采集或同步最新的数据变化

    10.1K10

    Quant值得拥有的AutoML框架

    自动机器学习，也称为 AutoML，是将机器学习应用于实际问题的端到端过程自动化的过程。典型的机器学习过程包括几个步骤，包括数据的摄取和预处理、特征工程、模型训练和部署。...AutoSklearn 显示了最大的用户增长。在企业领域，Google Cloud 获得了11% 的用户增长，而 H2O 无人驾驶 AI 获得了4% 的用户增长。...H2O Driverless AI 它可以从任何数据源中摄取数据，包括 Hadoop，Snowflake，S3 object storage，Google BigQuery 等。...Google Cloud AutoML Google AutoML 由几个产品组成: AutoML Natural Language, AutoML Tables, AutoML Video Intelligence...最近，谷歌发布了Vertex AI 它将所有的 AutoML 产品和 Google 的其他 AI 产品统一在一个统一的 API、客户端库和用户界面中。

    1.6K50

    谷歌发布 Hive-BigQuery 开源连接器，加强跨平台数据集成能力

    BigQuery 是谷歌云提供的无服务器数据仓库，支持对海量数据集进行可扩展的查询。为了确保数据的一致性和可靠性，这次发布的开源连接器使用 Hive 的元数据来表示 BigQuery 中存储的表。...它还支持使用 Storage Read API 流和 Apache Arrow 格式从 BigQuery 表中快速读取数据。...这不是谷歌为分析不同的数据集并减少数据转换而发布的第一个开源连接器：Cloud Storage Connector 实现了 Hadoop Compatible File System（HCFS） API...，用于读写 Cloud Storage 中的数据文件，而 Apache Spark SQL connector for BigQuery 则实现了 Spark SQL Data Source API，将...BigQuery 表读取到 Spark 的数据帧中，并将数据帧写回 BigQuery。

    1.7K20

    大数据最新技术：快速了解分布式计算:Google Dataflow

    介绍 Google Cloud Dataflow是一种构建、管理和优化复杂数据处理流水线的方法，集成了许多内部技术，如用于数据高效并行化处理的Flume和具有良好容错机制流处理的MillWheel。...相比原生的map-reduce模型，Dataflow有几个优点： 1.可以构建复杂的pipeline，在这不妨引用Google云平台的产品营销总监Brian Goldfarb的话 Cloud Dataflow...Dataflow将数据抽象为一个PCollections (“parallel collections”)，PCollection可以是一个内存中的集合，从Cloud Storage读进来，从BigQuerytable...中查询得到，从Pub/Sub以流的方式读入，或者从用户代码中计算得到。...5.生态系统: BigQuery作为存储系统是Dataflow的一个补充，经过Dataflow清洗和处理过的数据，可以在BigQuery中存下来，同时Dataflow也可以读取BigQuery以进行表连接等操作

    2.6K90

    Linode Cloud中的大数据：使用Apache Storm进行流数据处理

    Apache Storm是一项大数据技术，使软件，数据和基础架构工程师能够实时处理高速，大容量数据并提取有用信息。任何涉及实时处理高速数据流的项目都可以从中受益。...部署的体系结构如下所示： 从应用程序的角度来看，数据流如下所示： 应用程序流程从客户端开始，与Storm客户端一起提供用户界面。它与Nimbus节点联系，该节点是Storm集群操作的核心。...数据本身，称为Storm术语中的流，以无限的元组序列的形式出现。 本指南将说明如何配置工作的Storm集群及其Zookeeper节点，但它不会提供有关如何开发用于数据处理的自定义拓扑的信息。...群集的客户端节点用于向其提交拓扑并对其进行监视。...Linode都有一个公共IP地址，可以从Internet上的任何位置访问，以及一个专用IP地址，只能从同一数据中心内同一用户的其他节点访问。

    1.8K20

    数据流介绍

    它可以包含从日志文件到媒体更新、交易信息、性能指标、地理位置数据等等任何内容。数据流涉及用于及时摄取、转换和分析此数据流的工具和方法。...在需要及时洞察的快节奏环境中，例如股票交易和金融市场分析，这为他们提供了宝贵的优势。 数据流的优势 实时洞察和决策 数据流使公司能够从数据中提取洞察力并促进低延迟决策。...摄取层负责捕获这些数据并将其馈送到流处理管道。 流处理引擎：这些引擎实时处理摄取的数据，执行过滤、聚合、转换和丰富等操作。...Google Cloud Dataflow Google Cloud Dataflow是Google Cloud Platform提供的一项服务，它处理流处理和批处理。...凭借其与Google Cloud服务（如BigQuery和Pub/Sub范例）的集成，以及其动态扩展和实时分析的能力，Dataflow是数据流应用程序的灵活选择。

    90810

    当Google大数据遇上以太坊数据集，这会是一个区块链+大数据的成功案例吗？

    就在今年早些时候，Google 的大数据分析平台 BigQuery 提供了比特币数据集分析服务。近日，Google 在 BigQuery 平台上再次发布了以太坊数据集。...Google 利用 GitHub 上 Ethereum ETL 项目中的源代码提取以太坊区块链中的数据，并将其加载到 BigQuery 平台上，将所有以太坊历史数据都存储在一个名为 ethereum_blockchain...Google Cloud 接入以太坊 虽然以太坊上的应用包含可以随机访问函数的 API，如：检查交易状态、查找钱包－交易关系、检查钱包余额等。...但是，在这些应用中，并不存在能够轻松访问区块链数据的 API 端点，除此之外，这些应用中也不存在查看聚合区块链数据的 API 端点。...Google Cloud 构建了这样一个软件系统： 将以太坊区块链同步到 Google Cloud 上可运行 Parity 语言的计算机中。

    4.8K51

    超详细的大数据学习资源推荐（上）

    Beam：为统一的模型以及一套用于定义和执行数据处理工作流的特定SDK语言； Apache Crunch：一个简单的Java API，用于执行在普通的MapReduce实现时比较单调的连接、数据聚合等任务...，也可用于YARN； Apache Samza ：基于Kafka和YARN的流处理框架； Apache Tez ：基于YARN，用于执行任务中的复杂DAG（有向无环图）； Apache Twill...授权，面向列的分布式数据存储； Facebook HydraBase：Facebook所开发的HBase的衍化品； Google BigTable：面向列的分布式数据存储； Google Cloud...：开源图形数据库； Google Pregel ：图形处理框架； GraphLab PowerGraph：核心C ++ GraphLab API和建立在GraphLab API之上的高性能机器学习和数据挖掘工具包的集合...数据摄取 Amazon Kinesis：大规模数据流的实时处理； Apache Chukwa：数据采集系统； Apache Flume：管理大量日志数据的服务； Apache Kafka：

    2.6K80

    一文读懂Kafka Connect核心概念

    Kafka Connect 可以摄取整个数据库或从所有应用程序服务器收集指标到 Kafka 主题中，使数据可用于低延迟的流处理。...(Elasticsearch, MongoDB, Cassandra) Cloud data warehouses (Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift...[33] Converters 在向 Kafka 写入或从 Kafka 读取数据时，转换器是必要的，以使 Kafka Connect 部署支持特定的数据格式。...下面是一些使用Kafka Connect的常见方式: 流数据管道 [2022010916565778.png] Kafka Connect 可用于从事务数据库等源中摄取实时事件流，并将其流式传输到目标系统进行分析...使您的系统实现实时性 许多组织的数据库中都有静态数据，例如 Postgres、MySQL 或 Oracle，并且可以使用 Kafka Connect 从现有数据中获取价值，将其转换为事件流。

    2.7K00

    ClickHouse 提升数据效能

    5.从 GA4 中获取数据 我们相信上述经历的痛苦不太可能是独一无二的，因此我们探索了从 Google Analytics 导出数据的方法。谷歌提供了多种方法来实现这一目标，其中大多数都有一些限制。...最佳解决方案似乎是将数据导出到 BigQuery。与其他解决方案（例如数据 API）相比，这具有许多优势，包括： l这将导出没有采样的原始数据。...l数据可以以流Schema导出到每日内表中并支持每日导出。日内“实时”表通常会滞后几分钟。最重要的是，这种导出没有限制！...如果您为 Google Cloud 帐户启用了 BigQuery，则此连接的配置非常简单且有详细记录。 也许显而易见的问题就变成了：“为什么不直接使用 BigQuery 进行分析呢？” 成本和性能。...将来，我们还计划添加对使用ClickPipes从对象存储增量加载数据的支持：ClickHouse Cloud 的本机数据摄取服务引擎，使加载数据就像单击几个按钮一样简单。

    1.7K10

    ClickHouse 提升数据效能

    5.从 GA4 中获取数据 我们相信上述经历的痛苦不太可能是独一无二的，因此我们探索了从 Google Analytics 导出数据的方法。谷歌提供了多种方法来实现这一目标，其中大多数都有一些限制。...最佳解决方案似乎是将数据导出到 BigQuery。与其他解决方案（例如数据 API）相比，这具有许多优势，包括： l这将导出没有采样的原始数据。...l数据可以以流Schema导出到每日内表中并支持每日导出。日内“实时”表通常会滞后几分钟。最重要的是，这种导出没有限制！...如果您为 Google Cloud 帐户启用了 BigQuery，则此连接的配置非常简单且有详细记录。 也许显而易见的问题就变成了：“为什么不直接使用 BigQuery 进行分析呢？” 成本和性能。...将来，我们还计划添加对使用ClickPipes从对象存储增量加载数据的支持：ClickHouse Cloud 的本机数据摄取服务引擎，使加载数据就像单击几个按钮一样简单。

    1.6K10

    ClickHouse 提升数据效能

    5.从 GA4 中获取数据 我们相信上述经历的痛苦不太可能是独一无二的，因此我们探索了从 Google Analytics 导出数据的方法。谷歌提供了多种方法来实现这一目标，其中大多数都有一些限制。...最佳解决方案似乎是将数据导出到 BigQuery。与其他解决方案（例如数据 API）相比，这具有许多优势，包括： l这将导出没有采样的原始数据。...l数据可以以流Schema导出到每日内表中并支持每日导出。日内“实时”表通常会滞后几分钟。最重要的是，这种导出没有限制！...如果您为 Google Cloud 帐户启用了 BigQuery，则此连接的配置非常简单且有详细记录。 也许显而易见的问题就变成了：“为什么不直接使用 BigQuery 进行分析呢？” 成本和性能。...将来，我们还计划添加对使用ClickPipes从对象存储增量加载数据的支持：ClickHouse Cloud 的本机数据摄取服务引擎，使加载数据就像单击几个按钮一样简单。

    1.4K10

    使用Tensorflow和公共数据集构建预测和应用问题标签的GitHub应用程序

    https://www.gharchive.org/ GH-Archive通过从GitHub REST API中摄取大部分这些事件，从GitHub记录大量数据。...这些数据存储在BigQuery中，允许通过SQL接口快速检索！获取这些数据非常经济，因为当第一次注册帐户时，Google会为您提供300美元，如果已经拥有一个，则成本非常合理。...甚至可以从BigQuery中的公共存储库中检索大量代码。...不必运行此查询，来自Kubeflow项目的朋友已运行此查询并将结果数据作为CSV文件托管在Google Cloud Bucket上，按照此笔记本中的代码进行检索。...原始数据的探索以及数据集中所有字段的描述也位于笔记本中。 https://console.cloud.google.com/bigquery?

    4K10

    没有三年实战经验，我是如何在谷歌云专业数据工程师认证中通关的

    而且，我们需要知道如何构建能够处理和利用数据的系统。Google Cloud提供了构建这些系统的基础架构。 你可能已经掌握了使用Google Cloud的技能，但如何向未来的雇主或客户证明这一点呢？...如果你还不具备这些技能，那么通过认证的学习材料，你将学习如何在Google Cloud上构建世界一流的数据处理系统。 谁需要获得Google Cloud专业数据工程师认证？ 你已经看到这些数字了。...零散笔记 • 考试中的某些内容不在Linux Academy或A Cloud Guru或Google Cloud Practice考试中（预计） • 出现一个有数据点图表的问题，你需要用公式对它们进行聚类...IAM功能略有不同，但了解如何将用户从可以看见数据与可以设计工作流分离开来是有益处的（例如，Dataflow Worker可以设计工作流，但不能查看数据） 这可能已经足够了。...Google机器学习（ML）API Google Cloud 机器学习引擎 Google Cloud TPU（Google专为ML培训而构建的自定义硬件） Google ML术语表 最新的考试更新主要集中在

    4.8K50
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