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1年将超过15PB数据迁移到谷歌BigQuery，PayPal的经验有哪些可借鉴之处？

为了跟上暴涨的需求，我们决定将 PayPal Analytics 分析平台迁移到公共云上。第一波大迁移是将一个仓库负载迁移到 Google Cloud 中的 BigQuery，耗时不到一年。...在两大仓库中，PayPal 决定首先将分析仓库迁移到 BigQuery，获得使用该服务作为 Teradata 替代品的经验，并在此过程中为 PayPal 的数据用户构建一个围绕 Google Cloud...同样，在复制到 BigQuery 之前，必须修剪源系统中的字符串值，才能让使用相等运算符的查询返回与 Teradata 相同的结果。 数据加载：一次性加载到 BigQuery 是非常简单的。...但要定期将源上的更改复制到 BigQuery，过程就变复杂了。这需要从源上跟踪更改，并在 BigQuery 中重放它们。为这些极端情况处理大量积压的自动数据加载过程是非常有挑战性的。...数据用户现在使用 SQL，以及通过笔记本使用的 Spark 和通过 BigQuery 使用的 Google Dataproc。

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ClickHouse 提升数据效能

虽然 Google Analytics 有其优势，尤其是易于集成和使用，但很明显它在许多关键方面受到限制：数据保留、采样、性能和灵活性。...在这篇博文中，我们解释了我们的架构，希望其他用户可以仅使用 ClickHouse 和几行 SQL 来构建自己的超级 Google Analytics。...鉴于数据量相对较低，令人惊讶的是 Google Analytics 中的查询经常报告数据正在被采样。对于我们来说，当发出使用大量维度或跨越很宽时间段的临时查询（报告似乎更可靠）时，这一点就性能出来了。...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。...这些包括： l将成本从 GA4 导出到 BigQuery。每 GB 数据 0.05 美元。1 GB 相当于大约 600,000 个 Google Analytics 事件或上述示例数据的 5 倍。

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    ClickHouse 提升数据效能

    虽然 Google Analytics 有其优势，尤其是易于集成和使用，但很明显它在许多关键方面受到限制：数据保留、采样、性能和灵活性。...在这篇博文中，我们解释了我们的架构，希望其他用户可以仅使用 ClickHouse 和几行 SQL 来构建自己的超级 Google Analytics。...鉴于数据量相对较低，令人惊讶的是 Google Analytics 中的查询经常报告数据正在被采样。对于我们来说，当发出使用大量维度或跨越很宽时间段的临时查询（报告似乎更可靠）时，这一点就性能出来了。...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。...这些包括： l将成本从 GA4 导出到 BigQuery。每 GB 数据 0.05 美元。1 GB 相当于大约 600,000 个 Google Analytics 事件或上述示例数据的 5 倍。

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    ClickHouse 提升数据效能

    虽然 Google Analytics 有其优势，尤其是易于集成和使用，但很明显它在许多关键方面受到限制：数据保留、采样、性能和灵活性。...在这篇博文中，我们解释了我们的架构，希望其他用户可以仅使用 ClickHouse 和几行 SQL 来构建自己的超级 Google Analytics。...鉴于数据量相对较低，令人惊讶的是 Google Analytics 中的查询经常报告数据正在被采样。对于我们来说，当发出使用大量维度或跨越很宽时间段的临时查询（报告似乎更可靠）时，这一点就性能出来了。...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。...这些包括： l将成本从 GA4 导出到 BigQuery。每 GB 数据 0.05 美元。1 GB 相当于大约 600,000 个 Google Analytics 事件或上述示例数据的 5 倍。

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    详细对比后，我建议这样选择云数据仓库

    如今，公司越来越多地使用软件工具。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。...举例来说，公司使用谷歌分析（Google Analytics，GA）来了解客户是如何与他们的应用程序或网站进行交互的。但是，谷歌分析的本质限制了用户所能发现的洞察力的深度。...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。...从 T-SQL、Python 到 Scala 和 .NET，用户可以在 Azure Synapse Analytics 中使用各种语言来分析数据。

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    7大云计算数据仓库

    •对于S3或现有数据湖之外的数据，Redshift可以与AWS Glue集成，AWS Glue是一种提取、转换、加载(ETL)工具，可将数据导入数据仓库。...对于希望使用标准SQL查询来分析云中的大型数据集的用户而言，BigQuery是一个合理的选择。...•通过SQL或通过开放数据库连接(ODBC)轻松查询数据的能力是BigQuery的关键价值，它使用户能够使用现有的工具和技能。...•BigQuery中的逻辑数据仓库功能使用户可以与其他数据源(包括数据库甚至电子表格)连接以分析数据。...•与BigQuery ML的集成是一个关键的区别因素，它将数据仓库和机器学习(ML)的世界融合在一起。使用BigQuery ML，可以在数据仓库中的数据上训练机器学习工作负载。

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    主流云数仓性能对比分析

    Azure Synapse Analytics：之前叫SQL DW，今年改名为Synapse。...存储计算分离，列存、按小时计费、可通过暂停与恢复来节省成本，SQL兼容SQL Server（可能底层就是SQL Server）。...Google BigQuery：源于Google的Dremel技术，无索引、Serverless技术、动态调整计算与存储资源，存储按非压缩数据量来计费，计算按照查询使用的slot来计费。...测试场景与数据规模 本次测试场景选取的是30TB的TPC-H，比较有趣的是在2019年的benchmark中GigaOM选取的是30TB的TPC-DS。...最佳性能SQL的数量：同样，还是Redshift在最多场景性能表现最好，Synapse是第二，但差距已经不大了。而Snowflake和BigQuery在22个场景中没有执行时长最短的。

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    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？

    Google 在区块链+大数据这一破受争议的方向就做了很好的尝试！ 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。...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...每天从以太坊区块链分类帐中提取数据，这其中包括 Token 转移等智能合约交易结果。 取消按日期分区的数据规范，并将其存储在 BigQuery 平台上，进行简单且具有成本效益的探索。...也可在 Kaggle 上获取以太坊区块链数据集，使用 BigQuery Python 客户端库查询 Kernel 中的实时数据（注：Kernel 是 Kaggle 上的一个免费浏览器编码环境）。...原文链接： https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/ethereum-bigquery-public-dataset-smart-contract-analytics

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    智能分析工具PK：Tableau VS Google Data Studio

    Tableau连接到各种各样的数据源，包括文件、数据库和Google的产品（如Google Analytics、Google BigQuery、Google Cloud SQL和Google Sheets...Google Analytics, Google Sheets和YouTube Analytics。...显然，Data Studio的本地连接器的列表是非常有限的，所以你会考虑将你的数据优先放到Google Sheets、 Google BigQuery、或者 Cloud SQL中。...3.加入数据源 Tableau中包含了数据连接功能，包括内部、左、右和完整的外部连接。可以加入多个数据源，并在可视化视图中使用生成的数据。Data Studio不提供数据连接功能。...然而，在开发过程中，它并没有提供协作性工作和协作编辑的方式。 Data Studio借鉴了Google Drive的共享功能，这意味着你可以使用Google Drive分享一个报告或一个数据源。

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    tableau桌面版连接spark sql的测试

    Tableau是一款优秀的数据可视化分析软件，这几天安装之后，感觉它不仅可以实现对各种数据的可视化绘制操作，并支持多个视图按照故事进行组织，同时具有强大的数据连接操作。支持各种数据源。...当然最强大的肯定还是它的server版，可以实现与desktop版的无缝对接。 Tableau支持多种数据源的对接，从其官方文档上可以看出，它几乎支持当前主流的各种工具。...Analytics on page 1267 Google BigQuery on page 1271 Google Cloud SQL on page 1274 Hortonworks...的对接，于是从其官网上找到相应的spark sql插件，安装，并进行连接，果然可以实现。...（分析下其技术原理，它主要采用hive server2的方式来实现）

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    Iceberg-Trino 如何解决链上数据面临的挑战

    在过去几个月中，我们经历了以下三次大的系统版本升级，以满足不断增长的业务需求： 架构 1.0 Bigquery在 Footprint Analytics 初创阶段，我们使用 Bigquery 作为存储和查询引擎...，不能为 Footprint Analytics 提供高并发查询； 非开源产品，绑定 Google 一家供应商。...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...实际上可以选的方案不多，备选的有： Trino: SQL Query Engine Presto: SQL Query Engine Kyuubi：Serverless Spark SQL 在深度使用之前...Footprint Analytics 架构升级3.0为其用户买到了全新的体验，让来自不同背景的用户在更多样化的使用和应用中获得洞察力。

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    数据仓库技术栈及与AI训练关系

    - ETL (Extract, Transform, Load)：数据抽取、转换和加载的过程，负责从源系统中提取数据，转换成统一格式，并加载到数据仓库中。...- 技术选型：包括选择合适的数据库技术（如关系型数据库、列式存储数据库）、大数据平台（如Hadoop、Spark）以及云服务商提供的数据仓库解决方案（如AWS Redshift、Google BigQuery...数据抽取（Extract） - ETL工具: 如Informatica, Talend, Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS), Apache...- 数据仓库系统: Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake, Teradata等，为大规模数据分析优化。...特征工程：数据仓库中的数据经过处理后，可以用于特征工程，即从原始数据中提取有用的特征，这些特征将直接用于训练机器学习和深度学习模型。

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    你是否需要Google Data Studio 360？

    如果你正在使用Google Analytics、BigQuery等谷歌系列产品，或者AdWords、DoubleClik等谷歌广告联盟来进行宣传，那么Data Studio就非常适用于你的营销和分析实践...我无从记起，曾有多少时间浪费在从GoogleAnalytics中提取数据，再添加到Excel中，才能实现AdWords和DoubleClick等工具中的数据可视化。...你完全可以在同一篇报告中调用多种数据资源，这意味着你可以同时展示来自Google Analytics和Adwords的数据。...又或者，你可以将多个Google Analytics媒体资源的原始数据添加到同一个报告中。...举例而言，如果你正在使用谷歌之外的广告平台，那么你必须首先将数据导入BigQuery或者Google Sheet才可以使用Data Studio进行处理。

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    安装Google Analytics 4 后的十大必要设置

    过了设置时间，Google Analytics 4 服务器就会自动删除这些数据，会影响探索里对数据的使用，固定报告是不影响，它是每月自动删除一次达到保留期限的数据。...启用Google Signal 如果你没有开启Google Signal，那么受众特征和兴趣报告会是没有数据的，详细请看Google Analytics 4 中的受众特征和兴趣没数据？...中的Google Signal 数据过滤 其实这个就是过滤器了，是将自己内部流量过滤，目前只能过滤开发流量和通过IP维度的数据，详细的可以看GA4中过滤内部流量（过滤器） 隐去数据 隐去数据是将...关联Google站长工具 关联后才会有自然搜索的数据，延伸阅读：安装GSC谷歌站长工具的 5 种方法 关联BigQuery 关联BigQuery，可以获得两个好处： 获取原始数据，很多人都想获得...延伸阅读：Google Analytics 4 关联BigQuery入门指引 在报告中使用的ID 在报告中默认使用的ID、默认报告身份，其实就是怎么去识别用户的，设置的位置在媒体资源层级下下面：

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    【SQL Server】在 SSMS 中 使用 生成 SQL 脚本 方式 实现 数据库 备份 还原 ( 数据备份操作 - 生成 SQL 脚本 | 数据还原操作 - 执行 SQL 脚本 )

    一、SQL Server 数据库备份简介 1、SQL Server Management Studio 简介 SSMS 全称 " SQL Server Management Studio " , 是 由...Microsoft 开发的一款集成式环境 , 用于管理 Microsoft SQL Server 的数据库 ; SSMS 是 SQL Server 的主要管理工具之一 , 提供了丰富的功能和工具 ,...帮助开发人员和数据库管理员进行数据库管理、查询、优化和开发工作 ; 本篇博客介绍如何使用 SSMS 进行数据库备份 ; 使用的原理是 将数据库中的 数据 生成为 SQL 脚本 ( 几万条 SQL 语句...; 仅限架构 : 指的是 生成 建表的 SQL 语句 ; 仅限数据 : 指的是 生成 插入数据的 SQL 语句 , 执行前要删除数据库中的对应表 , 使用 TRUNCATE TABLE table_name...脚本加载到 SSMS 中 ; 在脚本中 , 右键点击空白处 , 在弹出的菜单中选择 " 执行 " 选项 , 即可执行 等待执行完毕即可完成数据还原操作 ;

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    要避免的 7 个常见 Google Analytics 4 个配置错误

    未关联到 BigQuery 帐户 Universal Analytics 360 中提供了与 BigQuery 相关联的功能，但在免费版本中不可用。现在有了 GA4，所有用户都可以访问该高级功能。...与 GA4 自定义报告相比，BigQuery 具有很大的优势，因为从不对数据进行采样，而在自定义报告中，如果探索报告中的事件超过 10M 个，则会对数据进行采样。...使用 Universal Analytics 的自动迁移 与 UA 相比，GA4 是一个完全不同的野兽，具有不同的数据模型。...启用 Google 信号后，GA 会使用用户 ID 跨设备跟踪用户，然后在用户在不同设备上登录其 Google 服务帐户时对其进行匹配，并且用户身份可能会暴露。...结论 总之，在设置 Google Analytics 4 时避免常见的配置错误以确保准确可靠的数据收集至关重要。

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    寻觅Azure上的Athena和BigQuery（一）：落寞的ADLA

    AWS Athena和Google BigQuery都是亚马逊和谷歌各自云上的优秀产品，有着相当高的用户口碑。...AWS Athena和Google BigQuery当然互相之间也存在一些侧重和差异，例如Athena主要只支持外部表（使用S3作为数据源），而BigQuery同时还支持自有的存储，更接近一个完整的数据仓库...因本文主要关注分析云存储中数据的场景，所以两者差异这里不作展开。 对于习惯了Athena/BigQuery相关功能的Azure新用户，自然也希望在微软云找到即席查询云存储数据这个常见需求的实现方式。...我们的脚本中没有使用外部表(U-SQL中外部表仅支持SQLServer系数据库)但通过Extractors.Csv方法达到了同样的目的。...作为第二种方法，我们可以借助源自SQL Server体系的一项神奇技术。欲知详情如何，且听下回分解。

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