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Excel技术：如何在一个工作表中筛选并获取另一工作表中的数据

标签：Power Query，Filter函数 问题：需要整理一个有数千条数据的列表，Excel可以很方便地搜索并显示需要的条目，然而，想把经过提炼的结果列表移到一个新的电子表格中，不知道有什么好方法？...为简化起见，我们使用少量的数据来进行演示，示例数据如下图1所示。 图1 示例数据位于名为“表1”的表中，我们想获取“产地”列为“宜昌”的数据。...方法1：使用Power Query 在新工作簿中，单击功能区“数据”选项卡中的“获取数据——来自文件——从工作簿”命令，找到“表1”所在的工作簿，单击“导入”，在弹出的导航器中选择工作簿文件中的“表1”...图3 方法2：使用FILTER函数 新建一个工作表，在合适的位置输入公式： =FILTER(表1,表1[产地]="宜昌") 结果如下图4所示。...图4 可以看到，虽然FILTER函数很方便地返回了要筛选的数据，但没有标题行。下面插入标题行，在最上方插入一行，输入公式： =表1[#标题] 结果如下图5所示。

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使用Kafka，如何成功迁移SQL数据库中超过20亿条记录？

在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。 云解决方案会是解药吗？...对大表进行分区，我们就能够备份旧分区，并在不再需要这些分区时将其删除，回收一些空间。因此，我们用新 schema 创建了新表，并使用来自 Kafka 的数据来填充新的分区表。...在迁移了所有记录之后，我们部署了新版本的应用程序，它向新表进行插入，并删除了旧表，以便回收空间。当然，为了将旧数据迁移到新表中，你需要有足够的空闲可用空间。...将数据流到分区表中 通过整理数据来回收存储空间 在将数据流到 BigQuery 之后，我们就可以轻松地对整个数据集进行分析，并验证一些新的想法，比如减少数据库中表所占用的空间。...我开发了一个新的 Kafka 消费者，它将过滤掉不需要的记录，并将需要留下的记录插入到另一张表。我们把它叫作整理表，如下所示。 ? 经过整理，类型 A 和 B 被过滤掉了： ? ?

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    20亿条记录的MySQL大表迁移实战

    在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。 云解决方案会是解药吗？...对大表进行分区，我们就能够备份旧分区，并在不再需要这些分区时将其删除，回收一些空间。因此，我们用新 schema 创建了新表，并使用来自 Kafka 的数据来填充新的分区表。...在迁移了所有记录之后，我们部署了新版本的应用程序，它向新表进行插入，并删除了旧表，以便回收空间。当然，为了将旧数据迁移到新表中，你需要有足够的空闲可用空间。...将数据流到分区表中 通过整理数据来回收存储空间 在将数据流到 BigQuery 之后，我们就可以轻松地对整个数据集进行分析，并验证一些新的想法，比如减少数据库中表所占用的空间。...我开发了一个新的 Kafka 消费者，它将过滤掉不需要的记录，并将需要留下的记录插入到另一张表。我们把它叫作整理表，如下所示。

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

    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。...图片来源：谷歌数据分析博客 根据谷歌云的说法，Hive-BigQuery 连接器可以在以下场景中为企业提供帮助：确保迁移过程中操作的连续性，将 BigQuery 用于需要数据仓库子集的需求，或者保有一个完整的开源软件技术栈...BigQuery 表读取到 Spark 的数据帧中，并将数据帧写回 BigQuery。...Hive-BigQuery 连接器支持 Dataproc 2.0 和 2.1。谷歌还大概介绍了有关分区的一些限制。...但是，开发人员仍然可以使用 BigQuery 支持的时间单位列分区选项和摄入时间分区选项。 感兴趣的读者，可以从 GitHub 上获取该连接器。

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    从1到10 的高级 SQL 技巧，试试知道多少？

    这意味着 Google BigQuery MERGE 命令可让您通过更新、插入和删除 Google BigQuery 表中的数据来合并 Google BigQuery 数据。...这是一个不好的例子，因为由于匹配的表后缀可能是动态确定的（基于表中的某些内容），因此您将需要为全表扫描付费。...09–17', interval 1 day)) as dt ; 9.排序Row_number() 这对于从数据中获取最新信息（即最新更新的记录等）甚至删除重复项很有用： SELECT * FROM table_a...，它有助于获取每行相对于该特定分区中的第一个/最后一个值的增量。...您的数据集可能包含相同类型的连续重复事件，但理想情况下您希望将每个事件与下一个不同类型的事件链接起来。当您需要获取某些内容（即事件、购买等）的列表以构建渠道数据集时，这可能很有用。

    1.5K10

    Apache Hudi 0.11 版本重磅发布，新特性速览!

    多模式索引 在 0.11.0 中，默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件listing的性能。...元数据表中添加了两个新索引： 布隆过滤器索引包含文件级布隆过滤器，以便在进行writer更新插入期间将主键查找和文件修剪作为布隆索引的一部分。...当使用标准 Record Payload 实现时（例如，OverwriteWithLatestAvroPayload），MOR 表只会在查询引用的列之上获取严格必要的列（主键、预合并键），从而大大减少对数据吞吐量的浪费以及用于解压缩的计算并对数据进行解码...集成 Google BigQuery 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。...HiveSchemaProvider 在 0.11.0 中，添加了org.apache.hudi.utilities.schema.HiveSchemaProvider用于从用户定义的Hive表中获取Schema

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    Apache Hudi 0.11.0版本重磅发布！

    多模式索引 在 0.11.0 中，我们默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件 listing 的性能...数据跳过支持标准函数（以及一些常用表达式），允许您将常用标准转换应用于查询过滤器中列的原始数据。...• 当使用标准 Record Payload 实现时（例如，OverwriteWithLatestAvroPayload），MOR 表只会在查询引用的列之上获取严格必要的列（主键、预合并键），从而大大减少对数据吞吐量的浪费以及用于解压缩的计算并对数据进行解码...Google BigQuery集成 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。...HiveSchemaProvider 在 0.11.0 中，添加了org.apache.hudi.utilities.schema.HiveSchemaProvider用于从用户定义的Hive表中获取Schema

    4.7K40

    Apache Hudi 0.15.0 版本发布

    这简化了启用元数据表时的清理表服务。该配置现已弃用，并将在下一个版本后删除。...这些旨在包含有关如何在 StreamSync 的下一轮同步中从源使用数据并写入（例如，并行性）的详细信息。这允许用户控制源读取和数据写入目标 Hudi 表的行为和性能。...使用元数据表进行 BigQuery 同步优化 现在如果启用了元数据表，BigQuery Sync 会从元数据表加载一次所有分区，以提高文件列表性能。...为 Athena 使用 S3 Scheme 最近的 Athena 版本在分区位置有 s3a 方案时静默删除 Hudi 数据。使用分区 s3 方案重新创建表可解决此问题。...我们添加了 AWS Glue Catalog 同步 （HUDI-7362[15]） 中 Hudi 表分区使用 s3 方案的修复。

    1.5K10

    如何使用5个Python库管理大数据？

    这就是为什么我们想要提供一些Python库的快速介绍来帮助你。 BigQuery 谷歌BigQuery是一个非常受欢迎的企业仓库，由谷歌云平台（GCP）和Bigtable组合而成。...之前写过一篇文章里有说明如何连接到BigQuery，然后开始获取有关将与之交互的表和数据集的信息。在这种情况下，Medicare数据集是任何人都可以访问的开源数据集。...这是一个选择使用psycopg2的基本连接的脚本。我借用了Jaychoo代码。但是，这再次提供了有关如何连接并从Redshift获取数据的快速指南。...Spark将快速处理数据，然后将其存储到其他数据存储系统上设置的表中。 有时候，安装PySpark可能是个挑战，因为它需要依赖项。你可以看到它运行在JVM之上，因此需要Java的底层基础结构才能运行。...Kafka Python Kafka是一个分布式发布-订阅消息传递系统，它允许用户在复制和分区主题中维护消息源。 这些主题基本上是从客户端接收数据并将其存储在分区中的日志。

    3.5K10

    Apache Hudi 0.14.0版本重磅发布！

    此外还包括用于降级的命令行工具，允许用户从表版本 6 降级到 5，或从 Hudi 0.14.0 恢复到 0.14.0 之前的版本。请从 0.14.0 环境使用此工具。...文件列表索引通过从维护分区到文件映射的索引检索信息，消除了对递归文件系统调用（如“列表文件”）的需要。事实证明这种方法非常高效，尤其是在处理大量数据集时。...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。...在 Hudi 0.14.0 中，我们添加了一种新的、更简单的方法，使用名为 hudi_table_changes 的表值函数来获取 Hudi 数据集的最新状态或更改流。...以下是有关如何使用此函数的语法和一些示例。

    3.2K30

    万字长文揭秘如何衡量云数据平台 ETL 性价比

    图：一个大型事件表，它只获取对最近分区的插入（绿色），但可以在整个表中获取随机删除（红色）。...更改数据生成器 ：此组件采用指定的 L 模式并生成多轮输入。每个输入轮次都有更改记录，这些记录可以是前一输入轮次中的插入或对插入的更新。 2....我们针对每个测量组的每个数据平台执行此作，并在每个组中以从最便宜到最昂贵的数据平台的排名列表结束。我们将成本 1 美元分配给最实惠的和次便宜的相对定价。...例如，如果下一个最便宜的系统的成本高出 20%，则它的成本为 1.2 USD。...使用下面的计算器，用户可以将他们的工作负载测量值输入到下面的滑块中，并查看它如何影响在这些常用数据平台上运行 ETL 工作负载的相对成本。我们打算在未来几个月内不断改进此计算器。

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    超级重磅！Apache Hudi多模索引对查询优化高达30倍

    类似于书末的索引页如何帮助您快速定位信息，数据库索引包含辅助数据结构，可以快速定位所需的记录，而无需从存储中读取不必要的数据。...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。...未来我们计划通过日志压缩服务[11]来增加 MOR 表的更新，这可以进一步减少写入放大。 2.3 快速查找 为了提高读写性能，处理层需要点查找以从元数据表中的文件中找到必要的条目。...引入元数据表中的bloom_filter分区来存储所有数据文件的bloom过滤器，避免扫描所有数据文件的页脚。该分区中的记录键由分区名和数据文件名组成。...根据我们对包含 100k 个文件的 Hudi 表的分析，与从单个数据文件页脚读取相比，从元数据表中的 bloom_filter 分区读取布隆过滤器的速度要快 3 倍。

    2K20

    Hudi：Apache Hadoop上的增量处理框架

    架构设计 存储 Hudi将数据集组织到一个basepath下的分区目录结构中，类似于传统的Hive表。数据集被分成多个分区，这些分区是包含该分区数据文件的目录。...每个分区都由相对于基本路径的partitionpath唯一标识。在每个分区中，记录分布到多个数据文件中。每个数据文件都由唯一的fileId和生成该文件的commit来标识。...下面是带有默认配置的Hudi摄入的写路径: Hudi从所涉及的分区(意思是，从输入批处理分散开来的分区)中的所有parquet文件加载Bloom过滤器索引，并通过将传入的键映射到现有文件以进行更新，将记录标记为更新或插入...Hudi组每个分区插入，分配一个新的fileId，并附加到相应的日志文件，直到日志文件达到HDFS块大小。一旦达到块大小，Hudi将创建另一个fileId，并对该分区中的所有插入重复此过程。...几个月来，这一直在为优步的数据获取和表格建模提供动力。 随着Hudi继续推动延迟的边界，以更快地在HDFS中吸收，在我们向外扩展时，不可避免地会有一些识别瓶颈的迭代。

    1.7K10

    Apache Hudi 0.9.0 版本发布

    类似地，还添加了一个用于降级的命令行工具(command-downgrade)，因为可能有些用户想要将Hudi从表版本2降级到表版本1，或者从Hudi 0.9.0移动到0.9.0之前。...除此之外，INSERT OVERWRITE语句可用于覆盖表或分区中现有的批处理ETL管道中的现有数据。更多信息，点击SparkSQL选项卡查看我们的文档。请参阅RFC-25了解更多实现细节。...DeltaStreamer的改进 JDBC Source[13]可以采用提取 SQL 语句并从支持 JDBC 的源中增量获取数据。这对于例如从 RDBMS 源读取数据时很有用。...Flink写入现在可以更新历史分区，即删除历史分区中的旧记录然后在当前分区插入新记录，打开index.global.enabled使用。...本文为从大数据到人工智能博主「xiaozhch5」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。

    1.8K20

    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？

    我们向他们解释了基本原理，告诉他们我们计划如何解决这个问题。一些用户很兴奋，并希望深度参与迁移工作。...它的转译器让我们可以在 BigQuery 中创建 DDL，并使用该模式（schema）将 DML 和用户 SQL 从 Teradata 风味转为 BigQuery。...源上的数据操作：由于我们在提取数据时本地系统还在运行，因此我们必须将所有增量更改连续复制到 BigQuery 中的目标。对于小表，我们可以简单地重复复制整个表。...由于我们正在逐步切换用户，因此我们必须意识到 BigQuery 中的表需要具有生产级质量。 数据验证：在数据发布给数据用户之前，需要对数据进行多种类型的数据验证。...经常和尽早互动：我们从旅程的第一天起就与我们的用户互动，与他们分享我们所看到的成果，告诉他们我们计划如何取得进展。我们与用户分享了我们的计划、创建了工作组并集思广益。

    6.5K20

    数据湖学习文档

    通常，我们尝试和目标文件的大小从256 MB到1 GB不等。我们发现这是最佳的整体性能组合。 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。...幸运的是，有一些工具可以帮助管理模式并使表保持最新。 AWS Glue目录是一个中心位置，在其中存储和填充AWS中所有工具的表元数据，包括Athena。...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。...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, context, messageId...它获取以中间格式(DataFrame)存储的更新后的聚合，并将这些聚合以拼花格式写入新桶中。 结论 总之，有一个强大的工具生态系统，可以从数据湖中积累的大量数据中获取价值。

    1.8K20

    数据仓库事实表深度解析：三种核心类型及其应用场景

    从数据量角度来看，事务事实表往往是数据仓库中规模最大的表。由于它记录了每一个业务事件，随着业务的发展，数据量会持续快速增长。...与事务事实表记录离散事件、周期快照事实表捕捉静态状态不同，累计快照事实表的核心价值在于能够完整记录一个业务实体从产生到终结的全过程，实现跨时间点的数据整合与分析。...考虑到2025年大数据环境的特性，推荐采用时间分区策略，例如按天分区并建立基于交易时间、用户ID的B-tree索引。 周期快照事实表设计需要重点关注周期粒度的选择。...同时，要建立清晰的数据血缘关系，通过数据目录工具如DataHub或Amundsen实现端到端的数据溯源。 性能优化的关键考量 在具体实施过程中，分区策略的选择对事实表性能至关重要。...事务事实表建议按时间分区，便于历史数据的归档和管理，在BigQuery中可以利用分区裁剪显著提升查询性能。周期快照事实表可以考虑按业务维度分区，如按产品类别或地理区域，提升特定维度的查询效率。

    30510

    从VLDB论文看谷歌广告部门的F1数据库的虚虚实实

    F1发展到今天，已经成为了一个可以支持多个数据源，从CSV文件到BigTable到Spanner等的数据联邦查询（federated query）的系统。...低延迟并且涉及到大量数据的OLAP查询，其定位很类似于BigQuery。其实现上也颇有BigQuery实现的方式，主要通过pipeline的方式来查询并返回数据结果。...但是Flume是一个很不好用的系统，做一个简单的数据查询也需要很长的代码。这篇论文里，作者明确提到F1在一些业务上成功的取代了Flume。 结合上述分析，我们可以简单的下一个结论。...从技术架构上来看，如何实现更好用的ETL是F1团队2018年论文里比较关键的技术。...文章讨论了系统的分区策略和如何提高系统性能的一些决策，主要是针对data skew和non-optional access pattern。其做法是分布式数据库常见的做法。有兴趣的可以去读论文。

    1.9K30

    插入hive表数据sql

    插入Hive表数据SQL在Hive中，我们经常需要将数据插入到表中以便进行查询和分析。本文将介绍如何使用SQL语句向Hive表中插入数据，以及一些常见的插入数据操作。1....从另一个表插入数据有时候我们需要从另一个表中选择数据并插入到目标表中。...希望本文对您理解Hive表数据插入操作有所帮助！将从其他数据源获取的数据导入到Hive表中进行分析和查询。假设我们有一个存储用户信息的数据文件，现在需要将这些用户信息数据插入到Hive表中。...查询插入后的数据最后，我们可以执行查询语句来验证数据是否成功插入到Hive表中，例如：sqlCopy codeSELECT * FROM user_info;通过以上实际应用场景下的示例代码，您可以了解如何将数据从文件导入到...Hive表中，并查看插入后的数据。

    1.8K00

    基于 StarRocks + Iceberg，TRM Labs 构建 PB 级数据分析平台实践

    在本系列的下一篇中，将聚焦架构的具体落地实践，包括如何基于对象存储部署 Apache Iceberg，以及如何优化 StarRocks 以支持本地部署等多环境需求。...（图 1，展示了 TRM 第一代数据平台如何处理面向用户的分析，并通过 Postgres 和 BigQuery 路由查询）二、从 BigQuery 迈向新一代开放式数据湖仓尽管 BigQuery 多年来在客户分析场景中表现稳定...基于使用 BigQuery 和 Postgres 的经验，总结出以下几点关键观察：查询时尽量减少数据读取量至关重要，可通过数据压缩、聚簇与分区优化扫描效率；传统的 B-tree 索引在 PB 级别数据下效率低下...StarRocks：通过优化 Iceberg 表的分区与聚簇设计、合理配置集群规模并启用缓存策略，实现低延迟、高并发。...在本系列的下一篇中，我们将聚焦架构落地实践，包括如何基于对象存储部署 Apache Iceberg，以及如何优化 StarRocks 实现多环境支持（如本地部署等）。

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