如何在谷歌BigQuery中设置正确的计费层级？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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「数据仓库技术」怎么选择现代数据仓库

通常，他们需要几乎实时的数据，价格低廉，不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下，我们建议他们使用现代的数据仓库，如Redshift, BigQuery，或Snowflake。...Amazon Redshift、谷歌BigQuery、SnowflPBake和基于hadoop的解决方案以最优方式支持最多可达多个PB的数据集。...BigQuery依赖于谷歌最新一代分布式文件系统Colossus。Colossus允许BigQuery用户无缝地扩展到几十PB的存储空间，而无需支付附加昂贵计算资源的代价。...谷歌BigQuery提供可伸缩、灵活的定价选项，并对数据存储、流插入和查询数据收费，但加载和导出数据是免费的。BigQuery的定价策略非常独特，因为它基于每GB存储速率和查询字节扫描速率。...与BigQuery不同的是，计算使用量是按秒计费的，而不是按扫描字节计费的，至少需要60秒。Snowflake将数据存储与计算解耦，因此两者的计费都是单独的。

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详细对比后，我建议这样选择云数据仓库

谷歌 BigQuery BigQuery 是谷歌提供的无服务器多云数据仓库。该服务能对 TB 级到 PB 级的数据进行快速分析。...图片来源：BigQuery 文档 BigQuery 可以很好地连接其他谷歌云产品。...在这种情况下，具有即插即用设置的服务可能更适合他们。支持实时工作负载。数据生成之后，很多公司都需要立即进行分析。...举例来说，加密有不同的处理方式：BigQuery 默认加密了传输中的数据和静态数据，而 Redshift 中需要显式地启用该特性。计费提供商计算成本的方法不同。...基于这些，IT 团队就可以选择一个价格最合理的的云数据仓库提供商。 Redshift 根据你的集群中节点类型和数量提供按需定价。其他功能，如并发扩展和管理存储，都是单独收费的。

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安装Google Analytics 4 后的十大必要设置

，如：根据需要去做勾选。...url里的PII信息抹除，如邮箱，名字，设置的位置在数据流详情里：用户意见征求设置各国都要用户隐私保护要求，基本都是必要设置，延伸阅读：通过Google Tag Manager的Consent...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：...媒体资源下的“报告中的身份识别方法”设置可以看到有三个选项：混合：优先级顺序是用户 ID>设备 ID>建模。

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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

所有的计算操作（如聚合和连接）仍然由 Hive 的执行引擎处理，连接器则管理所有与 BigQuery 数据层的交互，而不管底层数据是存储在 BigQuery 本地存储中，还是通过 BigLake 连接存储在云存储桶中...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。...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。

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谷歌推出 Bigtable 联邦查询，实现零 ETL 数据分析

中的数据。...BigQuery 是谷歌云的无服务器、多云数据仓库，通过将不同来源的数据汇集在一起来简化数据分析。...在以前，用户需要使用 ETL 工具（如 Dataflow 或者自己开发的 Python 工具）将数据从 Bigtable 复制到 BigQuery。...现在，他们可以直接使用 BigQuery SQL 查询数据。联邦查询 BigQuery 可以访问存储在 Bigtable 中的数据。...在创建了外部表之后，用户就可以像查询 BigQuery 中的表一样查询 Bigtable。

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深入浅出——大数据那些事

汇总数据的第一步往往是你输出数据分析的过程。如果你是一个谷歌分析高级版的用户，这将很容易被推进。因为谷歌分析高级版集成了BigQuery功能来帮助企业推动大数据分析。...（学习更多的关于数据分析及BigQuery的集成，请查看视频）如果你是一个谷歌分析标准版的用户，也不用担心。...我们已经开发了一个工具，它可以导出未采样的谷歌分析数据，并且把数据推送到BigQuery，或者其他的可以做大数据分析的数据仓库或者数据工具中。...（然而这个功能依旧需要升级才能变的更好）谷歌BigQuery连接器可以快速的分析在谷歌免费的网络服务中的大量数据。...不要忘了大数据分析的黄金法则：在正确的时间关注正确的商业问题。作者：Kayden Kelly 译文：安燃；校对：宋星

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41岁遗传学博士研究一年,给谷歌祭出秘密杀器！

而在巨头的布局中，谷歌落后的不止一点。亚马逊在2018年发布了一套用于构建和管理去中心化账本的工具，大举进入区块链领域。...然而，在BigQuery中，Tomasz小哥搜索了一个名为「析构」（selfdestruct，该函数旨在限制智能合约的使用寿命）的智能合约函数时。只用了23秒，就搜索完了120万个智能合约。...比如，在下面的例子中，只要通过一段代码，就能查询到特定时间内以太坊上每笔交易的gas值。 ? 结果如下： ? 现在，世界各地的开发者，已经在BigQuery上建立了500多个项目。...用了瑞波币的交易数据来显示整个交易账本中的资金流动，最后的这个球型显示了实际用户钱包中的资金这图还有不同的颜色： ? ?...目前，除了Allen的工作之外，谷歌也在积极探索2B区块链应用，也提交了很多区块链相关的专利，如Lattice安全专利等。

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深入浅出为你解析关于大数据的所有事情

（学习更多的关于数据分析及BigQuery的集成，请查看视频）如果你是一个谷歌分析标准版的用户，也不用担心。...我们已经开发了一个工具，它可以导出未采样的谷歌分析数据，并且把数据推送到BigQuery，或者其他的可以做大数据分析的数据仓库或者数据工具中。...这就给我们带来了最好的入门级大数据解决方案。谷歌大数据解决方案 ? ? 谷歌BigQuery是一个网络服务，它能够让你执行数十亿行的大规模的数据集的交互分析。...（然而这个功能依旧需要升级才能变的更好）谷歌BigQuery连接器可以快速的分析在谷歌免费的网络服务中的大量数据。...不要忘了大数据分析的黄金法则：关注点，在正确的时间关注正确的商业问题。

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企业级数据湖方案横评：谁能破解复杂业务场景下的数据困局？

导语当企业试图用数据驱动决策时，传统数据湖的局限性逐渐显现：存储与计算耦合导致成本高企、多源数据融合困难、AI开发与数据处理割裂……如何在多云环境中构建弹性、智能的数据湖底座？...正文一、企业级数据湖的三大核心战场复杂业务场景下，企业对数据湖的需求聚焦于三点：开放性与兼容性：能否兼容主流存储格式（如Iceberg、Hudi），适配异构数据源？...DLC 兼容Apache Iceberg，支持CDC增量读取与列式更新 - 自研Meson引擎性能较Spark提升2.27倍 - Data+AI一体化，支持同一集群完成数据清洗与模型训练 - 按数据扫描量计费...Databricks Delta Lake事务支持强 - 与Spark生态无缝衔接按集群资源与存储收费机器学习训练、数据管道开发 Google BigQuery...行动建议：企业可结合自身业务需求，优先评估数据湖方案的开放性、性能指标及生态兼容性，并通过腾讯云官网获取最新活动政策（如新用户4折现金券以及计算引擎5折优惠），加速数据价值释放。

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深入浅出为你解析关于大数据的所有事情

我们已经开发了一个工具，它可以导出未采样的谷歌分析数据，并且把数据推送到BigQuery，或者其他的可以做大数据分析的数据仓库或者数据工具中。...这就给我们带来了最好的入门级大数据解决方案。谷歌大数据解决方案谷歌BigQuery是一个网络服务，它能够让你执行数十亿行的大规模的数据集的交互分析。...（然而这个功能依旧需要升级才能变的更好）谷歌BigQuery连接器可以快速的分析在谷歌免费的网络服务中的大量数据。...你可以在谷歌分析中以此来创建新的高级细分规则并且针对你的市场或者网站活动做出更高的价值分析。...不要忘了大数据分析的黄金法则：关注点，在正确的时间关注正确的商业问题。

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Firestore 多数据库普遍可用：一个项目，多个数据库，轻松管理数据和微服务

现在可以在单个项目中管理多个 Firestore 数据库，每个文档数据库都具有隔离性，确保数据的分离和性能：谷歌云声称一个数据库的流量负载不会对项目中的其他数据库性能产生不利影响。...例如，你可以授予特定用户组仅对指定数据库的访问权限，从而确保强大的安全性和数据隔离。这一新特性也简化了成本跟踪：Firestore 现在基于每个数据库提供细粒度的计费和使用分解。...开发人员可以使用 BigQuery （按独立的数据库 ID 分段）监控成本。社区一直以来要求支持多个数据库。...Liu 和 Nguyen 补充道：在创建过程中需要谨慎选择数据库资源名和位置，因为这些属性在创建后无法更改。不过你可以删除现有数据库，随后使用相同的资源名在不同的位置创建新数据库。...如果你的应用程序不需要多个数据库，谷歌建议继续使用 (默认) 数据库，因为 Cloud Firestore 客户端库和 Google Cloud CLI 在默认情况下连接的都是它。

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递归无服务器函数是云端最大的计费风险？

作者 | Renato Losio 译者 | 明知山策划 | 丁晓昀最近，谷歌云内容主管 Forrest Brazeal 表示，对于开发者来说，无服务器函数是云端最大的计费风险，因为我们没有简单的方法来防止递归调用...，而且它们几乎可以无限地在所有的云提供商中扩散。...Way 创始人 Sudeep Chauhan 解释了他如何在谷歌云上测试 Firebase 和 Cloud Run 花费了 72000 美元。...Brazeal 补充说：要保护自己不在一些资源（如 VM）上花太多的钱是很容易的，但现在还没有什么好的方法来保证你不会被来自函数的意外账单惊到…… 亚马逊云科技有一个页面专门介绍了导致 Lambda...在云供应商可能引入的缓解措施中，Brazeal 建议采用近实时计费方式，对云计费设置上限，并更好地自动化异常检测和递归工作负载修复。

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如何使用5个Python库管理大数据？

这些系统中的每一个都利用如分布式、柱状结构和流数据之类的概念来更快地向终端用户提供信息。对于更快、更新的信息需求将促使数据工程师和软件工程师利用这些工具。...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。...这个云服务可以很好地处理各种大小的数据，并在几秒钟内执行复杂的查询。 BigQuery是一个RESTful网络服务，它使开发人员能够结合谷歌云平台对大量数据集进行交互分析。可以看看下方另一个例子。...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。...由于日益剧增的网络能力——物联网（IoT），改进的计算等等——我们得到的数据将会如洪流般地继续增长。

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选择一个数据仓库平台的标准

在大多数情况下，AWS Redshift排在前列，但在某些类别中，Google BigQuery或Snowflake占了上风。...Panoply进行了性能基准测试，比较了Redshift和BigQuery。我们发现，与之前没有考虑到优化的结果相反，在合理优化的情况下，Redshift在11次使用案例中的9次胜出BigQuery。...可靠性云基础架构技术领域的领先者亚马逊，谷歌和微软通常都是可靠的，尤其是与内部部署选项相比，链中更多因素依赖于您。...这意味着他们可以实时迭代他们的转换，并且更新也立即应用于新插入的数据。最后，通过Panoply UI控制台还可以进行自定义的高级转换，只需几分钟即可完成设置和运行。支持的数据类型仔细考虑你的需求。...生态系统保持共同的生态系统通常是有益的。对于兼顾灵活性和简单性的中型企业而言，通常值得与单一供应商合作，以便在不同平台上提供兼容的技术。谷歌亚马逊和微软都有惊人的生态系统。

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构建冷链管理物联网解决方案

正确管理冷链（用于将温度敏感产品从始发地运输到目的地的过程和技术）是一项巨大的物流工作。...在本文中，我将分享我们如何围绕谷歌云平台(GCP)设计物联网解决方案以应对这些挑战。使用GCP的物联网冷链管理解决方案这个项目的客户管理着一支运送关键疫苗的冷藏车队。...他们需要深入了解他们的冷链操作，以避免发货延迟，验证整个过程中发货保持在正确的温度，并获取有关发货状态和潜在错误的警报。...我们希望为此项目使用BigQuery，因为它允许您针对庞大的数据集编写熟悉的SQL查询并快速获得结果。...可以在Data Studio中轻松地将BigQuery设置为数据源，从而使可视化车队统计信息变得容易。使用BigQuery，可以很容易地为特定发货、特定客户发货或整个车队生成审核跟踪。

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弃用 Lambda，Twitter 启用 Kafka 和数据流新架构

批处理组件源是 Hadoop 日志，如客户端事件、时间线事件和 Tweet 事件，这些都是存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）上的。...我们对内部的 Pubsub 发布者采用了几乎无限次的重试设置，以实现从 Twitter 数据中心向谷歌云发送消息的至少一次。...在新的 Pubsub 代表事件被创建后，事件处理器会将事件发送到谷歌 Pubsub 主题。在谷歌云上，我们使用一个建立在谷歌 Dataflow 上的 Twitter 内部框架进行实时聚合。...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。...第二步，我们创建了一个验证工作流，在这个工作流中，我们将重复数据删除的和汇总的数据导出到 BigQuery，并将原始 TSAR 批处理管道产生的数据从 Twitter 数据中心加载到谷歌云上的 BigQuery

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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？

我们之所以选择它，是因为我们的客户更喜欢谷歌的云解决方案，他们的数据具有结构化和可分析的特点，而且不要求低延迟，所以 BigQuery 似乎是一个完美的选择。...在我们的案例中，我们需要开发一个简单的 Kafka 生产者，它负责查询数据，并保证不丢失数据，然后将数据流到 Kafka，以及另一个消费者，它负责将数据发送到 BigQuery，如下图所示。 ?...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。不过，在我们的案例中，我们在迁移过程中不断地备份和删除旧分区，确保有足够的空间来存储新数据。 ?...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。...其中一个想法是验证不同类型的数据是如何在表中分布的。后来发现，几乎 90% 的数据是没有必要存在的，所以我们决定对数据进行整理。

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20亿条记录的MySQL大表迁移实战

我们之所以选择它，是因为我们的客户更喜欢谷歌的云解决方案，他们的数据具有结构化和可分析的特点，而且不要求低延迟，所以 BigQuery 似乎是一个完美的选择。...在我们的案例中，我们需要开发一个简单的 Kafka 生产者，它负责查询数据，并保证不丢失数据，然后将数据流到 Kafka，以及另一个消费者，它负责将数据发送到 BigQuery，如下图所示。...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。不过，在我们的案例中，我们在迁移过程中不断地备份和删除旧分区，确保有足够的空间来存储新数据。...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。...其中一个想法是验证不同类型的数据是如何在表中分布的。后来发现，几乎 90% 的数据是没有必要存在的，所以我们决定对数据进行整理。

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教程 | 没错，纯SQL查询语句可以实现神经网络

这些神经网络训练的步骤包含前向传播和反向传播，将在 BigQuery 的单个SQL查询语句中实现。当它在 BigQuery 中运行时，实际上我们正在成百上千台服务器上进行分布式神经网络训练。...首先，计算每个样本中正确类预测概率对数的负值。交叉熵损失只是这些 X 和 Y 实例中数值的平均值。自然对数是一个递增函数，因此，将损失函数定义为负的正确类预测概率对数很直观。...如果正确类的预测概率很高，损失函数将会很低。相反，如果正确类的预测概率很低，则损失函数值将很高。为了减少过拟合的风险，我们也将同样增加 L2 正则化。...BigQuery 中执行查询时多项系统资源告急。...在上例中，所有的中间项都被保留直到最后一个外查询执行。其中有些项如 correct_logprobs 可以早些删除（尽管 SQL 引擎可能会自动的执行这类优化）。多尝试应用用户自定义的函数。

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如何用纯SQL查询语句可以实现神经网络？

这些神经网络训练的步骤包含前向传播和反向传播，将在 BigQuery 的单个SQL查询语句中实现。当它在 BigQuery 中运行时，实际上我们正在成百上千台服务器上进行分布式神经网络训练。...首先，计算每个样本中正确类预测概率对数的负值。交叉熵损失只是这些 X 和 Y 实例中数值的平均值。自然对数是一个递增函数，因此，将损失函数定义为负的正确类预测概率对数很直观。...如果正确类的预测概率很高，损失函数将会很低。相反，如果正确类的预测概率很低，则损失函数值将很高。为了减少过拟合的风险，我们也将同样增加 L2 正则化。...BigQuery 中执行查询时多项系统资源告急。...在上例中，所有的中间项都被保留直到最后一个外查询执行。其中有些项如 correct_logprobs 可以早些删除（尽管 SQL 引擎可能会自动的执行这类优化）。多尝试应用用户自定义的函数。

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