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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？

但是，正如你可能已经知道的那样，对 BigQuery 进行大量查询可能会产生很大的开销，因此我们希望避免直接通过应用程序进行查询，我们只将 BigQuery 作为分析和备份工具。 ?...将数据从 MySQL 流到 Kafka 关于如何将数据从 MySQL 流到 Kafka，你可能会想到 Debezium（https://debezium.io）或 Kafka Connect。...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。...将数据流入新表 整理好数据之后，我们更新了应用程序，让它从新的整理表读取数据。我们继续将数据写入之前所说的分区表，Kafka 不断地从这个表将数据推到整理表中。...由于我们只对特定的分析查询使用 BigQuery，而来自用户其他应用程序的相关查询仍然由 MySQL 服务器处理，所以开销并不会很高。

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20亿条记录的MySQL大表迁移实战

但是，正如你可能已经知道的那样，对 BigQuery 进行大量查询可能会产生很大的开销，因此我们希望避免直接通过应用程序进行查询，我们只将 BigQuery 作为分析和备份工具。...将数据从 MySQL 流到 Kafka 关于如何将数据从 MySQL 流到 Kafka，你可能会想到 Debezium（https://debezium.io）或 Kafka Connect。...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。...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。...由于我们只对特定的分析查询使用 BigQuery，而来自用户其他应用程序的相关查询仍然由 MySQL 服务器处理，所以开销并不会很高。

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

    本期实用指南以 SQL Server → BigQuery 为例，演示数据入仓场景下，如何将数据实时同步到 BigQuery。...BigQuery 在企业中通常用于存储来自多个系统的历史与最新数据，作为整体数据集成策略的一部分，也常作为既有数据库的补充存在。...创建 BigQuery 数据集： https://cloud.google.com/bigquery/docs/datasets （*为保障 Tapdata Cloud 正常读取到数据集信息...访问账号（JSON）：用文本编辑器打开您在准备工作中下载的密钥文件，将其复制粘贴进该文本框中。 数据集 ID：选择 BigQuery 中已有的数据集。...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

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

    这可能会给 GA4 中的数据分析带来挑战和局限性。 GA4 中的基数会对数据的准确性和可靠性产生负面影响。...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。...但我想提一下，为什么根据您的业务案例选择正确的选项很重要。 如果您的网站上没有登录名和用户 ID，那么 99% 的情况都应该使用“基于设备”，因为其他两个选项可能会扭曲您的转化数据。...通过了解这些潜在的陷阱并采取必要的措施，您可以充分利用 GA4 的功能并为您的网站或应用程序获得有意义的见解。 此外，GA4 需要持续维护，而不是一次性设置。

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    详细对比后，我建议这样选择云数据仓库

    你可以将历史数据作为单一的事实来源存储在统一的环境中，整个企业的员工可以依赖该存储库完成日常工作。 数据仓库也能统一和分析来自 Web、客户关系管理（CRM）、移动和其他应用程序的数据流。...与 Redshift 不同，BigQuery 不需要前期配置，可以自动化各种后端操作，比如数据复制或计算资源的扩展，并能够自动对静态和传输中的数据进行加密。...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。...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。...生态系统同样重要的是，考虑现有应用程序和数据所在的生态系统。例如，数据已经在谷歌云中的企业可以通过在谷歌云上使用 BigQuery 或者 Snowflake 来实现额外的性能提升。

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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。...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。

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    使用Java部署训练好的Keras深度学习模型

    以下代码展示了如何将Jetty服务设置为在端口8080上运行，并实例化JettyDL4J类，该类在构造函数中加载Keras模型。...使用DataFlow，你可以指定要对数据集执行的操作的图，其中源和目标数据集可以是关系数据库，消息传递服务，应用程序数据库和其他服务。...在这个例子中，我从我的样本CSV总加载值，而在实践中我通常使用BigQuery作为源和同步的模型预测。...运行DAG后，将在BigQuery中创建一个新表，其中包含数据集的实际值和预测值。...下图显示了来自Keras模型应用程序的示例数据点。 ? BigQuery中的预测结果 将DataFlow与DL4J一起使用的结果是，你可以使用自动扩展基础架构为批量预测评分数百万条记录。

    5.3K40

    Amundsen在REA Group公司的应用实践

    REA Group每天都需要进行大量的数据分析工作，去分析用户，财务等信息，该公司也掌握了大量的数据。 但是要使用数据，就必须先找到数据所在。在数据工作中面临做多的问题是：这些数据是否存在？...在搜索结果中设置优先级，以查看最常用的表也是可以使用的功能。还需要用户可以查看所有表的元数据。这些都是Amundsen开箱即用的功能。 自动化 Amundsen专注于显示自动生成的元数据。...部署好Amundsen的相关服务以后，下一步的难题就是从BigQuery获取元数据，这里使用了Amundsen数据生成器库，Extractor从BigQuery提取元数据并将其引入Neo4j，而Indexer...将Neo4j的元数据索引到Elasticsearch中。...包括如何将Amundsen用作其他数据治理工作的补充，例如隐私和数据质量。 随着越来越多的公司意识到元数据的重要性，Amundsen由于其功能，易用性和开源性也会成为最优选择~

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    动态 | 谷歌开源FHIR标准协议缓冲工具，利用机器学习预测医疗事件

    在我们提出的序列格式中，这一块EHR数据总计包含了46,864,534,945个数据点，包括临床说明。...快速医疗保健互操作性资源（Fast Healthcare Interoperability Resources，FHIR）作为一项标准草案，描述的是用于交换电子病历数据格式和数据元以及应用程序界面，该标准由医疗服务标准组织...这项标准已经解决了这些挑战中的大多数：它具有坚实的、可扩展的数据模型，建立在既定的 Web 标准之上，并且正在迅速成为个人记录和批量数据访问中事实上的标准。...我们相信缓冲区的引入可以帮助应用程序开发人员（机器学习相关）和研究人员使用 FHIR。 协议缓冲区的当前版本 我们已经努力使我们的协议缓冲区表示能够通过编程式访问以及数据库查询。...提供的一个示例显示了如何将 FHIR 数据上传到 Google Cloud 的 BigQuery（注：BigQuery 是 Google 专门面向数据分析需求设计的一种全面托管的 PB 级低成本企业数据仓库

    1.2K60

    15 年云数据库老兵：数据库圈应告别“唯性能论”

    数据库圈一直专注于制造速度更快的飞机。与此同时，安检队伍变得更长、行李出现丢失。如果你的数据在一个稍有问题的 CSV 文件中，或者你要提的问题很难用 SQL 表述，那么理想的查询优化器也将无济于事。...一些数据库在基准测试中走这些捷径拿到了不错的测试结果，但除非在特定情况下，否则我不会用它们。...尽管如此，大多数数据库厂商并不重视它们。在 BigQuery 中，我编写了我们的第一个 CSV 拆分器，但当问题比预期更为棘手时，我们派了一名刚毕业的工程师来解决这个问题。...根据数据库系统的体系结构，该查询可以瞬间完成（返回第一页和游标，如 MySQL），对于大表可能需要数小时（如果必须在服务器端复制表，如 BigQuery），或者可能耗尽内存（如果尝试将所有数据拉取到客户端...本篇博客可能听起来像是某人在研究一个开发速度不快、基准测试成绩不佳或不注重性能的数据库时写的东西。因此，我应该提一下， DuckDB 的速度很快。

    18110

    谷歌BigQuery ML VS StreamingPro MLSQL

    利用MLSQL，你可以用类似SQL的方式完成数据的ETL，算法训练，模型部署等一整套ML Pipline。MLSQL融合了数据平台和算法平台，可以让你在一个平台上把这些事情都搞定。...完成相同功能，在MLSQL中中的做法如下： select arr_delay, carrier, origin, dest, dep_delay, taxi_out, distance from db.table...BigQuery ML 也支持利用SQL对数据做复杂处理，因此可以很好的给模型准备数据。...MLSQL也支持非常复杂的数据处理。 除了算法以外 “数据处理模型”以及SQL函数 值得一提的是，MLSQL提供了非常多的“数据处理模型”以及SQL函数。...总结 BigQuery ML只是Google BigQuery服务的一部分。所以其实和其对比还有失偏颇。

    1.4K30

    谷歌开源 FHIR 标准协议缓冲工具，利用机器学习预测医疗事件

    ，数据可能分布在许多不同表格中，这些表格有些存在交集，有些包含着实验数据，还有些包含着一些生命体征。...快速医疗保健互操作性资源（Fast Healthcare Interoperability Resources，FHIR，https://www.hl7.org/fhir/ ）作为一项标准草案，描述的是用于交换电子病历数据格式和数据元以及应用程序界面...这项标准已经解决了这些挑战中的大多数：它具有坚实的、可扩展的数据模型，建立在既定的 Web 标准之上，并且正在迅速成为个人记录和批量数据访问中事实上的标准。...我们相信缓冲区的引入可以帮助应用程序开发人员（机器学习相关）和研究人员使用 FHIR。 协议缓冲区的当前版本 我们已经努力使我们的协议缓冲区表示能够通过编程式访问以及数据库查询。...提供的一个示例显示了如何将 FHIR 数据上传到 Google Cloud 的 BigQuery（注：BigQuery 是 Google 专门面向数据分析需求设计的一种全面托管的 PB 级低成本企业数据仓库

    1.4K70

    第一个SpringBoot插件-捕获请求并且支持重新发起

    SpringBoot 插件入门 简介 公司用的是SpringBoot,api框架用的是swagger-ui,确实用的不错,但是在使用过程中发现一个问题,就是当前端正式调用的时候,如果参数一多的话模拟请求比较麻烦...思考过程 即通过filter捕获指定路径内的请求,然后将其params和headers存放到一个map中,暂时还没有保存数据库,最大容量为100,提供了一个简单的前端页面来进行内容的页面化,页面上可以选择直接用相同的参数发起请求...这个逻辑其实蛮简单的,难点在于如何将一个springboot打成jar包供其他项目引用,如何把页面集成到springBoot中,是否需要进行其他的配置,如何将其他包内的Bean引入到主项目中....最后还是去参考了一下swagger-ui的源码,Swagger-UI源码 开发过程 首先编写基本的代码,即Filter,数据的保存类,以及对应的前台UI,编写UI的时候有一个难点,就是如何获取到当前项目的地址...如何将bean引入到主项目的Spring环境中,此处是借鉴Swagger-UI的用法,首先编写一个注解,并且运用Import引入一个配置类,然后在配置类上通过@ComponentScan((basePackages

    1.6K10

    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？

    我们将 BigQuery 中的数据保存为美国的多区域数据，以便从美国的其他区域访问。我们在数据中心和 Google Cloud Platform 中离分析仓库最近的区域之间实现了安全的私有互联。...我们已使用这一基础架构将超过 15PB 的数据复制到了 BigQuery 中，并将 80 多 PB 数据复制到了 Google Cloud Services 中，用于各种用例。...例如，我们在应用程序依赖的源数据中包含带有隐式时区的时间戳，并且必须将其转换为 Datetime（而非 Timestamp）才能加载到 BigQuery。...我们为用户创建了用于湿运行的测试数据集，在湿运行后再验证他们的生产负载。所有这些都是为使用我们的应用程序生命周期管理门户的用户设计的，我们的用户习惯用这个门户部署应用程序。...进展的可见性 上述活动中很多是同时进行的。这就需要沟通协调，但人类或协作电子表格是很难做好这一工作的。我们跟踪 BigQuery 中的所有数据，这些数据会在执行发生时自动更新。

    4.7K20

    跨界打击, 23秒绝杀700智能合约! 41岁遗传学博士研究一年,给谷歌祭出秘密杀器！

    其实，BigQuery谷歌的大数据分析平台。在区块链搜索方面，它最大的特点就是可以快速检索数据，并且对数据进行操作。...还准备将莱特币（ Litecoin ）、大零币（Zcash）、达世币（Dash）、比特币现金，以太坊经典和狗狗币（DogeCoin）都逐渐加入到BigQuery中。...一些独立开发者，也不断在往BigQuery中上传自己的加密货币数据集。...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： ? ?...同时，谷歌还积极呼吁自家的开发人员在以太坊区块链上构建应用程序，谷歌的风险投资部门也已经在加密货币初创公司中进行了多笔重大投资。 可以预见，谷歌这个巨人正在苏醒。

    1.4K30

    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

    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。...用于存储在BigQuery上的GH-Archive数据的示例查询语法 要注意不仅仅是问题数据 - 可以检索几乎任何发生的事情的数据在GitHub上！...甚至可以从BigQuery中的公共存储库中检索大量代码。...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?...将这些反应存储在一个数据库中，这样就可以重新训练和调试模型。这可能是将数据产品作为GitHub应用程序启动的最激动人心和最重要的方面之一！ 在应用主页上看到更多预测和用户反馈的示例。

    3.2K10

    构建冷链管理物联网解决方案

    ，从数据提取到在UI上显示。...将数据上传到云端 在我们的系统设计中，客户为他们的冷藏箱配备了GPS模块和温度/湿度传感器，它们通过蜂窝网关进行通信。每个连接的设备都在Cloud IoT Core注册表中注册。...审核 为了存储设备数据以进行分析和审核，Cloud Functions将传入的数据转发到BigQuery，这是Google的服务，用于仓储和查询大量数据。...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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