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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？

自动化框架不断轮询本地基础架构的更改，并在创建新工件时在 BigQuery 中创建等效项。...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。...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。...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。...如果干运行成功，我们会将数据加载到表中并要求用户进行湿运行。湿运行是一次性执行，用来测试结果集是否全部正确。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。

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    「数据仓库技术」怎么选择现代数据仓库

    在这篇文章中，我们将深入探讨在选择数据仓库时需要考虑的因素。在这里,他们是: 数据量 专门负责人力资源的支持和维护 可伸缩性:水平与垂直 定价模型 数据量 您需要知道将要处理的数据量的估计。...让我们看看一些与数据集大小相关的数学: 将tb级的数据从Postgres加载到BigQuery Postgres、MySQL、MSSQL和许多其他RDBMS的最佳点是在分析中涉及到高达1TB的数据。...Redshift集群的计算能力将始终依赖于集群中的节点数，这与其他一些数据仓库选项不同。 这就是BigQuery这样的解决方案发挥作用的地方。...定价 如果您使用像Hadoop这样的自托管选项，那么您的定价将主要由VM或硬件账单组成。AWS提供了一种EMR解决方案，在使用Hadoop时可以考虑这种方案。...结论 我们通常向客户提供的关于选择数据仓库的一般建议如下: 当数据总量远小于1TB，每个分析表的行数远小于500M，并且整个数据库可以容纳到一个节点时，使用索引优化的RDBMS(如Postgres、MySQL

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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？

    作者 | Allen Day、Evgeny Medvedev 编译 | 王柯凝、kou 就像熟知“互联网+”一样，你肯定或多或少也了解“区块链+”这个名词，甚至有些人，每每谈到它，都会津津乐道，乐此不疲...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...下图是18年上半年以太币的日常记录交易量和平均交易成本： 在公司的业务决策中，如上图这样的可视化服务（或基础数据库查询）就显得尤为重要，比如：为平衡资产负债表，应优先改进以太坊架构（比如是否准备更新），...那么，如何借助大数据思维，通过查询以太坊数据集的交易与智能合约表，来确认哪种智能合约最受欢迎？...另外，我们借助 BigQuery 平台，也将迷恋猫的出生事件记录在了区块链中。 最后，我们对至少拥有10只迷恋猫的账户进行了数据收集，其中，颜色表示所有者，将迷恋猫家族进行了可视化。

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    拿起Python，防御特朗普的Twitter！

    将词汇表大小定义为唯一单词的数量+ 1。这个vocab_size用于定义要预测的类的数量。加1必须包含“0”类。word_index.values()没有使用0定义单词。...现在我们已经将所有语法数据都作为JSON，有无数种方法可以分析它。我们没有在tweet出现时进行分析，而是决定将每条tweet插入到一个BigQuery表中，然后找出如何分析它。...BigQuery：分析推文中的语言趋势 我们创建了一个包含所有tweet的BigQuery表，然后运行一些SQL查询来查找语言趋势。下面是BigQuery表的模式： ?...幸运的是，BigQuery支持用户定义的函数（UDF），它允许你编写JavaScript函数来解析表中的数据。...数据可视化 BigQuery与Tableau、data Studio和Apache Zeppelin等数据可视化工具很棒。将BigQuery表连接到Tableau来创建上面所示的条形图。

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    ClickHouse 提升数据效能

    此外，BigQuery 通常会产生最小的查询延迟。我们知道 ClickHouse 将提供毫秒级响应时间，并且更适合平面Schema（只有两个表）和聚合密集型查询。...6.1.BigQuery 导出 为了从 BigQuery 导出数据，我们依赖于计划查询及其导出到 GCS 的能力。 我们发现每日表将在格林尼治标准时间下午 4 点左右创建前一天的表。...因此，每次运行导出时，我们都会导出从now-75mins到now-15mins的所有行。如下图所示： 该计划查询如下所示。...目前，我们在将 event_params 转换为更易于访问的 Map(String,String) 时根据需要保留它们。...这使我们无法在此阶段执行广泛的查询测试（我们稍后将根据实际使用情况进行分享），从而将下面的查询限制为 42 天（自我们开始将数据从 BigQuery 移至 ClickHouse 以来的时间）。

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    一顿操作猛如虎，涨跌全看特朗普！

    将词汇表大小定义为唯一单词的数量+ 1。这个vocab_size用于定义要预测的类的数量。加1必须包含“0”类。word_index.values()没有使用0定义单词。...BigQuery：分析推文中的语言趋势 我们创建了一个包含所有tweet的BigQuery表，然后运行一些SQL查询来查找语言趋势。...下面是BigQuery表的模式： 我们使用google-cloud npm包将每条推文插入到表格中，只需要几行JavaScript代码： 表中的token列是一个巨大的JSON字符串。...幸运的是，BigQuery支持用户定义的函数（UDF），它允许你编写JavaScript函数来解析表中的数据。...将BigQuery表连接到Tableau来创建上面所示的条形图。Tableau允许你根据正在处理的数据类型创建各种不同的图表。

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    ClickHouse 提升数据效能

    此外，BigQuery 通常会产生最小的查询延迟。我们知道 ClickHouse 将提供毫秒级响应时间，并且更适合平面Schema（只有两个表）和聚合密集型查询。...6.1.BigQuery 导出 为了从 BigQuery 导出数据，我们依赖于计划查询及其导出到 GCS 的能力。 我们发现每日表将在格林尼治标准时间下午 4 点左右创建前一天的表。...因此，每次运行导出时，我们都会导出从now-75mins到now-15mins的所有行。如下图所示： 该计划查询如下所示。...目前，我们在将 event_params 转换为更易于访问的 Map(String,String) 时根据需要保留它们。...这使我们无法在此阶段执行广泛的查询测试（我们稍后将根据实际使用情况进行分享），从而将下面的查询限制为 42 天（自我们开始将数据从 BigQuery 移至 ClickHouse 以来的时间）。

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    ClickHouse 提升数据效能

    此外，BigQuery 通常会产生最小的查询延迟。我们知道 ClickHouse 将提供毫秒级响应时间，并且更适合平面Schema（只有两个表）和聚合密集型查询。...6.1.BigQuery 导出 为了从 BigQuery 导出数据，我们依赖于计划查询及其导出到 GCS 的能力。 我们发现每日表将在格林尼治标准时间下午 4 点左右创建前一天的表。...因此，每次运行导出时，我们都会导出从now-75mins到now-15mins的所有行。如下图所示： 该计划查询如下所示。...目前，我们在将 event_params 转换为更易于访问的 Map(String,String) 时根据需要保留它们。...这使我们无法在此阶段执行广泛的查询测试（我们稍后将根据实际使用情况进行分享），从而将下面的查询限制为 42 天（自我们开始将数据从 BigQuery 移至 ClickHouse 以来的时间）。

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    运用谷歌 BigQuery 与 TensorFlow 做公共大数据预测

    所有商业业务都会设法预测客户需求。如果你开饭馆，你需要预测明天要做多少桌饭、顾客会点哪些菜，这样你才能知道需要购买那些食材、厨房需要多少人手。...在本文中，我们将告诉你怎么做。 机器学习 第一，什么是机器学习？通常，当你想要电脑为你做什么事的时候，你必须用一套明确的规则为电脑进行编程来实现它。...如果你的业务不涉及出租车，或者依赖天气之外的其他因素，那你就需要把你自己的历史数据加载到 BigQuery 中。...基准测试： 当进行机器学习时，最好拥有一个测试基准。这个测试基准可以是一个简单的模型，也可以是你从直觉得来的标准。...运行训练好的模型 一旦我们训练好了模型，以后每次采用新的预测因素数据来运行模型就变得很简单了。例如，假设我们拥有未来三天的天气预报数据。

    2.2K60

    linux系统编程之基础必备（一）：计算机体系结构一点基础知识

    操作系统(OperatingSystem)本身也是一段保存在磁盘上的程序,计算机在启动时执行一段固定的启动代码(称为Bootloader)首先把操作系统从磁盘加载到内存,然后执行操作系统中的代码把用户需要的其它程序加载到内存...这是由中断(Interrupt)机制实现的,每个设备都有一条中断线,通过中断控制器连接到CPU,当设备需要主动通知CPU时就引发一个中断信号,CPU正在执行的指令将被打断,程序计数器会指向某个固定的地址...比如某种体系结构规定发生中断时跳转到地址0x00000010执行,那么就要事先把一段ISR程序加载到这个地址,ISR程序是内核代码的一部分,在这段代码中首先判断是哪个设备引发了中断,然后调用该设备的中断处理函数做进一步处理...2.设置好之后,CPU每次执行访问内存的指令都会自动引发MMU做查表和地址转换操作,地址转换操作由硬件自动完成,不需要用指令控制MMU去做。...我们在程序中使用的变量和函数都有各自的地址,程序被编译后,这些地址就成了指令中的地址, 指令中的地址被CPU解释执行,就成了CPU执行单元发出的内存地址,所以在启用MMU的情况下,程序中使用的地址都是虚拟地址,都会引发

    1.3K50

    技术译文 | 数据库只追求性能是不够的！

    每次客户对我们与 Azure 进行正面评估时，他们最终都会选择 BigQuery。...高度调优的 SingleStore 实例在大多数任务中都会压垮 BigQuery，但是您有时间花在调优架构上吗？当您添加新的工作负载时会发生什么？...您可以更轻松地将查询结果转换为他们可以理解的内容。当他们没有提出正确的问题时，您可以帮助他们获得反馈。您可以帮助他们了解数据何时出现问题。...在 BigQuery 中，我编写了第一个 CSV 拆分器，当发现它是一个比预期更棘手的问题时，我们派了一位新的研究生工程师来解决这个问题。...根据数据库系统的架构方式，此查询可以是瞬时的（返回第一页和游标，如 MySQL），对于大型表可能需要数小时（如果必须在服务器端复制表，如 BigQuery） ），或者可能会耗尽内存（如果它尝试将所有数据拉入客户端

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    弃用 Lambda，Twitter 启用 Kafka 和数据流新架构

    当系统长期处于背压状态时，Heron Bolt 会积累喷口滞后（spout lag），这表明系统延迟很高。通常当这种情况发生时，需要很长的时间才能使拓扑滞后下降。...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。...评 估 系统性能评估 下面是两个架构之间的指标比较表。与旧架构中的 Heron 拓扑相比，新架构具有更低的延迟、更高的吞吐量。...第一步，我们创建了一个单独的数据流管道，将重复数据删除前的原始事件直接从 Pubsub 导出到 BigQuery。然后，我们创建了用于连续时间的查询计数的预定查询。...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

    1.7K20

    谷歌BigQuery ML VS StreamingPro MLSQL

    前言 今天看到了一篇 AI前线的文章谷歌BigQuery ML正式上岗，只会用SQL也能玩转机器学习！。正好自己也在力推 StreamingPro的MLSQL。 今天就来对比下这两款产品。...MLSQL Run as Service很简单，你可以直接在自己电脑上体验： Five Minute Quick Tutorial BigQuery ML 则是云端产品，从表象上来看，应该也是Run...具体参看这里MLSQL自定义算法 部署 BigQuery ML 和MLSQL都支持直接在SQL里使用其预测功能。MLSQL还支持将模型部署成API服务。...更多参看MLSQL部署 模型多版本管理 训练时将keepVersion="true",每次运行都会保留上一次版本。...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

    15 年云数据库老兵：数据库圈应告别“唯性能论”

    每次客户拿我们和 Azure 对比评估时，客户最终都会选择 BigQuery。...在 BigQuery 的时候，我们将构建 JDBC 驱动程序外包给了一家专门构建数据库连接器的公司。可以这么简单理解 JDBC：它们提供了一个通用接口，程序员和 BI 工具可以使用该接口连接到数据库。...在深入研究基准测试之后，我们发现基准测试不包含任何 JOIN 操作，仅仅是对单表的查询，并且特别依赖对单表 COUNT(DISTINCT) 这类查询。...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

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    选择一个数据仓库平台的标准

    这导致不可预测的费用增加了用户对所涉及成本的不确定性，导致他们试图限制查询和数据量，所有这些都会对组织的数据分析能力产生负面影响。...在将数据注入到分析架构中时，评估要实现的方法类型非常重要。正确的摄取方法和错误的方法之间的差异可能是数据丢失和丰富数据之间的差异，以及组织良好的模式和数据沼泽之间的差异。...虽然这增加了复杂性，但它还为数据仓库用户提供了将历史BI与更具前瞻性的预测性分析和数据挖掘相结合的能力。从BI角度来看非常重要。 备份和恢复 BigQuery自动复制数据以确保其可用性和持久性。...但是，由于灾难造成的数据完全丢失比快速，即时恢复特定表甚至特定记录的需要少。出于这两个目的，Redshift会自动将备份存储到S3，并允许您在过去90天内的任何时间点重新访问数据。...通过利用Panoply的修订历史记录表，用户可以跟踪他们数据仓库中任何数据库行的每一个变化，从而使分析师可以立即使用简单的SQL查询。

    2.9K40

    技术分享 | Update更新慢、死锁等问题的排查思路分享

    数据是如何从磁盘加载到 BP 中的? BP 中的新老生代是如何交替及回收? 如何对相应数据加? 解答： 通过 B+Tree 读取到磁盘的索引页加载到 BP 缓冲池中。...3、将数据页加载到Free List 中，然后加载到 LRU List 的 old 区的 midpoint（头部）。 4、通过二分查找法，找该页对应的记录，试图给该事物涉及到的行记录加上排他锁。...Undo log 默认存储在共享表空间中，开启了 innodb_file_per_table 将存在独立表空间中。...等待数据被读取时，将数据 merge 到 BP 中，目的是降低写操作磁盘 IO，提高性能。 为什么仅适用于普通索引页。 唯一索引或主键索引每次修改操作时，InnoDB 必须进行唯一性检查。...4、Update 同一个表，有些更新快，有些更新慢。 Update的问题还不止于此，通过阅读本篇文章，相信您对如何发现、排查、解决Update可能引发的问题，有了更进一步的认识。

    2.5K41

    Liunux内核内存管理之虚拟地址空间

    虚拟地址空间 虚拟地址空间是一个非常抽象的概念，先根据字面意思进行解释： 它可以用来加载程序数据（数据可能被加载到物理内存上，空间不够就加载到虚拟内存中） 它对应着一段连续的内存地址，起始位置为 0。...逻辑地址转换成物理地址的过程是：用页号p去检索页表，从页表中得到该页的物理块号，把它装入物理地址寄存器中。同时，将页内地址d直接送入物理地址寄存器地块内地址字段中。...只有在TLB无法完成地址翻译任务时，才会到内存中查询页表，这样就减少了页表查询导致的处理器性能下降。 如果没有TLB，则每次取数据都需要两次访问内存,即查页表获得物理地址和取数据....设置好之后，CPU每次执行访问内存的指令都会自动引发MMU做查表和地址转换操作，地址转换操作由硬件自动完成，不需要用指令控制MMU去做。...我们在程序中使用的变量和函数都有各自的地址，在程序被编译后，这些地址就成了指令中的地址，指令中的地址就成了CPU执行单元发出的内存地址，所以在启用MMU的情况下， 程序中使用的地址均是虚拟内存地址，都会引发

    1.1K20

    Apache Hudi 0.14.0版本重磅发布！

    作为此版本的一部分，表版本更新到版本 6。在具有旧表版本的表上运行版本 0.14.0 的 Hudi 作业时，会触发自动升级过程以将表升级到版本 6。...该配置提供了三种可能的策略： • FAIL：这是默认策略，当增量查询期间发现此类时间线间隙时，会引发异常。 • BLOCK：在此策略中，增量查询的结果仅限于时间线中空洞之间的时间范围。...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。...要启用此功能，用户可以将 hoodie.gcp.bigquery.sync.use_bq_manifest_file设置为 true。...此类表的 Hive 同步将导致表名带有 _ro 和 _rt 后缀，分别表示读取优化和快照读取。

    1.7K30

    重磅！Onehouse 携手微软、谷歌宣布开源 OneTable

    ://onetable.dev 观看来自 Onehouse、微软和谷歌的演示，描述 OneTable 的工作原理，并展示跨 Spark、Trino、Microsoft Fabric 和 Google BigQuery...在使用 OneTable 时，来自所有 3 个项目的元数据层可以存储在同一目录中，使得相同的 "表" 可以作为原生 Delta、Hudi 或 Iceberg 表进行查询。...例如，开发人员可以实现源层面接口来支持 Apache Paimon，并立即能够将这些表暴露为 Iceberg、Hudi 和 Delta，以获得与数据湖生态系统中现有工具和产品的兼容性。...一些用户需要 Hudi 的快速摄入和增量处理，但同时他们也想利用好 BigQuery 对 Iceberg 表支持的一些特殊缓存层。...来 GitHub 代码库[2]，尝试快速入门[3]，加一颗小星星，提出问题，发起讨论，或提交您的 PR，并成为早期 committer 中的一员。

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