将Snowflake Table数据作为REST API公开 - 腾讯云开发者社区

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0927-Databricks X Tabular

1 Snowflake+Iceberg vs. Databricks+Delta 分析师也将 Tabular 的收购视为 Databricks 支持更强大互操作性的一种手段。...Constellation Research 的首席分析师也认为，Apache Iceberg 已经超越了所有其他标准，而 Databricks 为table format创建互操作性的尝试将进一步推动其成为主导的...在收购 Lilac AI 和 MosaicML 之前，Databricks于去年 5 月以未公开的金额收购了以人工智能为中心的数据治理平台提供商 Okera。...该收购预计将增强 Databricks 的数据治理能力，同时训练和管理大型语言模型（LLM），例如其专有的开源 Dolly 2.0 LLM。...去年 5 月，Snowflake以未公开的金额收购了位于加州山景城的初创公司 Neeva，旨在为其数据云平台添加基于人工智能的生成式搜索。

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0926-Apache Iceberg的开源Catalog - Polaris Catalog

这给数据架构师和数据工程师带来了困扰，即如何解决这些限制并在复杂性和锁定之间做出权衡。为了提高互操作性，Apache Iceberg 社区开发了 REST 协议的开放标准。...开放 API 规范是实现互操作性的一大步，将Iceberg运行在任何存储之上，而与供应商无关。...由于此 REST API 规范可实现互操作性，越来越多的开源和商业引擎和catalog正在增加对此 REST API 规范的支持。...3 Polaris与Horizon 一旦将Snowflake Horizon 与 Polaris Catalog集成后，Snowflake Horizon 的治理和发现功能（column masking...因此无论 Iceberg 表是由 Snowflake 还是其他引擎（如 Flink 或 Spark）在 Polaris Catalog 中创建的，你都可以将 Snowflake Horizon 的功能扩展到这些表

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八年孤独，Iceberg 赢得世界

首先，打铁要靠自身硬，Iceberg 一直以 Table format layer 作为定位，在设计的时候考虑到不同引擎的需求，定义了可扩展的 Table format、分区演进、time travel...Geo 类型在很多数据库里都支持，并不是一个新鲜东西，Geo 数据已经有很多公开的编码方式，像 WKT、WTB、GeoJSON，但 Iceberg 社区最终还是选择设计新的类型及编码方式，主要考虑性能、...即可，而无需关注上层的特性细节，这样就能更好的将 Table format 与 File format 的迭代解耦。...Airbnb 通过 login event 分析场景作为试点，这个场景里最新写入的数据会按小时分区，满足业务小时级 Data freshness 的要求，但会产生大量的分区，对 HMS 产生很大压力，于是后台将历史的分区合并成按天...，包括 Rest Catlog、JDBC Catloag、HMS 等，对用户提供 Iceberg RESTful API，这样就很容易跟企业现有的元数据管理系统打通。

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DataHub元数据治理平台架构

1.1.1.元数据建模 DataHub 的元数据模型是使用与序列化无关的语言来描述的。支持REST和GraphQL API 。...1.1.3.联合元数据服务 DataHub 附带一个元数据服务 (gms)，作为开源存储库的一部分。...DataHub 的元数据模型，并通过 Kafka 或使用元数据存储 Rest API 将其写入 DataHub直接地。...主要组件称为元数据服务，并公开 REST API 和 GraphQL API，用于对元数据执行 CRUD 操作。...该服务还公开搜索和图形查询 API，以支持二级索引样式查询、全文搜索查询以及血缘等关系查询。此外，datahub-frontend服务在元数据图之上公开了 GraphQL API。

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Pandas与Snowpark Pandas API数据处理框架深度解析

Pandas与Snowpark Pandas API数据处理框架分析本文是对现有Pandas工作流迁移至Snowpark Pandas API的过程分析，采用近乎"直接迁移"的方式满足不断增长的数据需求...核心价值Snowpark Pandas API作为Snowflake Snowpark框架的扩展，允许开发者直接在Snowflake平台上运行Pandas代码，主要优势包括：语法兼容：保持与原生Pandas...相同的API设计分布式计算：突破单机内存限制，利用Snowflake计算引擎数据安全：数据始终驻留在Snowflake安全环境无缝集成：无需额外管理计算资源技术实现流程1....your_table>')# 数据处理filtered_df = df[df['column_name'] > 100]# 数据回写df.to_snowflake('table>', overwrite...Snowflake特有映射本地化操作(如to_pandas())会失去分布式优势典型应用场景：大规模数据探索云端数据工程流水线分布式数据清洗结论Snowpark Pandas API通过将Pandas语法与

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分布式ID生成服务，真的有必要搞一个

首先我们需要在数据库中新增一张表用于存储 ID 相关的信息。...CREATE TABLE `leaf_alloc` ( `biz_tag` varchar(128) NOT NULL DEFAULT '', `max_id` bigint(20) NOT NULL...不用每次获取 ID 都去访问一次数据库。...Leaf 改造支持 RPC 如果你们的调用量很大，为了追求更高的性能，可以自己扩展一下，将 Leaf 改造成 Rpc 协议暴露出去。...服务是 LeafController 中，现在的需求是既要暴露 Rest 又要暴露 RPC 服务，所以我们抽出两个接口。

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TBDS Metaservice 引领新时代的元数据管理创新

作为 Apache Gravitino 社区的核心贡献者，腾讯云TBDS 团队拥有社区 PMC（由项目关键人员组成的团队）和多名 Committer（对代码库有合入权限的开发者），将开源技术与腾讯云的实践相结合...，Snowflake 的 Polaris 就是它的一种实现。...业务可以分阶段平滑将 Hive Metastore 元数据迁移至 Iceberg Rest Catalog Server 中。整个过程对正常的生产链路没有侵入和干扰。...包括对准备数据库实例，网络策略，容量模型评估以及数据一致性的检查等。最后是 Migrate 阶段。Iceberg Rest Catalog Server 将原有的元数据信息重新注册。...Iceberg Rest Catalog API 提供了 Server-side Plan API ，可以将 Iceberg Table Scan 的执行过程从引擎侧转移到元数据服务端，跨引擎的提升计算效率

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浅谈几种常见的分布式ID

❖ 优点使用UUID作为主键具有以下优点： UUID值在表，数据库甚至在服务器上都是唯一的，允许您从不同数据库合并行或跨服务器分发数据库。...UUID值不会公开有关数据的信息，因此在URL中使用更安全。可以在避免往返数据库服务器的任何地方生成UUID值。它也简化了应用程序中的逻辑。...此外，大小限制已用于将大小从另外 35% 减小。大小减少直接影响数据的大小。例如，使用 NanoID 的对象小而紧凑，能够用于数据传输和存储。随着应用程序的增长，这些数字变得明显起来。...❖ 数据库案例-ShardingSphere 原生数据库产品，大多没有支持SnowFlake，但可通过外部方式引用进来。...例如在开源项目 Apache ShardingSphere 中可通过规则的配置，在其分片表中使用 SnowFlake作为主键生成器。

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9种分布式ID生成方式，总有一款适合你

基于数据库的号段模式号段模式是当下分布式ID生成器的主流实现方式之一，号段模式可以理解为从数据库批量的获取自增ID，每次从数据库取出一个号段范围，例如 (1,1000] 代表1000个ID，具体的业务服务将本号段...基于雪花算法（Snowflake）模式 SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。...这 64 个 bit 中，其中 1 个 bit 是不用的，然后用其中的 41 bit 作为毫秒数，用 10 bit 作为工作机器 id，12 bit 作为序列号。...ID的测试url：http://localhost:8080/api/snowflake/get/test 9....滴滴（Tinyid） Tinyid 由滴滴开发，Github地址：https://github.com/didi/tinyid Tinyid是一个ID生成器服务，它提供了REST API和Java客户端两种获取方式

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从数据Owner到AI治理，如何站好企业智能的关键岗位

例如，现代数据目录不仅能展示数据资产，还能通过 API 从外部工具（如数据质量工具）接收质量评分，并基于这些信息触发其他系统中的动作（如在 Snowflake 中应用一条数据策略）。...同样，Databricks 的 Unity Catalog 也通过 REST API 提供了对元数据的程序化访问，其三层命名空间（catalog.schema.table）为数据资产的组织和治理提供了统一的视图...它们不仅能从 Snowflake 和 Databricks 等源头拉取元数据，还提供了强大的 API，允许其他工具将处理后的“衍生元数据”推送回来。...丰富（Enrichment）： Qualytics 将检查结果（质量分数、异常告警、规则定义等）通过数据目录的自定义元数据 API 推送回去，丰富该资产的元数据。...Databricks REST API reference, accessed July 12, 2025, https://docs.databricks.com/api/account/introduction

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如何轻松做数据治理？开源技术栈告诉你答案

Meltano 是一个 just-work 的 DataOps 平台，它可以用巧妙且优雅的方式将 Singer 作为 EL 和 dbt 作为 T 连接起来。...）将数据加载到 Postgres dbt 将数据转换为聚合表或视图注意，上面我们已经启动了 Postgres，可以跳过容器启动 Postgres 这步。...depth=3&direction=both" 上面的 API 调用是查询上游和下游方向的 linage，表 snowflake://dbt_demo.public/raw_inventory_value...在 NebulaGraph 中洞察血缘使用图数据库作为元数据存储的两个优点是：图查询本身是一个灵活的 DSL for lineage API，例如，这个查询帮助我们执行 Amundsen 元数据 API.../发现的方案思路如下：将整个数据技术栈中的组件作为元数据源（从任何数据库、数仓，到 dbt、Airflow、Openlineage、Superset 等各级项目）使用 Databuilder（作为脚本或

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Cube.js 试试这个新的数据分析开源工具

Cube 旨在与所有支持 SQL 的数据源一起工作，包括像 Snowflake 或 Google BigQuery 这样的云数据仓库、像 Presto 或 Amazon Athena 这样的查询引擎，以及像...Cube 拥有实现高效数据建模、访问控制和性能优化所需的基础架构和功能，因此每个应用程序（如嵌入式分析、仪表板和报告工具、数据笔记本和其他工具）都可以通过 REST、SQL 和GraphQL API。...演示比较日期范围比较不同时间段的数据演示数据混合引入数据混合 API 演示实时数据获取实时仪表板指南演示动态模式创建使用 asyncModule 生成模式 — 验证 Auth0 集成...大多数现代web应用程序都是作为单页面应用程序构建的，前端与后端分离。遵循微服务架构，后端通常也会分成多个服务。...通常，Cube.js的后端作为服务运行，管理与数据库的连接，包括查询队列，缓存，预聚合等。同时为前端应用程序公开一个API，用于构建仪表板和其他分析功能。

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存储、数据与AI：新时代的价值流

因此相关服务包括以可访问格式存储数据、访问和更新数据的数据库、用于通用程序访问的API，以及控制访问的治理服务。本节以Snowflake和Databricks为例，展示领先厂商中最受欢迎的数据平台。...湖仓/SDK访问：非SQL API允许任何工具或服务访问数据。Spark拥有独立引擎和DataFrame API用于数据访问，该引擎在批量数据准备管道中成本更低、效率更高。...相比之下，Snowflake似乎将数据治理（除权限管理外）交由合作伙伴负责。语义：在这一层，治理旨在将数据“字符串”（如行、列组成的表格）转化为对应用程序有意义的“实体”。...目前Databricks在这一领域明显领先于Snowflake。Snowflake借助Neeva收购的技术实现了自然语言查询，但尚未公开披露面向开发者语义层的具体计划。...目前，Databricks和Snowflake主要将工作流用于批处理数据管道的管理。数据平台作为未来应用平台传统应用通常基于计算、网络和存储基础设施构建。未来，应用将编程现实世界。

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FaaS 的简单实践

触发器可以是一个特定的事件，也可以是对API 管理系统的请求，然后将该代码作为API 端点公开。...这些操作在REST API 中会有一个不同的路径，这意味着需要创建一个新的资源。由于这个资源的路径是"/posts / { post id }"，因此它将作为一个子资源创建。..., Gateway API ：REST 访问数据 ?..., API Gateway 通过 REST API 将 DynamoDB 的数据公开静态 HTML 网站托管在 S3上，并使用 RESTAPI 来显示实时数据图表和分析第二点乍看起来可能有点傻，因为可能会认为...可以考虑使用 Firehose 作为从物联网到 S3/reshift 和 EMR 集群的传输流来进行数据处理，但对于这个简单实践而言，这里只是一个临时的做法。

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Lakehouse架构指南

并讨论数据湖的分析能力以及如何构建，我们将介绍何时不使用数据湖以及有哪些替代方案。...维护工作大大减少，并且具有出色的编程 API 接口。 3. 数据湖文件格式：适用于云的文件格式，具有面向列、压缩良好并针对分析负载进行了优化。...作为 Hadoop 的继承者，它们非常适合云中的非结构化和半结构化数据。数据湖文件格式（Apache Parquet、Avro、ORC）数据湖文件格式更面向列，并使用附加功能压缩大文件。...除了 SQL，有些还支持 Scala/Java 和 Python API。...Snowflake 和 Databricks 宣布了 Apache Iceberg Tables（解说视频[55]）的重要一步，将开源 Apache Iceberg 的功能与 Apache Parquet

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使用上下文策略极大提高AI SQL 准确性

sql = llm.api(api_key=api_key, prompt=prompt, parameters=parameters) 4.运行 SQL - 我们将针对数据库运行 SQL。...我们希望使用一个复杂的数据库，该数据库具有包含真实世界数据的真实用例。 2.无障碍。我们还希望该数据集能够公开。 3.可以理解。...我们发现符合上述标准的数据集是 Cybersyn SEC 文件数据集，该数据集可在 Snowflake 市场上免费获取：https://docs.cybersyn.com/our-data-products...3.4.选择大语言模型（基础模型）对于要测试的大语言模型，我们将尝试以下操作 - 1.Bison (Google) - Bison 是通过 GCP API 提供的 PaLM 2 版本 2....CREATE TABLE Table1... CREATE TABLE Table2... CREATE TABLE Table3...

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Kafka 数据入湖新范式，告别传统 ETL

像 Google、Amazon、 Databricks、Snowflake 等厂商都原生支持与 Iceberg 表的交互。[3] 一家使用 Kafka 的公司，往往也会使用它将数据流式写入分析系统。...现在，我们可能正处于下一阶段的开端——Shared Data 架构，数据既通过 Kafka API 提供实时访问，也可以作为 Iceberg 表被分析引擎消费。...鲜为人知的是，AutoMQ 是业内首个公开提出 Shared Data 架构的厂商。...近期，AutoMQ 正式将 Table Topic 功能引入了开源版本（PR-2513）。他们认为，流到表（stream-to-table）能力将是 Kafka 的下一个关键趋势。...目前，AutoMQ 仅在 AWS 上支持 Table Topic，兼容的 Catalog 包括 REST、Glue、Nessie 和 Hive Metastore。未来还计划拓展至更多云平台。

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⚡REST 和 SOAP 协议有什么区别？

与 SOAP 不同，REST 并不规定如何处理 API 信息由于 SOAP 只是一种 Web API 协议，因此 REST API 可以使用 SOAP 协议作为数据传输的标准。...客户端使用 “资源 ”访问和操作 REST API 公开的数据。资源代表不同的 API 功能，并通过资源 URL 对其进行访问。可以将资源视为 API 返回的数据对象。...### 支持 JSON 消息格式REST 使用 JSON 作为数据格式有几个优点：* **浏览器兼容性**：JSON 作为一种数据格式，与浏览器非常兼容，对浏览器更友好。...## 何时使用 REST 与 SOAP### **REST 适用于公开 Web 服务**REST 因其使用 JSON 作为消息格式而非常适合公开 Web 服务和开放 API。...你可以使用 gRPC 将智能手机等物联网设备与后端服务连接起来。GraphQL 是一种越来越受欢迎的数据库查询语言。从 GraphQL API 请求数据比使用 REST 更高效。

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Spring认证中国教育管理中心-Spring Data REST框架教程一

Data REST 属性 3.5.1.设置存储库检测策略 Spring Data REST 使用 RepositoryDetectionStrategy来确定存储库是否作为 REST 资源导出。..."); } } 上述两种方法都将基本路径更改为/api. 3.5.3.更改其他 Spring Data REST 属性您可以更改以下属性： 3.6.启动应用程序此时，您还必须配置您的密钥数据存储...您可以将应用程序作为 Spring Boot 应用程序（使用前面显示的链接）运行，也可以将其配置为经典的 Spring MVC 应用程序。...上面列出的数据存储是我们编写集成测试以验证 Spring Data REST 与它们一起工作的数据存储。从这一点来看，您可以使用各种选项自定义 Spring Data REST。 4....4.1.1.存储库方法暴露为某个存储库公开哪些 HTTP 资源主要由存储库的结构驱动。换句话说，资源公开将遵循您在存储库中公开的方法。

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REST API面临的7大安全威胁

在这篇文章中，我将介绍当今IT世界中最常见的7种REST API安全威胁，以便引起每个人的注意，并帮助了解能够反映REST API性能的安全威胁。 REST的安全性问题。...实际上，可以通过将不受信任的数据作为查询或命令的一部分传输到API中来操纵此公开。输入随后由解释器实现，这可能导致攻击者获得未经授权的信息访问或进行其他破坏。...如果不采取适当的安全预防措施，这种攻击能够将RESTful API呈现为拒绝使用的情况。最近，无论您的API是否公开，其他人(包括攻击者)都可能访问它。 ?...如果在可靠的服务器端或服务器端API中实现访问控制，则访问控制通常是有效的，攻击者将无法更改访问控制元数据。 6....无效的请求可以用来直接攻击API，或者针对API背后的应用程序和系统。将验证器放在应用程序上，并尝试对发送到REST API的请求使用API签名。

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0927-Databricks X Tabular

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使用上下文策略极大提高AI SQL 准确性

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