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Apache Hudi 0.11 版本重磅发布，新特性速览!

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。...与默认的 Flink 基于状态的索引不同，桶索引是在恒定数量的桶中。指定 SQL 选项 index.type 为 BUCKET 以启用它。...集成 Google BigQuery 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。...用户可以设置org.apache.hudi.gcp.bigquery.BigQuerySyncTool为HoodieDeltaStreamer的同步工具实现，并使目标 Hudi 表在 BigQuery...保存点和恢复 灾难恢复是任何生产部署中的关键特性。尤其是在涉及存储数据的系统中。Hudi 从一开始就为 COW 表提供了保存点和恢复功能。在 0.11.0 中，我们添加了对 MOR 表的支持。

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    20亿条记录的MySQL大表迁移实战

    如果 BigQuery 引入失败（比如执行请求查询的成本太高或太困难），这个办法为我们提供了某种退路。这是一个重要的决定，它给我们带来了很多好处，而开销很小。...这两种解决方案都是很好的选择，但在我们的案例中，我们没有办法使用它们。MySQL 服务器版本太老了，Debezium 不支持，升级 MySQL 升级也不是办法。...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。...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。正如你所看到的，我们通过上述的解决方案解决了客户所面临的问题。

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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？

    如果 BigQuery 引入失败（比如执行请求查询的成本太高或太困难），这个办法为我们提供了某种退路。这是一个重要的决定，它给我们带来了很多好处，而开销很小。...这两种解决方案都是很好的选择，但在我们的案例中，我们没有办法使用它们。MySQL 服务器版本太老了，Debezium 不支持，升级 MySQL 升级也不是办法。...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： ? ?...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。

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    用MongoDB Change Streams 在BigQuery中复制数据

    本文将分享：当我们为BigQuery数据管道使用MongoDB变更流构建一个MongoDB时面临的挑战和学到的东西。 在讲技术细节之前，我们最好思考一下为什么要建立这个管道。...那么我们的目的就是构建一个管道，该管道可以移动所有变更事件记录，这些记录来自一个Big Query表，MongoDB使用每个记录最近的状态把流变更为这张表。...这个表中包含了每一行自上一次运行以来的所有状态。这是一个dbt SQL在生产环境下如何操作的例子。 通过这两个步骤，我们实时拥有了从MongoDB到Big Query的数据流。...我们备份了MongoDB集合，并制作了一个简单的脚本以插入用于包裹的文档。这些记录送入到同样的BigQuery表中。现在，运行同样的dbt模型给了我们带有所有回填记录的最终表。...因为我们一开始使用这个管道(pipeline)就发现它对端到端以及快速迭代的所有工作都非常有用！我们用只具有BigQuery增加功能的变更流表作为分隔。

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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？

    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。...对于每天添加新行且没有更新或删除的较大表，我们可以跟踪增量更改并将其复制到目标。对于在源上更新行，或行被删除和重建的表，复制操作就有点困难了。...但要定期将源上的更改复制到 BigQuery，过程就变复杂了。这需要从源上跟踪更改，并在 BigQuery 中重放它们。为这些极端情况处理大量积压的自动数据加载过程是非常有挑战性的。...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。...这些仪表板跟踪多个里程碑的数据复制进度、负载合理化以及笔记本、计划作业和干湿运行的 BI 仪表板的准备进度。示例报告如下所示。用户可以通过数据库名称和表名称来搜索以检查状态。

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    选择一个数据仓库平台的标准

    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。...随意更改数据类型和实施新表格和索引的能力有时可能是一个漫长的过程，事先考虑到这一点可以防止未来的痛苦。 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。...这些范围从关系数据库和分析数据库到NoSQL DBMS以及Spark和Hadoop等新平台。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。...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。在所有情况下，检索包括一系列可以使即时恢复成为繁琐冗长操作的操作。

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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

    典型用例包括数据库到数据库的复制、将数据引入数据仓库或数据湖，以及通用 ETL 处理等。...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。...在数据增量阶段，先将增量事件写入一张临时表，并按照一定的时间间隔，将临时表与全量的数据表通过一个 SQL 进行批量 Merge，完成更新与删除的同步。...不同于传统 ETL，每一条新产生并进入到平台的数据，会在秒级范围被响应，计算，处理并写入到目标表中。同时提供了基于时间窗的统计分析能力，适用于实时分析场景。...可视化任务运行监控和告警 包含 20+ 可观测性指标，包括全量同步进度、增量同步延迟等，能够实时监控在运行任务的最新运行状态、日志信息等，支持任务告警。

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    逻辑删除还是物理删除

    物理删除 就是我们之前常用的DELETE、TRANCATE、DROP语句删除数据，不管你用哪种方式，都是将数据从硬盘上抹除， 这样数据表的体积就变小了，数据的读写性能就提上去了。...如果误删除了数据，有什么办法恢复数据吗？当然有了，如果误删除了数据，需要停掉数据库才行，对业务系统的影响是非常大的。...，也就是再24小时内，都可以从第二个MySQL节点来同步数据，然后恢复到第一个MySQL节点上面，这也是恢复删除的办法，像这些开脑洞的方法，在MySQL集群PXC方案都有 物理删除的代价二 会让数据的主键值变的不连续...当然了，在一些必须要物理删除的情形下，还是有折中的加速分页查询的方法 什么样的数据不适合物理删除 核心业务表的数据不建议做物理删除，因为物理删除后，真的就只能停机恢复数据，这个代价真的非常大，反之我们可以对需要删除的记录做状态上的变更...，而不是非要删除它们，这就是逻辑删除的原理 我们看下例子，给作废的订单设置为作废的状态，给注销的订单设置为注销的状态，给过期的优惠券设置为过期的状态，这都是可以的。

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    Apache Hudi 0.14.0版本重磅发布！

    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。...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。...例如，如果在 t0 到 t2 的增量查询范围内，在 t1 时刻检测到间隙，则查询将仅显示 t0 到 t1 之间的结果，而不会失败。...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。

    3.2K30

    寻觅Azure上的Athena和BigQuery（一）：落寞的ADLA

    AWS Athena和Google BigQuery当然互相之间也存在一些侧重和差异，例如Athena主要只支持外部表（使用S3作为数据源），而BigQuery同时还支持自有的存储，更接近一个完整的数据仓库...我们的脚本中没有使用外部表(U-SQL中外部表仅支持SQLServer系数据库)但通过Extractors.Csv方法达到了同样的目的。...逐渐地，ADLA产品似乎进入了维护状态，新特性的更新较为缓慢；而坊间更是传闻相应团队已经重组，与Azure Storage及其他大数据产品团队进行了整合——这一结果委实令人唏嘘。...要知道在ADLA/ADLS诞生之初，它们可是背负着将微软内部大数据平台Cosmos(非现在的CosmosDB)进行云产品化的重任。...综上所述，ADLA不失为一个可行的办法，但它也存在一些局限和问题，而且在中国区并未发布。那么在Azure上是否还有其他的选择呢？答案是肯定的。

    2.9K20

    云原生数据库设计新思路

    作者 | 黄东旭 本文作者为 PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭，将分享分布式数据库的发展趋势以及云原生数据库设计的新思路。...代表产品就是 Spanner 与 TiDB，这类系统也有一些缺点，从本质上来说一个纯分布式数据库，很多行为没有办法跟单机行为一模一样。...Google BigQuery 第二个系统是 BigQuery，BigQuery 是 Google Cloud 上提供的大数据分析服务，架构设计上跟 Snowflake 有点类似。...上述例子有一些共同点都是数据仓库，不知道大家有没有发现，为什么都是数据仓库？...这个架构的缺点是：第一，缓存穿透了以后，Latency 会变高；第二，计算节点现在有了状态，如果计算节点挂掉了以后，Failover 要去处理日志回放的问题，这可能会增加一点实现的复杂度。 ?

    1.7K10

    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？

    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...Google Cloud 接入以太坊 虽然以太坊上的应用包含可以随机访问函数的 API，如：检查交易状态、查找钱包－交易关系、检查钱包余额等。...到目前为止，以太坊区块链的主要应用实例是Token交易。 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？...因为它就是众人周知的去中心化应用“迷恋猫（CryptoKitties）”游戏的主要智能合约。 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。...即使我们没有源代码，也可以从函数的名称中了解到其他合约都能做什么，这是因为相同的函数名将共享同一个签名。

    4.9K51

    开放表格式的历史和演变 - 第二部分

    这种架构转变标志着与以前的表差异巨大，它消除了对底层存储系统元数据 API 的严重依赖，这是大规模数据湖中的潜在性能瓶颈。...通过抽象物理文件布局并跟踪元数据层内文件级别的表状态（包括分区），这些格式使用面向日志的元数据层将逻辑和物理数据组织解耦，如下所示。...• 完整状态重建 - 计算引擎可以通过处理元数据事件日志来重建表的当前状态并识别活动文件和分区。 • 时间旅行 - 与基于事件的系统类似，我们可以使用事件日志和版本控制机制恢复到以前的表版本。...意识到对 Hive 的增量改进是不够的，这推动了新解决方案的开发，它通过更改表设计，通过将表指向有序文件列表来跟踪文件级别的表中的数据。...例如，XTable 可以支持将数据增量摄取到 Hudi 表中（利用其效率），同时允许 Trino、Snowflake 或 BigQuery 等查询引擎使用 Iceberg 格式读取数据。

    46210

    oracle中delete drop truncate的用法和区别

    你需要通过一些办法释放掉表空间或者扩容表空间来解决问题。     一般当系统中大量使用分区表，而针对分区表清除数据，是不会释放表空间的，必须把分区drop掉，才会释放空间。    ...2、drop语句删除表结构及所有数据，并将表所占用的空间全部释放。 3、drop语句将删除表的结构所依赖的约束，触发器，索引，依赖于该表的存储过程/函数将保留,但是变为invalid状态。...drop 将删除表的结构及依赖的 index/constrain/trigger，依赖于该表的procedure/function 将保留，但是变为 invalid 状态； 2. delete 是 dml...可使用 flashback闪回恢复。一次性大批量数据的 delete 可能导致回滚段急剧扩展从而影响到数据库，慎用触发 trigger。...不能 truncate 一个带有 enable 外键的表，不管表里有没有数据，如果要 truncate，首先要 disable 外键或者删除外键（drop 外键的表肯定是删除了外键）。

    3.4K20

    数据仓库事实表深度解析：三种核心类型及其应用场景

    从记录业务事件的事务事实表，到捕捉业务状态的周期快照事实表，再到追踪业务流程的累计快照事实表，每种类型都为特定分析场景提供最优解决方案。 这种演进反映了企业对数据分析深度和广度的要求提升。...以电商交易为例，如果将粒度定义为"每个订单"，那么我们就无法分析单个商品的销售情况；而如果将粒度定义为"每个订单项"，则能够精确追踪每个商品的销售表现。因此，合理定义粒度是确保事实表实用性的关键。...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。...建议采用乐观锁机制处理并发更新，建立基于业务流程状态的复合索引，并定期清理已完成流程的历史数据到归档存储层。...BigQuery则通过BigQuery ML与实时数据流的深度集成，为累计快照事实表提供了更智能的状态更新机制。 对于周期快照事实表，实时化趋势要求我们重新思考快照频率的设置。

    30310

    复杂血缘分析选型指南：这5款平台谁最能“一眼看穿”数据来龙去脉？

    • 监管报送：人行《数据要素流通管理办法》要求核心字段 100% 可追溯； • 大模型训练：一条脏数据导致整轮重训，成本动辄上万； • 实时风控：毫秒级决策需秒级定位上游异常源。...Spark/Flink 语义分析 Hive/MaxCompute 语法 Glue Lineage（预览版） DLI 语法 BigQuery...四、真实案例：某券商 3 天完成监管溯源 • 场景：需追溯 1.2 万张报表的上游源表，涉及 8 万字段。...• 结果：项目周期从 1 个月缩短到 3 天，人力成本下降 80%。...如果你正在寻找 2025 年最能“一眼看穿”数据来龙去脉的平台，现在就去官网花 1 元体验，让血缘图自己说话。

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