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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?

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。...这帮助团队大大减少了我们需要迁移的负载数量。以下是从总体清单中弃用的内容细节。 图 3:在迁移过程中弃用的负载 对自动化框架的投入帮助我们区分了用过 / 未使用的内容,并在最后一步获得用户的验证。...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。...BigQuery 的细微差别:BigQuery 对单个查询可以触及的分区数量的限制,意味着我们需要根据分区拆分数据加载语句,并在我们接近限制时调整拆分。...数据用户现在使用 SQL,以及通过笔记本使用的 Spark 和通过 BigQuery 使用的 Google Dataproc。

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    主流云数仓性能对比分析

    最近随着Snowflake上市后市值的暴增(目前700亿美金左右),整个市场对原生云数仓都关注起来。...Google BigQuery:源于Google的Dremel技术,无索引、Serverless技术、动态调整计算与存储资源,存储按非压缩数据量来计费,计算按照查询使用的slot来计费。...最佳性能SQL的数量:横向比较22个场景,挑选出每个场景的最佳(执行时长最短)。Redshift有13条SQL执行时间最短,Synapse有8条,Snowflake只有1条,而BigQuery没有。...最佳性能SQL的数量:同样,还是Redshift在最多场景性能表现最好,Synapse是第二,但差距已经不大了。而Snowflake和BigQuery在22个场景中没有执行时长最短的。...Snowflake和BigQuery在市场上的宣传一直都是强调其易用性和易管理性(无需DBA),这方面在本次测试中没有涉及。

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    用MongoDB Change Streams 在BigQuery中复制数据

    BigQuery是Google推出的一项Web服务,该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。...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。...构建管道 我们的第一个方法是在Big Query中为每个集合创建一个变更流,该集合是我们想要复制的,并从那个集合的所有变更流事件中获取方案。这种办法很巧妙。...把所有的变更流事件以JSON块的形式放在BigQuery中。我们可以使用dbt这样的把原始的JSON数据工具解析、存储和转换到一个合适的SQL表中。...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。

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    DB-Engines公布2022年度数据库,Snowflake成功卫冕

    亚军:Google BigQuery BigQuery 是 Google 创建的基于云的数据仓库平台。除了 Serverless 计算提供的常见功能外,它还内置了机器学习和商业智能功能。...BigQuery 目前在 DB-Engines 的排名保持在第 21 位,分数较去年同期增加了 8.8 分,总分为 54.43。...虽然它与 DB-Engines 流行度排名中前三名的 DBMS —— Oracle、MySQL 和 Microsoft SQL Server 的分数差距仍然很大,但这个差距正在不断缩小。...排名的数据依据 5 个不同的指标: Google 以及 Bing 搜索引擎的关键字搜索数量 Google Trends 的搜索数量 Indeed 网站中的职位搜索量 LinkedIn 中提到关键字的个人资料数...另外,如果你最近想跳槽的话,年前我花了2周时间收集了一波大厂面经,节后准备跳槽的可以点击这里领取! 推荐阅读 复工第一事:换掉 Notepad++ macOS 占比超 Linux !

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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 的云数仓优势 作为一款由 Google Cloud 提供的云原生企业级数据仓库,BigQuery 借助 Google 基础架构的强大处理能力,可以实现海量数据超快速 SQL 查询,以及对...并点击确定 根据已获取的服务账号,在配置中输入 Google Cloud 相关信息,详细说明如下: 连接名称:填写具有业务意义的独有名称。...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。...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。

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    构建端到端的开源现代数据平台

    SQL 或复杂的 Spark 脚本组成,但同样在这“第三次浪潮”中我们现在有了必要的工具更好地管理数据转换。...摄取数据:Airbyte 在考虑现代数据栈中的数据集成产品时会发现少数公司(使用闭源产品)竞相在最短的时间内添加更多数量的连接器,这意味着创新速度变慢(因为为每种产品做出贡献的人更少)和定制现有解决方案的可能性更少...• Destination:这里只需要指定与数据仓库(在我们的例子中为“BigQuery”)交互所需的设置。...建立连接后,您可以试验不同的图表类型、构建仪表板,甚至可以利用内置 SQL 编辑器向您的 BigQuery 实例提交查询。...) [11] 创建一个数据集: [https://cloud.google.com/bigquery/docs/datasets](https://cloud.google.com/bigquery/docs

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

    AWS Athena和Google BigQuery都是亚马逊和谷歌各自云上的优秀产品,有着相当高的用户口碑。...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...因本文主要关注分析云存储中数据的场景,所以两者差异这里不作展开。 对于习惯了Athena/BigQuery相关功能的Azure新用户,自然也希望在微软云找到即席查询云存储数据这个常见需求的实现方式。...disjunctive.periodicity&disjunctive.quarter&disjunctive.load_type 然后我们建立一个简单的SQL查询,用以统计多年来每个季度的总借贷额并以降序排列...任务(Job)是ADLA中的核心概念,我们可以新建一个任务,配以一段U-SQL脚本来表达和前面Athena例子中SQL相同的语义:(ADLA没有交互式查询窗口,所以我们把结果落地存储到一个csv文件中)

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    ClickHouse 提升数据效能

    1.介绍 Google Analytics 无处不在,对于大多数营销功能的统计报告至关重要。...在这篇博文中,我们解释了我们的架构,希望其他用户可以仅使用 ClickHouse 和几行 SQL 来构建自己的超级 Google Analytics。...作为一个支持SQL的实时数据仓库,ClickHouse提供了我们所需要的查询灵活性。几乎我们所有的查询都可以轻松地表示为 SQL。...这使得盘中数据变得更加重要。为了安全起见,我们在下午 6 点在 BigQuery 中使用以下计划查询进行导出。BigQuery 中的导出每天最多可免费导出 50TiB,且存储成本较低。...考虑到上述数量,用户不应在此处产生费用,并且如果担心的话,可以在 N 天后使 BigQuery 中的数据过期。

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    【观点】最适合数据分析师的数据库为什么不是MySQL?!

    最近,Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。...、SQL Server、BigQuery、Vertica、Hive和Impala这八款数据库进行了比较。...这八种数据库查询长度的统计结果如下: ? 如果说单纯地比较最终的长度有失偏颇,那么可以看看随着分析的逐步深入,查询逐渐变复杂的过程中,其修改次数与长度之间的关系: ?...从图中可以看出,PostgreSQL、MySQL和Redshift的错误率较低,Impala、BigQuery和SQL Server的错误率较高。另外,和之前一样,Vertica的错误率依然最高。...最后,Benn Stancil认为在分析的这8个数据库中,MySQL和PostgreSQL编写SQL最简单,应用也最广泛,但与Vertica和SQL Server相比它们的特性不够丰富,而且速度要慢。

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    ClickHouse 提升数据效能

    1.介绍 Google Analytics 无处不在,对于大多数营销功能的统计报告至关重要。...在这篇博文中,我们解释了我们的架构,希望其他用户可以仅使用 ClickHouse 和几行 SQL 来构建自己的超级 Google Analytics。...作为一个支持SQL的实时数据仓库,ClickHouse提供了我们所需要的查询灵活性。几乎我们所有的查询都可以轻松地表示为 SQL。...这使得盘中数据变得更加重要。为了安全起见,我们在下午 6 点在 BigQuery 中使用以下计划查询进行导出。BigQuery 中的导出每天最多可免费导出 50TiB,且存储成本较低。...考虑到上述数量,用户不应在此处产生费用,并且如果担心的话,可以在 N 天后使 BigQuery 中的数据过期。

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    ClickHouse 提升数据效能

    1.介绍 Google Analytics 无处不在,对于大多数营销功能的统计报告至关重要。...在这篇博文中,我们解释了我们的架构,希望其他用户可以仅使用 ClickHouse 和几行 SQL 来构建自己的超级 Google Analytics。...作为一个支持SQL的实时数据仓库,ClickHouse提供了我们所需要的查询灵活性。几乎我们所有的查询都可以轻松地表示为 SQL。...这使得盘中数据变得更加重要。为了安全起见,我们在下午 6 点在 BigQuery 中使用以下计划查询进行导出。BigQuery 中的导出每天最多可免费导出 50TiB,且存储成本较低。...考虑到上述数量,用户不应在此处产生费用,并且如果担心的话,可以在 N 天后使 BigQuery 中的数据过期。

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    选择一个数据仓库平台的标准

    :Yaniv Leven 原文地址:https://dzone.com/articles/criteria-for-selecting-a-data-warehouse-platform ---- 在最近偶然看到的一篇文章中...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。...大多数基础设施云提供商提供了一种“简单”的方式来扩展您的群集,而有些则像Google BigQuery一样在后台无缝扩展。...这就是说,无论供应商声誉如何,最近的AWS S3中断显示,即使是最好的供应商也可能会有糟糕的日子。您不仅需要考虑此类事件的发生频率(显然越少越好),而且还要看供应商如何快速彻底地对停机时间做出反应。...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。

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    使用 SQL 也能玩转机器学习

    最近看到一篇文章:https://rudderstack.com/blog/churn-prediction-with-bigqueryml,主要是讲使用 BigQueryML 进行流失预测。...利用 BigQuery ML,您可以使用标准 SQL 查询在 BigQuery 中创建和执行机器学习模型。...BigQuery ML 让 SQL 专业人员能够使用现有的 SQL 工具和技能构建模型,从而实现机器学习的普及。使用 BigQuery ML,无需移动数据,加快了开发速度。...似乎现在有一部分用户开始玩 SQL 这一套了。 先看看这篇文章的案例是怎么实现机器学习的。...如果这种方式真的能成熟的话,做业务分析的同事也是可以用 SQL 完成机器学习了,而不需要拜托专门的做算法的同学去完成建模分析,对于企业而言,其实大部分场景只需要简单的数据分析和挖掘模型就行了,使用 SQL

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    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。...ML 也对原有的SQL语法做了增强,添加了新的关键之,但是总体是遵循SQL原有语法形态的。...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...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。

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    Apache Hudi 0.11.0版本重磅发布!

    列统计索引包含所有/感兴趣的列的统计信息,以改进基于写入器和读取器中的键和列值范围的文件裁剪,例如在 Spark 的查询计划中。 默认情况下它们被禁用。...使用元数据表进行data skipping 随着在元数据表中增加了对列统计的支持,数据跳过现在依赖于元数据表的列统计索引 (CSI),而不是其自己的定制索引实现(与 0.10.0 中添加的空间曲线相比)...Spark SQL改进 • 用户可以使用非主键字段更新或删除 Hudi 表中的记录。 • 现在通过timestamp as of语法支持时间旅行查询。...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。...Google BigQuery集成 在 0.11.0 中,Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。

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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?

    就在今年早些时候,Google 的大数据分析平台 BigQuery 提供了比特币数据集分析服务。近日,Google 在 BigQuery 平台上再次发布了以太坊数据集。...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 构建了这样一个软件系统: 将以太坊区块链同步到 Google Cloud 上可运行 Parity 语言的计算机中。...BigQuery 平台按时间窗口统计 Token 交易量,特别是 $ OMG Token 转移的日常数量。...下图是截止到2018年8月2日,Data Studio 上的数据可视化结果: 从上表中我们可以看出:2017年9月13日,$ OMG接收者数量大幅增加,而发送者数量则无异常变化,为什么出现这样的情况?

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    全新ArcGIS Pro 2.9来了

    可以连接到Amazon Redshift、 Google BigQuery或 Snowflake。...连接后,可以在Google BigQuery 或 Snowflake 中的表上启用特征分箱, 以绘制不同比例的聚合特征。这使得以可用格式查看大量特征成为可能。...可以创建查询图层以将数据添加到地图以进行更深入的分析。创建查询层时,可以创建物化视图将SQL查询存储在数据仓库中,以提高查询性能。...数据工程 使用“字段统计转表”工具将字段面板中的统计数据导出到单个表或每个字段类型(数字、文本和日期)的单独表。可以从统计面板中的菜单按钮访问该工具 。...取消统计计算。 将一个或多个字段从字段面板拖到接受输入字段的地理处理工具参数中。 字段面板显示图层中字段数的计数,以及与过滤器或搜索条件匹配的字段数的计数。

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    Apache Hudi 0.11 版本重磅发布,新特性速览!

    列统计索引包含所有/感兴趣的列的统计信息,以改进基于写入器和读取器中的键和列值范围的文件修剪,例如在 Spark 的查询计划中。 默认情况下它们被禁用。...使用元数据表进行data skipping 随着在元数据表中增加了对列统计的支持,数据跳过现在依赖于元数据表的列统计索引 (CSI),而不是其自己的定制索引实现(与 0.10.0 中添加的空间曲线相比)...异步索引 在 0.11.0 中,我们添加了一个新的异步服务,用于索引我们丰富的表服务集。它允许用户在元数据表中创建不同类型的索引(例如,文件、布隆过滤器和列统计信息),而不会阻塞摄取。...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。

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