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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？

在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。 云解决方案会是解药吗？...我们之所以选择它，是因为我们的客户更喜欢谷歌的云解决方案，他们的数据具有结构化和可分析的特点，而且不要求低延迟，所以 BigQuery 似乎是一个完美的选择。...Kafka 给了我们另一个优势——我们可以将所有的数据推到 Kafka 上，并保留一段时间，然后再将它们传输到目的地，不会给 MySQL 集群增加很大的负载。...在迁移了所有记录之后，我们部署了新版本的应用程序，它向新表进行插入，并删除了旧表，以便回收空间。当然，为了将旧数据迁移到新表中，你需要有足够的空闲可用空间。...不过，在我们的案例中，我们在迁移过程中不断地备份和删除旧分区，确保有足够的空间来存储新数据。 ?

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20亿条记录的MySQL大表迁移实战

在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。 云解决方案会是解药吗？...我们之所以选择它，是因为我们的客户更喜欢谷歌的云解决方案，他们的数据具有结构化和可分析的特点，而且不要求低延迟，所以 BigQuery 似乎是一个完美的选择。...Kafka 给了我们另一个优势——我们可以将所有的数据推到 Kafka 上，并保留一段时间，然后再将它们传输到目的地，不会给 MySQL 集群增加很大的负载。...在迁移了所有记录之后，我们部署了新版本的应用程序，它向新表进行插入，并删除了旧表，以便回收空间。当然，为了将旧数据迁移到新表中，你需要有足够的空闲可用空间。...不过，在我们的案例中，我们在迁移过程中不断地备份和删除旧分区，确保有足够的空间来存储新数据。

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    详细对比后，我建议这样选择云数据仓库

    其中，从多种来源提取数据、把数据转换成可用的格式并存储在仓库中，是理解数据的关键。 此外，通过存储在仓库中的有价值的数据，你可以超越传统的分析工具，通过 SQL 查询数据获得深层次的业务洞察力。...乐天的分析副总裁 Mark Stange-Tregear 说： “我知道我光为向销售团队提供报告就支付了多少钱，同时我也知道我们为财务分析提取数据的费用是多少。”...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。...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。...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。由于数据传输路径共享相同的基础设施，因此可以更好地进行优化。

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    ClickHouse 提升数据效能

    带着天真的热情，我提出了一系列我认为在 GA4 中回答起来微不足道的问题，例如“从发布之日起，每个博客的浏览量分布情况如何？”...鉴于数据量相对较低，令人惊讶的是 Google Analytics 中的查询经常报告数据正在被采样。对于我们来说，当发出使用大量维度或跨越很宽时间段的临时查询（报告似乎更可靠）时，这一点就性能出来了。...最佳解决方案似乎是将数据导出到 BigQuery。与其他解决方案（例如数据 API）相比，这具有许多优势，包括： l这将导出没有采样的原始数据。...*这是在进一步的架构优化之前，例如删除 Nullable。 8.2.查询性能 GA4 的 BigQuery 导出服务不支持历史数据导出。...想象一下这样一个世界，您只需输入“向我显示去年一段时间内有关 X 的页面的新用户”，您就会神奇地看到一张图表。是的，雄心勃勃。可能是一个童话故事。敬请关注。

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    安装Google Analytics 4 后的十大必要设置

    数据保留 数据保留时间对探索会有影响，探索里能选择的最大时间范围就是你设置的保留时间，如果你没有设置，GA4里的数据保留默认是2个月，探索里最多可以对最近两个月的数据做分析，所以，一定要将数据保留事件设置为最长时间...过了设置时间，Google Analytics 4 服务器就会自动删除这些数据，会影响探索里对数据的使用，固定报告是不影响，它是每月自动删除一次达到保留期限的数据。...中的Google Signal 数据过滤 其实这个就是过滤器了，是将自己内部流量过滤，目前只能过滤开发流量和通过IP维度的数据，详细的可以看GA4中过滤内部流量（过滤器） 隐去数据 隐去数据是将...GA4的原始数据，可以通过关联导出到BigQuery的方式获取原始数据。...延伸阅读：Google Analytics 4 关联BigQuery入门指引 在报告中使用的ID 在报告中默认使用的ID、默认报告身份，其实就是怎么去识别用户的，设置的位置在媒体资源层级下下面：

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    ClickHouse 提升数据效能

    带着天真的热情，我提出了一系列我认为在 GA4 中回答起来微不足道的问题，例如“从发布之日起，每个博客的浏览量分布情况如何？”...鉴于数据量相对较低，令人惊讶的是 Google Analytics 中的查询经常报告数据正在被采样。对于我们来说，当发出使用大量维度或跨越很宽时间段的临时查询（报告似乎更可靠）时，这一点就性能出来了。...最佳解决方案似乎是将数据导出到 BigQuery。与其他解决方案（例如数据 API）相比，这具有许多优势，包括： l这将导出没有采样的原始数据。...*这是在进一步的架构优化之前，例如删除 Nullable。 8.2.查询性能 GA4 的 BigQuery 导出服务不支持历史数据导出。...想象一下这样一个世界，您只需输入“向我显示去年一段时间内有关 X 的页面的新用户”，您就会神奇地看到一张图表。是的，雄心勃勃。可能是一个童话故事。敬请关注。

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    ClickHouse 提升数据效能

    带着天真的热情，我提出了一系列我认为在 GA4 中回答起来微不足道的问题，例如“从发布之日起，每个博客的浏览量分布情况如何？”...鉴于数据量相对较低，令人惊讶的是 Google Analytics 中的查询经常报告数据正在被采样。对于我们来说，当发出使用大量维度或跨越很宽时间段的临时查询（报告似乎更可靠）时，这一点就性能出来了。...最佳解决方案似乎是将数据导出到 BigQuery。与其他解决方案（例如数据 API）相比，这具有许多优势，包括： l这将导出没有采样的原始数据。...*这是在进一步的架构优化之前，例如删除 Nullable。 8.2.查询性能 GA4 的 BigQuery 导出服务不支持历史数据导出。...想象一下这样一个世界，您只需输入“向我显示去年一段时间内有关 X 的页面的新用户”，您就会神奇地看到一张图表。是的，雄心勃勃。可能是一个童话故事。敬请关注。

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

    未设置数据保留期限 GA4 默认提供两个月的数据保留期，您可以选择将其设置为 14 个月。保留期适用于探索中的自定义报告，而标准报告中的数据永不过期。...保留期过后，数据将被自动删除，这意味着如果您在设置 GA4 时未更改该设置，您将无法运行同比自定义报告，并且会丢失宝贵的历史数据。...换言之，每当用户参与一项新活动时，他们的数据保留期就会再延长 14 个月。 老实说，我想不出你会选择关闭该选项的用例，所以我保持打开状态。 2....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。...在这种情况下，它会从报表中隐藏用户数据，并根据用户行为对数据进行建模。数据建模可能会带来一定程度的不准确性，因为它是一种估计而不是精确的测量。

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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

    【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata 是一个以低延迟数据移动为核心优势构建的现代数据平台，内置 60+ 数据连接器，拥有稳定的实时采集和传输能力、秒级响应的数据实时计算能力...作为自带 ETL 的实时数据平台，我们也看到了很多从传统内部数据仓库向 BigQuery 的数据迁移需求。...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。...借助 Tapdata 出色的实时数据能力和广泛的数据源支持，可以在几分钟内完成从源库到 BigQuery 包括全量、增量等在内的多重数据同步任务。...此外，对于数据同步任务而言，Tapdata 同时兼具如下优势： 内置 60+ 数据连接器，稳定的实时采集和传输能力 以实时的方式从各个数据来源，包括数据库、API、队列、物联网等数据提供者采集或同步最新的数据变化

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    使用 SQL 也能玩转机器学习

    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。...其实两年前就看到相关文章，比如阿里的SQLFlow，使用 SQL 实现机器学习，但是 Python 在机器学习领域的生态太强大了，虽然使用 SQL 要比 Python 的门槛更低，我依然觉得这个不会应用到生产环境或者实际使用...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。...甚至都不需要繁琐的完成不同数据源之间的传输工作了。

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    用MongoDB Change Streams 在BigQuery中复制数据

    这种方法不会跟踪已删除记录。我们只是把他们从原始集合中移除了，但永远不会在Big Query表中进行更新。...这样，我们就会在集合中发生每个变化（包括删除操作）时得到警示。...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。...我们也可以跟踪删除以及所有发生在我们正在复制的表上的变化（这对一些需要一段时间内的变化信息的分析是很有用的）。 由于在MongoDB变更流爬行服务日期之前我们没有任何数据，所以我们错失了很多记录。

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    大数据已死？谷歌十年老兵吐槽：收起 PPT 吧！数据大小不重要，能用起来才重要

    我是谁，我为什么关心这些？ 十多年来，我一直在为大数据摇旗呐喊。我是谷歌 BigQuery 的创始工程师。...我们可以通过几种方式验证这一点: 查看数据 (定量地)、询问人们是否有过大数据的感知经历 (定性地)、从基本原理 (归纳地) 思考分析。 在 BigQuery 工作时，我花了很多时间研究客户规模。...我用了很多不同的分析方法，以确保结果不被进行了大量查询的几个客户的行为所扭曲。我还把仅对元数据的查询剔除了，这是 BigQuery 中不需要读取任何数据的部分查询。...现代分析数据库可以通过列投影来只读字段的子集，通过分区修剪来只读较窄的日期范围。他们通常可以更进一步，通过聚类或自动微分区，利用数据中的局部性来消除段。...或者有一笔巨大的欺诈交易，使 2017 年第三季度看起来比实际情况要好得多。从历史时间段提取数据的业务逻辑会变得越来越复杂。

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    三分钟基础：什么是流量控制？

    发送方收到之后，便会调整自己的发送速率，也就是调整自己发送窗口的大小，当发送方收到接收窗口的大小为0时，发送方就会停止发送数据，防止出现大量丢包情况的发生。 ?...为了解决这种问题，我们采用了另外一种策略：当发送方收到接受窗口 win = 0 时，这时发送方停止发送报文，并且同时开启一个定时器，每隔一段时间就发个测试报文去询问接收方，打听是否可以继续发送数据了，如果可以...在这里插入图片描述 四、一些术语及其注意点说明 1、这里说明下，由于TCP/IP支持全双工传输，因此通信的双方都拥有两个滑动窗口，一个用于接受数据，称之为接收窗口；一个用于发送数据，称之为拥塞窗口(即发送窗口...在早期的TCP协议中，接受接受窗口的大小确实是固定的，不过随着网络的快速发展，固定大小的窗口太不灵活了，成为TCP性能瓶颈之一，也就是说，在现在的TCP协议中，接受窗口的大小是根据某种算法动态调整的。...推荐阅读全部文章详细分类与整理（算法+数据结构+计算机基础） 玩公众号写文章一年多以来，我经历了被喷被拉黑被赞美，我酸了 有必要说一说即将到来的春招（经历+重要性+如何准备） 普普通通，我的三年大学历经两个月

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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？

    图 2：BigQuery 评估结果摘要 作为我们蓝图的一部分，我们决定处理图 1 中所示的“分析仓库”。 我们使用的方法 我们选择了要探索的云和仓库后就确定了以下路径并开始进入下一阶段。...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。...它的转译器让我们可以在 BigQuery 中创建 DDL，并使用该模式（schema）将 DML 和用户 SQL 从 Teradata 风味转为 BigQuery。...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。...团队正在研究流式传输能力，以将站点数据集直接注入 BigQuery，让我们的分析师近乎实时地使用。

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

    它们都属于无服务器交互式查询类型的服务，能够直接对位于云存储中的数据进行访问和查询，免去了数据搬运的麻烦。...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。...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)...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。

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    应用程序崩溃，融资泡汤，我们三个程序员惨被祭天

    当用户从移动前端向 Firestore 推送的是字符串数据而非数字数据时，应用就会崩溃。 4融资计划泡汤，我们成了替罪羊 资方大哥们拒绝了投资申请。...我很感谢这段经历，公司粗暴的处置方式倒是让我有了两个月的过渡期。在此期间，我又投了七家公司并顺利找到第二份工作。 但我永远不会忘记这种耻辱。...我知道，管理者之间的品质与水准天差地别，我也听说并亲身接触过不少卓越的 CEO 与 CTO。但也许是命运的捉弄，我在人生的第一段职业经历中就遇上了最糟糕的管理者，不知道这到底算好事还是坏事。...最后，我想提醒各位开发者朋友，千万不要在这种没有尊重、没有价值、而且压力巨大的工作岗位上浪费生命。如果我在那家公司再待六个月，换来的不可能是任何有意义的积累、只是永远无法挽回的一段职业青春。...programmers-got-fired-including-me-due-to-a-single-app-crash-35d4c94555da 本周好文推荐 中国移动翼龙无人机为河南受灾地区提供网络；阿里云抄袭官司达成和解；华为云电脑停止服务和运营：数据将永久删除

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    拿起Python，防御特朗普的Twitter！

    由于这些（以及更多）原因，我们需要将数据从代码中分离出来。换句话说，我们需要将字典保存在单独的文件中，然后将其加载到程序中。 文件有不同的格式，这说明数据是如何存储在文件中的。...训练一个NLP模型基于川普Twitter 在前面的例子中，我们只有一个句子来训练模型。我现在将使用大约3000条来自川普的推文来训练一个深度学习模型。 数据 ?...推文清洁技巧： 删除引号 理想情况下，我想把“and“当作一个单词来对待。然而，我们发现Tokenizer并不总是将这些单词视为单个单词。 删除URL. #和@。其中大多数只出现一次。...我们试图通过大幅增加模型的复杂性来解决这个问题，但是并不是很成功。似乎删除不经常出现的单词是非常有用的方法。...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。

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    开源OLAP系统的比较：ClickHouse、Druid和Pinot

    没有点更新和删除 从数据库的另一端来看，与诸如Kudu，InfluxDB和Vertica（？）之类的列式系统相反，ClickHouse，Druid和Pinot不支持点更新和删除。...Yandex的ClickHouse开发人员的目标是将来支持更新和删除，但是我不确定这是否是真正的点查询或数据范围的更新和删除。...大数据样式提取 所有ClickHouse，Druid和Pinot都支持从Kafka接收流数据。Druid和Pinot支持Lambda样式的流传输和同一数据的批量提取。...ZooKeeper中仅保留有关从段ID到加载该段的查询处理节点列表的映射的最少信息。 其余的扩展元数据（例如段的大小，其数据中的维度和指标列表等）仅存储在SQL数据库中。...如果由于数据段太旧而将其从集群中逐出（这是时间序列数据库的常见功能，所有ClickHouse，Druid和Pinot都具有），则将它们从查询处理节点上卸载，并从ZooKeeper中删除有关它们的元数据，

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    一顿操作猛如虎，涨跌全看特朗普！

    由于这些（以及更多）原因，我们需要将数据从代码中分离出来。换句话说，我们需要将字典保存在单独的文件中，然后将其加载到程序中。 文件有不同的格式，这说明数据是如何存储在文件中的。...我现在将使用大约3000条来自川普的推文来训练一个深度学习模型。 数据 让我们从dataframe中随机选择的10条推文。它显示推文包含许多仅出现一次的术语或对预测不感兴趣的术语。...推文清洁技巧： 删除引号 理想情况下，我想把“and“当作一个单词来对待。然而，我们发现Tokenizer并不总是将这些单词视为单个单词。 删除URL. #和@。其中大多数只出现一次。...我们试图通过大幅增加模型的复杂性来解决这个问题，但是并不是很成功。似乎删除不经常出现的单词是非常有用的方法。...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。

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