开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何在GCP Data Fusion中摄取类型为Table的数据集，以用作Wrangler插件中的' table - lookup‘指令中的查找表

GCP Data Fusion是Google Cloud Platform (GCP)提供的一种托管式数据集成服务，用于将各种类型的数据从不同数据源导入和处理。

要在GCP Data Fusion中摄取类型为Table的数据集，以用作Wrangler插件中的'table-lookup'指令中的查找表，可以按照以下步骤操作：

登录GCP控制台：访问https://console.cloud.google.com并使用您的GCP帐号登录。
创建一个新的Data Fusion实例：在GCP控制台上导航到Data Fusion页面，然后点击“创建实例”按钮。按照页面上的指导进行设置，包括选择实例的位置、配置网络选项等。
打开Data Fusion工作室：在实例创建成功后，点击相应实例的名称，然后点击“打开工作室”按钮。
创建数据源：在Data Fusion工作室中，点击左侧导航栏的“数据源”选项卡，然后点击“创建数据源”按钮。根据数据源的具体情况选择合适的数据源类型，并填写相关的连接信息和认证凭据。
创建Pipeline：在Data Fusion工作室中，点击左侧导航栏的“Pipeline”选项卡，然后点击“创建Pipeline”按钮。在Pipeline中，您可以定义数据集成和处理的工作流程。
添加Wrangler插件：在Pipeline中，将需要进行数据查找的数据集作为输入数据源添加到Pipeline中。然后，拖动并放置一个Wrangler插件到Pipeline画布上。点击Wrangler插件，然后点击“编辑”按钮。
配置Wrangler插件：在Wrangler插件的编辑界面中，找到并选择“table-lookup”指令。在该指令中，您可以指定要查找的表以及相关的查找条件和字段映射。将之前创建的Table数据集作为查找表进行配置。
运行Pipeline：保存Pipeline配置后，点击画布上方的“运行”按钮来启动Pipeline的运行。数据将被摄取并按照Pipeline中定义的处理步骤进行处理。

至于具体的GCP Data Fusion的产品介绍和相关产品链接地址，请参考GCP官方文档或搜索相关资料以获取最新信息。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Apache Hudi 0.14.0版本重磅发布！

由于在查找过程中从各种数据文件收集索引数据的成本很高，布隆索引和简单索引对于大型数据集表现出较低的性能。而且，这些索引不保留一对一的记录键来记录文件路径映射；相反，他们在查找时通过优化搜索来推断映射。...通过记录级别索引，可以观察到大型数据集的显着性能改进，因为延迟与摄取的数据量成正比。这与其他全局索引形成鲜明对比，其中索引查找时间随着表大小线性增加。...文件列表索引通过从维护分区到文件映射的索引检索信息，消除了对递归文件系统调用（如“列表文件”）的需要。事实证明这种方法非常高效，尤其是在处理大量数据集时。...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。...请注意，存储上没有类型更改，即分区字段以存储上的用户定义类型写入。这对于上述键生成器来说是一个重大变化，将在 0.14.1 中修复 - HUDI-6914

1.7K3 0

Apache Hudi 0.11.0版本重磅发布！

我们在元数据表中引入了多模式索引，以显着提高文件索引中的查找性能和数据跳过的查询延迟。元数据表中添加了两个新索引 1....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）...，允许利用数据跳过对于所有数据集，无论它们是否执行布局优化程序（如聚类）。...要从数据跳过中受益，请确保同时为写入器和读取器设置hoodie.enable.data.skipping=true，并在元数据表中启用元数据表和列统计索引。...异步索引器在 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。

3.6K4 0

Apache Hudi 0.11 版本重磅发布，新特性速览!

我们在元数据表中引入了多模式索引，以显着提高文件索引中的查找性能和数据跳过的查询延迟。...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)...，允许利用数据跳过对于所有数据集，无论它们是否执行布局优化程序（如聚类）。...要从数据跳过中受益，请确保同时为写入器和读取器设置hoodie.enable.data.skipping=true，并在元数据表中启用元数据表和列统计索引。...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。

3.4K3 0

自动同步整个 MySQLOracle 数据库以进行数据分析

Flink-Doris-Connector 1.4.0 允许用户一步将包含数千个表的整个数据库（MySQL或Oracle ）摄取到Apache Doris（一种实时分析数据库）中。...如果数据源包含 Doris 中不存在的表，Connector 会自动在 Doris 中创建相同的表，并利用 Flink 的侧输出来方便一次摄取多个表；如果源中发生架构更改，它将自动获取 DDL 语句并在...在生产环境中的万表数据库同步中也提供了高性能和系统稳定性。...之前在Flink CDC中，需要为每个表创建一个Flink作业，并在源端建立日志解析链路，但现在通过全库摄取，源数据库的资源消耗大大减少。也是增量更新和全量更新的统一解决方案。...5、支持更多数据类型除了常见的数据类型外，Flink-Doris-Connector 1.4.0 还支持 Doris 中的 DecimalV3/DateV2/DateTimev2/Array/JSON

5015 0

Apache Druid介绍

你可能具有多个数据表，但是查询通常只针对一个大型的分布数据表，但是，查询又可能需要查询多个较小的 lookup 表。...高基数在 SQL 中，基数（cardinality）的定义为一个数据列中独一无二数据的数量。...例如我们常定义的 USERS 数据表中的 USER_ID 字段，这个字段中的数据通常被定义为 1 到 n。...Fact Table 与 Fact Table 对应的表是 Dimension Table。这 2 个表是数据仓库的两个概念，为数据仓库的两种类型表。从保存数据的角度来说，本质上没区别，都是表。...Dimension Table 用来存描述性的数据，比如说用来描述 Fact 表中的数据，如区域，销售代表，产品等。

1.5K2 0

通过 Flink SQL 使用 Hive 表丰富流

因此，Hive 表与 Flink SQL 有两种常见的用例： Lookup（查找）表用于丰富数据流用于写入 Flink 结果的接收器对于这些用例中的任何一个，还有两种方法可以使用 Hive 表。...SSB 有一种注册Hive Catalog的简单方法：单击侧边栏上的“Data Provider”菜单单击下方框中的“Register Catalog” 选择“Hive”作为Catalog类型...as a lookup table Hive 表通常用作查找表以丰富 Flink 流。...可以使用Hive 表的属性“lookup.join.cache.ttl”（此值的默认值为一小时）配置缓存查找表的 TTL（生存时间），就像 Beeline 中的这样或Hue：优点：不需要定义 DDL...这在涉及使用查找数据丰富数据流的许多业务用例中非常有用。我们深入探讨了使用 Hive 表的不同方法。我们还讨论了不同方法的优缺点以及各种与缓存相关的选项以提高性能。

1.2K1 0

SqlAlchemy 2.0 中文文档（四十二）

在实践中，上述基于事件的方法可能会有额外的规则，以便只影响那些数据类型重要的列，比如表名和可能列名的查找表，或者其他启发式方法，以准确确定应该用 Python 数据类型来建立哪些列。...为了适应引用不可哈希结构（如字典、集合和列表）的数据类型，这些对象可以通过将可哈希结构分配给与参数名称对应的属性来“可缓存”。例如，一个接受查找值字典的数据类型可以将其公开为一系列排序后的元组。...为了适应引用不可哈希结构的数据类型，如字典、集合和列表的数据类型，可以通过将可哈希结构分配给名称与参数名称对应的属性来使这些对象“可缓存”。例如，接受查找值字典的数据类型可以将其发布为排序的元组系列。...实际上，上述基于事件的方法可能会有额外的规则，以便仅影响那些数据类型很重要的列，例如表名和可能列名的查找表，或者其他启发式方法，以准确确定应该用 Python 数据类型建立哪些列。...实际上，上述基于事件的方法可能会有额外的规则，以便仅影响那些数据类型很重要的列，例如表名和可能列名的查找表，或者其他启发式方法，以准确确定应该用 Python 数据类型建立哪些列。

1831 0

基于AIGC写作尝试：深入理解 Apache Hudi

开发Apache Hudi的另一个关键动机是提供一个统一的数据管理框架，可以处理不同类型的数据工作负载；Hudi提供支持各种数据格式、摄取模式和查询引擎，使其成为数据管理的多功能框架，这使得组织可以使用单个框架来管理不同类型的数据工作负载...它可以从各种来源（例如Kafka，AWS S3等）读取输入数据流，将其与现有数据集合并，并输出到Hudi表中。Hudi Table：Hudi表是指使用Hudi进行管理的数据集。...编辑位于解压缩存档文件conf目录中的hudi-config.properties文件，以配置Hudi设置，例如文件路径、表名、模式和存储类型。...使用支持的数据源（如Avro、Parquet、JSON或ORC）将数据导入表中。...以下是优化性能的一些技巧和建议：使用COPY_ON_WRITE表类型以获得最佳性能。这种表类型在每次写操作时将数据写入新文件中，为读取密集型工作负载提供更好的性能。

1.8K2 0

「Hudi系列」Hudi查询&写入&常见问题汇总

简而言之，映射的文件组包含一组记录的所有版本。存储类型和视图 Hudi存储类型定义了如何在DFS上对数据进行索引和布局以及如何在这种组织之上实现上述原语和时间轴活动（即如何写入数据）。...如您所见，旧查询不会看到以粉红色标记的当前进行中的提交的文件，但是在该提交后的新查询会获取新数据。因此，查询不受任何写入失败/部分写入的影响，仅运行在已提交数据上。...写时复制（COW）与读时合并（MOR）存储类型之间有什么区别写时复制（Copy On Write）：此存储类型使客户端能够以列式文件格式（当前为parquet）摄取数据。...读时合并（Merge On Read）：此存储类型使客户端可以快速将数据摄取为基于行（如avro）的数据格式。...例如，如果在最后一个小时中，在1000个文件的分区中仅更改了100个文件，那么与完全扫描该分区以查找新数据相比，使用Hudi中的增量拉取可以将速度提高10倍。

6.4K4 2

写入 Hudi 数据集

这些操作可以在针对数据集发出的每个提交/增量提交中进行选择/更改。 UPSERT（插入更新）：这是默认操作，在该操作中，通过查找索引，首先将输入记录标记为插入或更新。...在运行启发式方法以确定如何最好地将这些记录放到存储上，如优化文件大小之类后，这些记录最终会被写入。对于诸如数据库更改捕获之类的用例，建议该操作，因为输入几乎肯定包含更新。...BULK_INSERT（批插入）：插入更新和插入操作都将输入记录保存在内存中，以加快存储优化启发式计算的速度（以及其它未提及的方面）。所以对Hudi数据集进行初始加载/引导时这两种操作会很低效。...从Kafka单次摄取新事件，从Sqoop、HiveIncrementalPuller输出或DFS文件夹中的多个文件增量导入支持json、avro或自定义记录类型的传入数据管理检查点，回滚和恢复利用...通过确保适当的字段在数据集模式中可以为空，并在将这些字段设置为null之后直接向数据集插入更新这些记录，即可轻松实现这一点。

1.5K4 0

apache hudi 0.13.0版本重磅发布

在旧版本的 hudi 中，您不能将多个流式摄取编写器摄取到同一个 hudi 表中（一个具有并发 Spark 数据源编写器的流式摄取编写器与锁提供程序一起工作；但是，不支持两个 Spark 流式摄取编写器...Metaserver 存储 Hudi 表的元数据，如表名、数据库、所有者；以及时间线的元数据，如提交瞬间、动作、状态等。...Change Data Capture 在 Hudi 表用作流源的情况下，我们希望了解属于单个提交的记录的所有更改。例如，我们想知道哪些记录被插入、删除和更新。...请注意，hoodie.table.cdc.enabled 是表配置。一旦启用，就不允许为该表关闭它。...当数据量很大时，这会增加写入吞吐量。将 1 亿条记录写入云存储上的 Hudi 表中的 1000 个分区的基准显示，与现有的有界内存队列执行器类型相比，性能提高了 20%。

1.8K1 0

Table-GPT:让大语言模型理解表格数据

对于表格，为了能够回答某些类型的问题，能够垂直阅读是很重要的。例如下面的问题：缺失值识别在上述示例中，我们可以看到用于查找表中缺少值的行和列的指令。...数据集中的每个样本都是一个带有指令、表和响应的三元组，类似于我们前面看到的示例。左侧指令调优，大型语言模型在指令和响应元组上进行训练，在这里称为补全，以创建聊天专家语言模型，如ChatGPT。...在右边表调优，其中使用指令、表和响应的三元组进一步训练大型语言模型(如GPT)或指令调优模型(如ChatGPT)，以便创建模型的表调优版本。创建数据集:合成增强用于表调优的数据集是如何创建的呢？...对于一个采样表，可以检测到在表中只出现一次的值，并自动生成查找该值的指令，在本例中为“93”。我们使用值的列作为标签，比如是“music”。...我们可以从论文的下表中看到不同任务的总结。第二步是增强阶段在合成步骤之后，就已经有了一个多样化的表指令数据集，为了创建更多样化的数据集，论文使用了三种类型的增强。

9522 1

Apache Hudi数据布局黑科技了解下

在数据湖/仓库中，需要在摄取速度和查询性能之间进行权衡，数据摄取通常更喜欢小文件以改善并行性并使数据尽快可用于查询，但很多小文件会导致查询性能下降。...在摄取过程中通常会根据时间在同一位置放置数据，但如果把查询频繁的数据放在一起时，查询引擎的性能会更好，大多数系统都倾向于支持独立的优化来提高性能，以解决未优化的数据布局的限制。...用户可以将该配置设置为0以强制新数据写入新的文件组，或设置为更高的值以确保新数据被"填充"到现有小的文件组中，直到达到指定大小为止，但其会增加摄取延迟。...为能够支持快速摄取的同时不影响查询性能，我们引入了Clustering服务来重写数据以优化Hudi数据湖文件的布局。...表查询性能我们使用生产环境表的一个分区创建了一个数据集，该表具有约2000万条记录，约200GB，数据集具有多个session_id的行。

1.2K1 0

SqlAlchemy 2.0 中文文档（四十一）

方法以调用实际的 DDL 指令。...默认情况下，枚举的数据库值被用作排序函数。从版本 1.3.8 起新增。 omit_aliases – 当为 true 时，将从 pep 435 枚举中删除别名的布尔值。...为了适应引用不可哈希结构（如字典、集合和列表）的数据类型，这些对象可以通过将可哈希结构分配给与参数名称对应的属性来“可缓存”。例如，一个接受查找值字典的数据类型可以将其发布为排序后的元组序列。...为了适应引用不可哈希结构（如字典、集合和列表）的数据类型，可以通过将可哈希结构分配给与参数名称相对应的属性来使这些对象“可缓存”。例如，一个接受查找值字典的数据类型可以将其公开为排序后的元组序列。...例如，一个接受字典查找值的数据类型可以将其发布为一系列排序后的元组。

2921 0

隐藏云 API 的细节，SQL 让这一切变简单

外部数据包装器（FDW）是 Postgres 的一个插件类别，用于为外部数据创建数据库表。Postgres 的绑定 postgres_fdw 支持跨本地和远程数据库的查询。...这些外部表通常将 JSON 结果映射成简单的列类型：日期、文本、数字。有时候，如果 API 响应消息中包含复杂的 JSON 结构（如 AWS 策略文档），结果会显示成 JSONB 列。...各种 API 插件这些插件是用 Go 编写的，回退 / 重试逻辑、数据类型转换、缓存和凭证由插件 SDK 负责处理。...插件开发者可以将一些 API 数据移到普通的列中，另一些移到 JSONB 列中。如何决定哪些数据移到什么类型的列中？这需要巧妙地平衡各种关注点，你只需要知道现代 SQL 支持灵活的数据建模。...示例 7：将查询持久化为表 create table aws_and_gcp_vulns as -- 插入示例 6 的内容示例 8：将查询保存为物化视图创建物化视图 aws_and_gcp_vulns

4.2K3 0

Apache Hudi 0.10.0版本重磅发布！

Hudi 表摄取/流式传输记录的能力。...对于日志数据等非更新数据集，Flink Writer现在支持直接追加新的数据集而不合并，这是带有INSERT操作的Copy On Write表类型的默认模式，默认情况下 Writer不合并现有的小文件，...Flink的写入和读取也支持元数据Metadata表，元数据表可以明显减少写入和读取是对于底层存储的分区查找和文件List。配置 metadata.enabled=true以启用此功能。 4....这在云存储中可能非常昂贵，同时可能会根据数据集的规模/大小限制请求，因此我们早在 0.7.0版本中就引入了元数据表来缓存Hudi表的文件列表。...Spark SQL 如Create Table语法详情参考Create-table-datasource[14]。

2.4K2 0

Citus 11 官方手册脑图 - PostgreSQL 超大规模分布式数据库解决方案上手指南

分布表按租户分布表共置意味着更好的功能支持查询性能迁移现有应用程序确定分布策略选择分布键确定表的类型为迁移准备源表添加分布键回填新创建的列准备申请 Citus 设置 Development...引用表分发协调器数据共置表从 Citus 5.x 升级删除表修改表添加/修改列添加/删除约束使用 NOT VALID 约束添加/删除索引类型和函数手动修改摄取、修改数据 (DML...(250K - 2M/s) 有用的诊断查询查找哪个分片包含特定租户的数据查找表的分布列检测锁查询分片的大小查询所有分布式表的大小识别未使用的索引监控客户端连接数查看系统查询活动查询为什么查询等待...如何更改哈希分区表的分片数？ citus 如何支持 count(distinct) 查询？分布式表在哪些情况下支持唯一性约束？如何在 Citus 集群中创建数据库角色、功能、扩展等？...博文 Postgres 中使用 HyperLogLog 的高效汇总表没有 HLL 的汇总表 — 以 GitHub 事件数据为例没有 HLL，汇总表有一些限制 HLL 来拯救 HLL 和汇总表一起使用

4.3K3 0

Druid介绍

Druid最常被当做数据库来用以支持实时摄取、高性能查询和高稳定运行的应用场景，同时，Druid也通常被用来助力分析型应用的图形化界面，或者当做需要快速聚合的高并发后端API，Druid最适合应用于面向事件类型的数据...大规模并行处理，Druid可以在整个集群中并行处理查询。实时或批量摄取，Druid可以实时（已经被摄取的数据可立即用于查询）或批量摄取数据。...100毫秒到几秒钟之间数据具有时间属性（Druid针对时间做了优化和设计）在多表场景下，每次查询仅命中一个大的分布式表，查询又可能命中多个较小的lookup表场景中包含高基维度数据列（例如URL，用户ID...Druid支持流式插入，但不支持流式更新（更新操作是通过后台批处理作业完成）延迟不重要的离线数据系统场景中包括大连接（将一个大事实表连接到另一个大事实表），并且可以接受花费很长时间来完成这些查询Apache...解锁了一种新型的工作流程Druid为点击流、APM、供应链、网络监测、市场营销以及其他事件驱动类型的数据分析解锁了一种新型的查询与工作流程，它专为实时和历史数据高效快速的即席查询而设计。

1401 0

Kylin及数据仓库的技术概念详解

2， Data Model 这描述了一个星型数据模型，定义了flat/lookup表和过滤条件。...3，Derived 在查找表中，可以从它的PK生成一些维度，所以它们和事实表中的FK有特定的映射关系。所以这些维度是派生的，不参与长方体生成。...LookupTable Lookup Table包含对事实表的某些列进行扩充说明的字段。...在Kylin的quick start中给出sample cube（kylin_sales_cube）——其Fact Table为购买记录，lookup table有两个：用于对购买日期PART_DT、商品的...维度(Dimension) 维表（Dimension Table）是由fact table与lookup table逻辑抽象出来的表，包含了多个相关的列（即dimension），以提供对数据的多维观察；

1.2K8 0

Sentry 监控 - Snuba 数据中台架构(Data Model 简介)

在实践中，Entity 对应于数据库表中的一行。Entity Type 是实体的类（如 Errors 或 Transactions）。...准确地说，一致性单位（取决于 Entity Type）甚至可以更小，并且取决于数据摄取主题(data ingestion topics)的分区方式（例如 project_id），实体类型是 Snuba...因此，每个存储都有一个由字段及其类型定义的 schema，该字段反映了 storage 映射到的 DB table/view 的物理模式，并且能够提供生成 DDL 语句的所有详细信息，以在数据库上构建表...Transactions 只有一个 storage，并且有一个 Merge Table 来为 Events 提供服务（本质上是两个表联合的视图）。...连接实体类型这是一个简单的数据集示例，其中包含可以在查询中连接在一起的多个实体类型。

6501 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭