首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

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:

  1. 登录GCP控制台:访问https://console.cloud.google.com并使用您的GCP帐号登录。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。
  6. 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。
  7. 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。
  8. 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!

由于在查找过程从各种数据文件收集索引数据成本很高,布隆索引和简单索引对于大型数据表现出较低性能。而且,这些索引不保留一对一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显着性能改进,因为延迟与摄取数据量成正比。这与其他全局索引形成鲜明对比,其中索引查找时间随着大小线性增加。...文件列表索引通过从维护分区到文件映射索引检索信息,消除了对递归文件系统调用(“列表文件”)需要。事实证明这种方法非常高效,尤其是在处理大量数据时。...在 Hudi 0.14.0 ,我们添加了一种新、更简单方法,使用名为 hudi_table_changes 值函数来获取 Hudi 数据最新状态或更改流。...请注意,存储上没有类型更改,即分区字段存储上用户定义类型写入。这对于上述键生成器来说是一个重大变化,将在 0.14.1 修复 - HUDI-6914

1.7K30

Apache Hudi 0.11.0版本重磅发布!

我们在元数据引入了多模式索引,显着提高文件索引查找性能和数据跳过查询延迟。元数据添加了两个新索引 1....使用元数据进行data skipping 随着在元数据增加了对列统计支持,数据跳过现在依赖于元数据列统计索引 (CSI),而不是其自己定制索引实现(与 0.10.0 添加空间曲线相比)...,允许利用数据跳过对于所有数据,无论它们是否执行布局优化程序(聚类)。...要从数据跳过受益,请确保同时写入器和读取器设置hoodie.enable.data.skipping=true,并在元数据启用元数据和列统计索引。...异步索引器 在 0.11.0 ,我们添加了一个新异步服务,用于索引我们丰富服务。它允许用户在元数据创建不同类型索引(例如,文件、布隆过滤器和列统计信息),而不会阻塞摄取

3.6K40
  • Apache Hudi 0.11 版本重磅发布,新特性速览!

    我们在元数据引入了多模式索引,显着提高文件索引查找性能和数据跳过查询延迟。...使用元数据进行data skipping 随着在元数据增加了对列统计支持,数据跳过现在依赖于元数据列统计索引 (CSI),而不是其自己定制索引实现(与 0.10.0 添加空间曲线相比)...,允许利用数据跳过对于所有数据,无论它们是否执行布局优化程序(聚类)。...要从数据跳过受益,请确保同时写入器和读取器设置hoodie.enable.data.skipping=true,并在元数据启用元数据和列统计索引。...异步索引 在 0.11.0 ,我们添加了一个新异步服务,用于索引我们丰富服务。它允许用户在元数据创建不同类型索引(例如,文件、布隆过滤器和列统计信息),而不会阻塞摄取

    3.4K30

    自动同步整个 MySQLOracle 数据进行数据分析

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

    50150

    通过 Flink SQL 使用 Hive 丰富流

    因此,Hive 与 Flink SQL 有两种常见用例: Lookup查找用于丰富数据流 用于写入 Flink 结果接收器 对于这些用例任何一个,还有两种方法可以使用 Hive 。...SSB 有一种注册Hive Catalog简单方法: 单击侧边栏上Data Provider”菜单 单击下方框“Register Catalog” 选择“Hive”作为Catalog类型...as a lookup table Hive 通常用作查找丰富 Flink 流。...可以使用Hive 属性“lookup.join.cache.ttl”(此值默认值一小时)配置缓存查找 TTL(生存时间),就像 Beeline 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许多业务用例中非常有用。我们深入探讨了使用 Hive 不同方法。我们还讨论了不同方法优缺点以及各种与缓存相关选项提高性能。

    1.2K10

    SqlAlchemy 2.0 中文文档(四十二)

    在实践,上述基于事件方法可能会有额外规则,以便只影响那些数据类型重要列,比如表名和可能列名查找,或者其他启发式方法,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(字典、集合和列表)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属性来“可缓存”。例如,一个接受查找值字典数据类型可以将其公开一系列排序后元组。...为了适应引用不可哈希结构数据类型字典、集合和列表数据类型,可以通过将可哈希结构分配给名称与参数名称对应属性来使这些对象“可缓存”。例如,接受查找值字典数据类型可以将其发布排序元组系列。...实际上,上述基于事件方法可能会有额外规则,以便仅影响那些数据类型很重要列,例如表名和可能列名查找,或者其他启发式方法,准确确定应该用 Python 数据类型建立哪些列。...实际上,上述基于事件方法可能会有额外规则,以便仅影响那些数据类型很重要列,例如表名和可能列名查找,或者其他启发式方法,准确确定应该用 Python 数据类型建立哪些列。

    18310

    基于AIGC写作尝试:深入理解 Apache Hudi

    开发Apache Hudi另一个关键动机是提供一个统一数据管理框架,可以处理不同类型数据工作负载;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。Hudi Table:Hudi是指使用Hudi进行管理数据。...编辑位于解压缩存档文件conf目录hudi-config.properties文件,配置Hudi设置,例如文件路径、名、模式和存储类型。...使用支持数据源(Avro、Parquet、JSON或ORC)将数据导入。...以下是优化性能一些技巧和建议:使用COPY_ON_WRITE类型获得最佳性能。这种类型在每次写操作时将数据写入新文件读取密集型工作负载提供更好性能。

    1.8K20

    「Hudi系列」Hudi查询&写入&常见问题汇总

    简而言之,映射文件组包含一组记录所有版本。 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)。...您所见,旧查询不会看到粉红色标记的当前进行提交文件,但是在该提交后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基于行(avro)数据格式。...例如,如果在最后一个小时中,在1000个文件分区仅更改了100个文件,那么与完全扫描该分区查找数据相比,使用Hudi增量拉取可以将速度提高10倍。

    6.4K42

    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问题,能够垂直阅读是很重要。 例如下面的问题: 缺失值识别 在上述示例,我们可以看到用于查找缺少值行和列指令。...数据集中每个样本都是一个带有指令和响应三元组,类似于我们前面看到示例。 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,创建聊天专家语言模型,ChatGPT。...在右边调优,其中使用指令和响应三元组进一步训练大型语言模型(GPT)或指令调优模型(ChatGPT),以便创建模型调优版本。 创建数据:合成增强 用于调优数据是如何创建呢?...对于一个采样,可以检测到在只出现一次值,并自动生成查找该值指令,在本例“93”。我们使用值列作为标签,比如是“music”。...我们可以从论文下表中看到不同任务总结。 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指令数据,为了创建更多样化数据,论文使用了三种类型增强。

    95221

    apache hudi 0.13.0版本重磅发布

    在旧版本 hudi ,您不能将多个流式摄取编写器摄取到同一个 hudi (一个具有并发 Spark 数据源编写器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 数据,如表名、数据库、所有者; 以及时间线数据提交瞬间、动作、状态等。...Change Data Capture 在 Hudi 用作流源情况下,我们希望了解属于单个提交记录所有更改。 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 是配置。 一旦启用,就不允许关闭它。...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 Hudi 1000 个分区基准显示,与现有的有界内存队列执行器类型相比,性能提高了 20%。

    1.8K10

    写入 Hudi 数据

    这些操作可以在针对数据发出每个提交/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,通过查找索引,首先将输入记录标记为插入或更新。...在运行启发式方法确定如何最好地将这些记录放到存储上,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加快存储优化启发式计算速度(以及其它未提及方面)。 所以对Hudi数据进行初始加载/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文件夹多个文件 增量导入 支持json、avro或自定义记录类型传入数据 管理检查点,回滚和恢复 利用...通过确保适当字段在数据模式可以为空,并在将这些字段设置null之后直接向数据插入更新这些记录,即可轻松实现这一点。

    1.5K40

    Apache Hudi数据布局黑科技了解下

    数据湖/仓库,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。...在摄取过程通常会根据时间在同一位置放置数据,但如果把查询频繁数据放在一起时,查询引擎性能会更好,大多数系统都倾向于支持独立优化来提高性能,解决未优化数据布局限制。...用户可以将该配置设置0强制新数据写入新文件组,或设置更高确保新数据被"填充"到现有小文件组,直到达到指定大小为止,但其会增加摄取延迟。...能够支持快速摄取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数据湖文件布局。...查询性能 我们使用生产环境一个分区创建了一个数据,该具有约2000万条记录,约200GB,数据具有多个session_id行。

    1.2K10

    SqlAlchemy 2.0 中文文档(四十一)

    方法调用实际 DDL 指令。...默认情况下,枚举数据库值被用作排序函数。 从版本 1.3.8 起新增。 omit_aliases – 当 true 时,将从 pep 435 枚举删除别名布尔值。...为了适应引用不可哈希结构(字典、集合和列表)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属性来“可缓存”。例如,一个接受查找值字典数据类型可以将其发布排序后元组序列。...为了适应引用不可哈希结构(字典、集合和列表)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属性来使这些对象“可缓存”。例如,一个接受查找值字典数据类型可以将其公开排序后元组序列。...例如,一个接受字典查找数据类型可以将其发布一系列排序后元组。

    29210

    隐藏云 API 细节,SQL 让这一切变简单

    外部数据包装器(FDW)是 Postgres 一个插件类别,用于外部数据创建数据。Postgres 绑定 postgres_fdw 支持跨本地和远程数据查询。...这些外部通常将 JSON 结果映射成简单类型:日期、文本、数字。有时候,如果 API 响应消息包含复杂 JSON 结构( 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,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,另一些移到 JSONB 列。如何决定哪些数据移到什么类型?这需要巧妙地平衡各种关注点,你只需要知道现代 SQL 支持灵活数据建模。...示例 7:将查询持久化为 create table aws_and_gcp_vulns as -- 插入示例 6 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

    4.2K30

    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应用场景,同时,Druid也通常被用来助力分析型应用图形化界面,或者当做需要快速聚合高并发后端API,Druid最适合应用于面向事件类型数据...大规模并行处理,Druid可以在整个集群并行处理查询。实时或批量摄取,Druid可以实时(已经被摄取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分布式,查询又可能命中多个较小lookup场景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)延迟不重要离线数据系统场景包括大连接(将一个大事实连接到另一个大事实),并且可以接受花费很长时间来完成这些查询Apache...解锁了一种新型工作流程Druid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数据分析解锁了一种新型查询与工作流程,它专为实时和历史数据高效快速即席查询而设计。

    14010

    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 按租户分布 共置意味着更好功能支持 查询性能 迁移现有应用程序 确定分布策略 选择分布键 确定类型 迁移准备源 添加分布键 回填新创建列 准备申请 Citus 设置 Development...引用 分发协调器数据 共置 从 Citus 5.x 升级 删除 修改 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) 有用诊断查询 查找哪个分片包含特定租户数据 查找分布列 检测锁 查询分片大小 查询所有分布式大小 识别未使用索引 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...如何更改哈希分区分片数? citus 如何支持 count(distinct) 查询? 分布式在哪些情况下支持唯一性约束? 如何在 Citus 集群创建数据库角色、功能、扩展等?...博文 Postgres 中使用 HyperLogLog 高效汇总表 没有 HLL 汇总表 — GitHub 事件数据例 没有 HLL,汇总表有一些限制 HLL 来拯救 HLL 和汇总表一起使用

    4.3K30

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

    在实践,Entity 对应于数据一行。Entity Type 是实体类( 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)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 schema,该字段反映了 storage 映射到 DB table/view 物理模式,并且能够提供生成 DDL 语句所有详细信息,数据库上构建...Transactions 只有一个 storage,并且有一个 Merge Table Events 提供服务(本质上是两个联合视图)。...连接实体类型 这是一个简单数据示例,其中包含可以在查询连接在一起多个实体类型

    65010
    领券