output=$ \ | gzip > /data/my_index.json.gz # 将查询结果备份到文件 elasticdump \ --input=http://production.es.com.../templates.json \ --output=http://es.com:9200 \ --type=template # 索引数据导出到一个文件中，并将文件拆分成多个部分，每部分的大小为...://${bucket_name}/${file_name}.json" # 从指定的 MinIO 存储中读取一个 JSON 文件，然后将该文件中的数据导入到指定的 Elasticsearch 索引中...这更像是一个选项，用于在不关心丢失一些行的情况下获取尽可能多的数据到索引中，类似于 `timeout` 选项（默认：0） --outputTransport 提供一个自定义的 js 文件用作输出传输...建议在非高峰时段进行操作，或分批次进行迁移以减少对生产环境的影响。 权限：确保有足够的权限来访问 Elasticsearch 集群和数据存储（如 S3）。
我们将从一个对象存储开始，比如S3或谷歌云存储，作为一个廉价而可靠的存储层。 接下来是查询层，如Athena或BigQuery，它允许您通过一个简单的SQL接口来探索数据湖中的数据。...相反，它可以快速跳转到它需要的文件部分并解析出相关的列。 下面是一些查询JSON和Parquet的具体基准测试，而不只是相信我的话。 在这四个场景中，我们都可以看到使用拼花地板的巨大好处。...如您所见，我们需要在每个实例中查询的数据对于拼花来说是有限的。对于JSON，我们需要每次都查询每个JSON事件的完整体。 批量大小 批处理大小(即每个文件中的数据量)很难调优。...Athena是一个由AWS管理的查询引擎，它允许您使用SQL查询S3中的任何数据，并且可以处理大多数结构化数据的常见文件格式，如Parquet、JSON、CSV等。...聚合 现在我们已经有了拼花格式的数据，我们可以利用Spark来计算每种类型接收到的消息的总数，并将结果写入最终表，供以后参考。
6、右键启动GetFIle与PutFIle，可以看到结果，输入目录中的文件同步到，输出目录中了 ? 注意：操作过程中，注意错误排查 1、Processor上的警告 ?...FetchS3Object：从Amazon Web Services（AWS）简单存储服务（S3）中获取对象的内容。出站FlowFile包含从S3接收的内容。...然后，该处理器允许将这些元素分割成单独的XML元素。 UnpackContent：解压缩不同类型的归档格式，如ZIP和TAR。存档中的每个文件随后作为单个FlowFile传输。...10.亚马逊网络服务 FetchS3Object：获取存储在Amazon Simple Storage Service（S3）中的对象的内容。然后将从S3检索的内容写入FlowFile的内容。...PutS3Object：使用配置的凭据，密钥和存储桶名称将 FlowFile的内容写入到Amazon S3对象。
实战用法： 将抓取到的原始 HTML/JSON/图片/文件等，以 URL 的某种编码（如 Base64 或 Hash）或唯一 ID 作为 Key，直接存储为对象。...元数据（如 Content-Type, 抓取时间, 状态码）可以放在对象元数据或单独的元数据存储中。...MongoDB:优势： 灵活的模式（Schema-less）、JSON 文档模型、水平扩展（Sharding）、丰富的查询（包括地理空间）。实战用法： 以 BSON 文档形式存储解析结果。...根据数据热度配置存储分层（如 S3 Standard -> S3 Intelligent-Tiering -> S3 Glacier）。...例如，原始页面存 S3，解析结果存 ES/DB，而不是在 ES/DB 里再存一遍原始 HTML（除非查询需要）。
Cockcroft 回复说： 亚马逊从 gzip 切换到 zstd，压缩 S3 存储量减少了大约 30%，达艾字节的规模。...起初，Cockcroft 的表述在社区中引发了质疑，一些开发人员询问亚马逊如何在 S3 上压缩客户数据。亚马逊一名内部员工澄清道： Adrian 说错了，或许是所有人都误解了他的意思。...他的意思并不是说 S3 改变了存储压缩客户数据的方式。...他的意思是亚马逊改变了在 S3 中存储自有服务数据（主要是日志）的方式——从 gzip 日志切换到 ztsd 日志，我们（作为 S3 的一个客户）能够将 S3 存储成本降低 30%。...亚马逊在一些托管服务的 API 中公开了 Zstandard 和对其他压缩算法的支持。
Streamlit 支持从数据库、API 和文件系统等各种来源轻松使用数据，从而轻松集成到应用程序中。在这篇博客中，我们将重点介绍如何使用直接来自开放湖仓一体平台的数据来构建数据应用。...数据文件以可访问的开放表格式存储在基于云的对象存储（如 Amazon S3、Azure Blob 或 Google Cloud Storage）中，元数据由“表格式”组件管理。...您可以在此处指定表位置 URI • select() — 这将从提供的表达式创建一个新的数据帧（类似于 SQL SELECT） • collect() — 此方法执行整个数据帧并将结果具体化 我们首先从之前引入记录的...S3 存储桶中读取 Hudi 表。...然后将结果转换为 Pandas 数据帧，以便与可视化图表一起使用。从仪表板的设计角度来看，我们将有四个图表来回答一些业务问题，以及一个过滤器来分析 category 数据。
in Kubernetes 本文讨论了如何在Kubernetes中通过配置Nginx缓存来提升第三方服务访问的性能和稳定性。...Kubernetes部署 上述Nginx配置被打包在了Nginx的非特权容器镜像中，并跟其他web应用一样部署在了Kubernetes集群中。...aws s3 sync s3://thirdparty-gateway-cache /mnt/cache/complete 除此之外还会启动一个sidecar容器，用于将本地存储中的缓存数据保存到S3...除非某种类型的客户端服务认证(如通过服务网格头)作为缓存密钥的一部分，否则会在所有客户端服务之间共享缓存结果。这种方式可以提高性能，但也会给需要多级认证来访问第三方数据的内部服务带来问题。...集中式的缓存存储会导致缓存共享(即所有pod会共享S3 bucket中的缓存，并在网关扩展时将缓存复制到pod中)，因此这不是Nginx推荐的高可用共享缓存。
支持多种存储后端：本地文件系统、加密的本地文件系统、S3（兼容）对象存储、谷歌云存储、Azure Blob 存储、其他 SFTP 服务器。GitHub 项目页面上详细描述了所有支持的功能 。...在本教程中，您将学习如何在 Ubuntu Ubuntu 22.04 系统上安装 SFTPGo，我们将探索 v2.3.0 中引入的主要新功能。先决条件一个 Ubuntu 服务器 22.04。...每个用户必须在路径/s3中有一个可用的 S3 虚拟文件夹，并且每个用户只能访问 S3 存储桶的指定“前缀”。...如您在以下屏幕中所见，将显示可浏览共享的链接。图片现在，编辑共享并将范围更改为“写入”。共享链接将显示以下屏幕。图片因此，您的外部用户可以上传文件，但不能浏览或下载共享内容。...根据 shell 模式限制文件和目录SFTPGo 支持每个用户和每个目录的 shell 模式过滤器：可以根据 shell 模式允许、拒绝和可选地隐藏文件。让我们看一些例子。
在 Gzip 中，LZ77 算法的输出结果会进一步通过 Huffman 编码进行压缩。• Gzip 文件结构： Gzip 文件包含文件头、压缩数据块和文件尾。...文件头存储文件的元数据，如压缩方法、时间戳等；压缩数据块是使用 DEFLATE 算法压缩后的数据；文件尾存储校验和（CRC32）和原始文件大小，以确保文件的完整性2、Gzip特点• 无损压缩： Gzip...• 高效的压缩率： 对于文本文件（如 HTML、JSON、XML），Gzip 的压缩率通常在 50%-90% 之间。...• 数据存储优化： 对于存储在服务器上的地理数据文件，使用 Gzip 压缩可以节省存储空间。在需要读取数据时，再进行解压处理。...三、全局开启Gzip实现本节将详细介绍如何在SpringBoot中开启Gzip压缩的配置。
事实上它支持大多数常见格式，如 JSON、Apache ORC、Apache Parquet 等。...使用 Presto可以查询数据所在的位置，包括 AWS S3、关系数据库、NoSQL 数据库和一些专有数据存储等数据源。...这种解耦存储模型的优势在于 Presto 可以提供所有已聚合到 S3 等数据存储层的数据的单一视图。 Apache Hudi — 开放数据湖中的流式处理 传统数据仓库的一大缺点是保持数据更新。...它与 Presto 内置集成，因此可以查询存储在开放文件格式中的"hudi 数据集"。...稍后 BI 工具/应用程序可以使用 Presto 查询数据，这将在数据更新时反映更新的结果。 结论 开放 Lakehouse 分析栈因其简单性、灵活性、性能和成本而得到越来越广泛的应用。
在本篇博客帖中，你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中。我将会向你展示如何使用RapidMiner（一款流行的预测分析开源工具）和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用。...这些工具提取并将潜在信息，如标准特征，关键词频率，文档和文本列表特征，以表格的形式存储在数据库中。可以查询这些表格进行系数分析和处理。这些步骤是将机器学习技术应用到文本内容的前导。...如下所示，你可以使用RapidMiner创建文本挖掘流程与S3进行集成。S3上的一个对象可能是任何一种文件，也可能是任何一种格式，如文本文件，招聘，或视频。...你可以将模型输出的结果存储到你选择的S3桶和区域中并将这些结果和更广泛的最终用户社区分享。 下面的举例使用加利福尼亚大学尔湾分校主办的SMS Spam collection（垃圾短信收集）数据组。...使用Write S3运算符存储结果 下面的视频展示了如何在RapidMiner中使用Write S3运算符将输出结果存储到S3桶中，该桶已经在前面的概述中被设置为RapidMiner的一个连接。
使用CDC跟踪数据库变更 在本文中，我将逐步介绍如何在Yotpo[2]生态系统中实施Change Data Capture架构。...在开始使用CDC之前，我们维护了将数据库表全量加载到数据湖中的工作流，该工作流包括扫描全表并用Parquet文件覆盖S3目录。但该方法不可扩展，会导致数据库过载，而且很费时间。...我们希望能够查询最新的数据集，并将数据放入数据湖中（例如Amazon s3[3]和Hive metastore[4]中的数据），以确保数据最终位置的正确性。...物化视图流作业需要消费变更才能始终在S3和Hive中拥有数据库的最新视图。当然内部工程师也可以独立消费这些更改。...使用数据湖最大的挑战之一是更新现有数据集中的数据。在经典的基于文件的数据湖体系结构中，当我们要更新一行时，必须读取整个最新数据集并将其重写。
需求描述 在对接COS客户中，经常会遇到客户的一些COS分析需求，主要集中在两个方面： 1、COS Bucket的对象分析，比如： 前缀为xxx的对象的总大小 后缀为xxx的对象的总大小 xxx日期前的对象总大小...ClickHouse，来原生的分析存储在COS上的清单和日志文件。...csv.gz文件（多次清单文件都会放在data/目录下，可能会导致非预期的结果！）...分析数据 创建ClickHouse的S3外表后，可以直接使用SQL语句来分析数据了，如下示例：后缀为'json'的对象的个数和总大小。...日志清洗 针对存储在COS上的日志，日志清洗服务可通过指定的检索条件，自动对上传至存储桶的日志文件进行内容过滤。
一、需求描述在对接COS客户中，经常会遇到客户的一些COS分析需求，主要集中在两个方面：1、COS Bucket的对象分析，比如：前缀为xxx的对象的总大小后缀为xxx的对象的总大小xxx日期前的对象总大小对象...，来原生的分析存储在COS上的清单和日志文件。...csv.gz文件（多次清单文件都会放在data/目录下，可能会导致非预期的结果！）...分析数据创建ClickHouse的S3外表后，可以直接使用SQL语句来分析数据了，如下示例：后缀为'json'的对象的个数和总大小。...日志清洗针对存储在COS上的日志，日志清洗服务可通过指定的检索条件，自动对上传至存储桶的日志文件进行内容过滤。
大批量原始数据导出导入 HDFS、支持S3协议的对象存储、本地文件系统 异步任务，速度中等 Outfile 导出数据需要经过复杂计算逻辑的，如过滤、聚合、关联等 HDFS、支持S3协议的对象存储、本地文件系统...原生备份和恢复 HDFS、支持S3协议的对象存储 直接拷贝压缩后的数据文件备份，速度最快 冷热分层 冷热数据不同存储介质 SSD、HDD、HDFS、支持S3协议的对象存储 数据自动Rebalance，...} Export/Import 适用场景 将大批量数据导出至远端存储系统中，如HDFS、支持S3协议的对象存储、本地文件系统等，这类导出会先将存储在 Doris 的压缩数据进行解压缩和列转行，然后再根据导出时候的参数定义转为指定的数据类型格式...指定的文件夹目录必须为多个 BE 节点共有目录，如 /root/、/home 等，否则无法创建对应文件 示例 1.导出 demo 库中的 part 表，且放置在 /root 目录下 EXPORT ...使用 ADBC 协议，可从 Doris 加载大批量数据到其他组件，如 Python/Java/Spark/Flink，可以使用基于 Arrow Flight SQL 的 ADBC/JDBC 替代过去的
Hugging Face 模型文件，包括： 模型权重（.safetensors 格式） 配置文件（config.json） 分词器文件（tokenizer_config.json, tokenizer.json..., tokenizer.model） 模型权重 ( 一个可访问的 Amazon S3 存储桶，用于存储模型文件。...local_dir = snapshot_download( repo_id=model_id, local_dir="DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B" ) 此命令获取模型文件并将它们存储在指定的目录中...步骤 3：将模型文件上传到 Amazon S3 要在 Amazon Bedrock 上部署，请将模型文件上传到 Amazon S3 存储桶： import boto3 import os # Initialize...S3 存储桶名称。
组件分享之后端组件——一个简单且高度可扩展的分布式文件系统seaweedfs 背景 近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件...中央主服务器不管理中央主服务器中的所有文件元数据，而是仅管理卷服务器上的卷，而这些卷服务器管理文件及其元数据。...这减轻了来自中央主机的并发压力，并将文件元数据传播到卷服务器中，从而允许更快的文件访问（O(1)，通常只有一次磁盘读取操作）。 每个文件的元数据只有 40 字节的磁盘存储开销。...自动 Gzip 压缩取决于文件 mime 类型。 删除或更新后自动压缩以回收磁盘空间。 自动进入 TTL 过期。 任何具有一些磁盘空间的服务器都可以添加到总存储空间中。...Super Large Files存储数十 TB 的大型或超大型文件。 Cloud Drive将云存储挂载到本地集群，通过异步回写进行缓存以实现快速读写。
统一数据访问——通过Schema-RDDs为高效处理结构化数据而提供的单一接口，Spark SQL可以从Hive表、parquet或JSON文件等多种数据源查询数据，也可以向这些数据源装载数据。...其数据源可能是Parquet文件、JSON文档、Hive表或Cassandra数据库。 2....HiveQL隐式转换成MapReduce或Spark作业 Spark SQL： 支持Parquet、Avro、Text、JSON、ORC等多种文件格式 支持存储在HDFS、HBase、...Amazon S3上的数据操作 支持snappy、lzo、gzip等典型的Hadoop压缩编码方式 通过使用“shared secret”提供安全认证 支持Akka和HTTP协议的SSL加密 保存事件日志...、Text、RCFile、SequenceFile等多种文件格式 支持存储在HDFS、HBase、Amazon S3上的数据操作 支持多种压缩编码方式：Snappy（有效平衡压缩率和解压缩速度）、Gzip
现阶段，从 Clickhouse 迁移到 Doris/Cloud 有多种方式，如： 在 Clickhouse 上导出为文件，然后调用 stream load 或者 S3 load 的方式 Spark connector...Spark connector 和 Flink connector：如果直接读取 CK，会存在一些特殊数据类型不支持的问题（如 BITMAP）。...（三）推荐迁移方式 优先考虑将 Clickhouse 的数据导出成文件（如 parquet）到 HDFS 或者对象存储，然后使用 S3 LOAD 等方式把数据导入 Doris。...数据上传 HDFS / 对象存储 上传对象存储：以 OSS 为例，先找到 ClickHouse 的 user_file 目录或者在 python 脚本中自定义的数据文件目录，然后用 ossutil64...（二）数据一致性保障 定期校验：迁移完成后，定期对 ClickHouse 和 Doris 中的数据进行一致性校验，可通过对比关键数据的统计信息（如记录数、聚合结果等），确保数据在迁移后及后续使用过程中保持一致
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