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    【Rust日报】2020-03-30 大表数据复制工具dbcrossbar 0.3.1即将发布新版本

    dbcrossbar 0.3.1: 开源大表数据复制工具即将发布新版本 dbcrossbar 0.3.1: Copy large tables between BigQuery, PostgreSQL,...(已经知道未来在Version 1.0还将会有更重大的信息披露) 你可以使用dbcrossbar将CSV裸数据快速的导入PostgreSQL,或者将PostgreSQL数据库中的表 在BigQuery里做一个镜像表来做分析应用...UUID等, 并且可以在不同类型的数据库之间转换这些类型,还可以通过--where命令行选项 做条件过滤,它可以overwrite覆盖写操作数据表,append添加写,甚至可以 (对PostgreSQL和BigQuery...)做UPSERT(Update or Insert into a table)操作。...它知道怎么自动的来回将PostgreSQL的表定义转换成BigQuery的表定义。 Rust的异步功能已经在这个开源项目中被证明了Rust是一种超级牛的编程语音。

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    一文讲透数据仓库中的ETL逻辑

    要考虑写入性能、事务一致性、冲突覆盖策略(UPSERT/REPLACE)以及增量历史保留(如SCD Type 2)等。▶ 小结:一个成功的数据仓库项目,ETL的复杂度往往不低于建模本身。...核心数据平台Datastage(IBM)并发控制强、主机兼容性好银行、电信等高性能场景ETLCloud可视化编排、云原生设计、支持私有化国央企、混合云环境、本地数据安全要求高实时/流式处理类工具工具特点适用场景Apache...NiFi强可视化、拖拽式流转日志采集、IOT数据处理Apache Flink强实时计算、状态处理能力强广告风控、实时监控Kafka Connect专注数据同步、轻量配置数据湖同步、微服务对接现代云端数据栈工具...(ELT为主)工具特点适用场景Fivetran / Airbyte无代码配置、SaaS服务云原生企业、跨境数据整合DBT(ELT)以SQL驱动建模、版本控制强与Snowflake、BigQuery配合效果最佳提示

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    使用部分写时复制提升Lakehouse的 ACID Upserts性能

    但随着数据卷的增加,upsert的运行速度可能会带来一定的影响。 在各种存储表中,Apache Parquet是其中最主要的文件格式。...下面我们将讨论如何通过构建二级索引并对Apache Parquet进行一些创新来提升在Parquet文件中upsert数据的速度。...虽然 Apache Hudi, Apache Iceberg 和 Delta Lake中已经大规模采用了upsert,但随着数据卷的增加,其运行速度也在降低(特别是写时复制模式)。...为了提升upsert的速度,我们在具有行级索引的Apache Parquet文件中引入了部分写时复制,以此来跳过那些不必要的数据页(Apache Parquet中的最小存储单元)。...图1:表upsert的逻辑和物理文件视角 使用Apache Hudi构建大型事务数据湖一文中提到,一些表更新可能会涉及到90%的文件,进而导致重写数据湖中的特定大型表中约100TB的数据。

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    基于 StarRocks + Iceberg,TRM Labs 构建 PB 级数据分析平台实践

    当查询负载超出集群承载能力时,大型查询和临时聚合任务则转交 BigQuery 处理。...(图 1,展示了 TRM 第一代数据平台如何处理面向用户的分析,并通过 Postgres 和 BigQuery 路由查询)二、从 BigQuery 迈向新一代开放式数据湖仓尽管 BigQuery 多年来在客户分析场景中表现稳定...我们需要在多个站点之间共享区块链分析数据,而 BigQuery 作为托管服务,并不适合这一需求。同时,面向用户的查询工作负载也需要全新的扩展方式。...随后测试了 Apache Hudi,即使在最佳配置下,查询性能仍比 Iceberg 慢约三倍。...Apache Iceberg:具备开放标准、强大的模式演进能力和高效的元数据管理,满足跨引擎兼容需求。

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    沃尔玛基于 Apache Hudi 构建 Lakehouse

    了解 Apache Hudi 随着这种自然的演变,Ankur 和 Ayush 旅程的下一步是为沃尔玛选择正确的数据Lakehouse架构。...虽然主流使用三种开放表格式(Apache Hudi、Apache Iceberg 和 Delta Lake),但沃尔玛选择使用 Apache Hudi 有两个关键原因: 1....通过此设置,如果从学生记录的源到目标传入 upsert(即更新记录的操作,或在记录尚不存在时插入记录的操作),将会发生一些事情:Hudi 将检查传入数据是否具有该特定预组合键的更大值,即我们示例中的“更新时间戳...在组织中启用 Apache Hudi 鉴于 Ankur 提供的 Apache Hudi 的工作直觉,Ayush 深入研究了 Apache Hudi 在组织中的实际启用,解决了他经常遇到的一个问题:“在我的数据湖架构中启用...“[Hudi] 与计算引擎(无论是 Spark、BigQuery 还是 Flink)的兼容性都非常出色,我们可以继续使用现有的文件系统,”Ayush 说。

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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。...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。...这些记录送入到同样的BigQuery表中。现在,运行同样的dbt模型给了我们带有所有回填记录的最终表。 我们发现最主要的问题是需要用SQL写所有的提取操作。...我们用只具有BigQuery增加功能的变更流表作为分隔。...未来我们计划迁移到Apache Beam(是一个统一的编程框架,支持批处理和流处理,并可以将用Beam编程模型构造出来的程序,在多个计算引擎如Apache Apex, Apache Flink, Apache

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