Apache Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的流行的分布式数据仓库选项，它允许用户在大型数据集上执行查询。...BigQuery 是谷歌云提供的无服务器数据仓库，支持对海量数据集进行可扩展的查询。为了确保数据的一致性和可靠性，这次发布的开源连接器使用 Hive 的元数据来表示 BigQuery 中存储的表。...该连接器支持使用 MapReduce 和 Tez 执行引擎进行查询，在 Hive 中创建和删除 BigQuery 表，以及将 BigQuery 和 BigLake 表与 Hive 表进行连接。...图片来源：谷歌数据分析博客 根据谷歌云的说法，Hive-BigQuery 连接器可以在以下场景中为企业提供帮助：确保迁移过程中操作的连续性，将 BigQuery 用于需要数据仓库子集的需求，或者保有一个完整的开源软件技术栈...Phalip 解释说： 这个新的 Hive-BigQuery 连接器提供了一个额外的选项：你可以保留原来的 HiveQL 方言的查询，并继续在集群上使用 Hive 执行引擎运行这些查询，但让它们访问已迁移到
作为 HUDI 元数据表的一部分，未来写入和查询方面的任何性能增强都将自动转化为记录索引性能的改进。...查询端改进 Athena 的元数据表支持 用户现在可以与 Athena 无缝地利用 Hudi 的元数据表。...使用 Hudi 0.14.0，用户可以在为其 Hudi 表执行 Glue 目录同步时激活基于元数据表的文件列表。...Google BigQuery 同步增强功能 在 0.14.0 中，BigQuerySyncTool 支持使用清单将表同步到 BigQuery。与传统方式相比，这预计将具有更好的查询性能。...Clustering计划应通过离线作业执行。在此过程中，写入器将在Clustering Pending时对新旧数据桶执行双重写入。虽然双写不会影响正确性，但强烈建议尽快执行Clustering。
BigQuery 允许用户以极快的速度查询和分析海量数据集，而无需担心底层基础设施的管理。...可伸缩性 用户可以根据需要调整计算资源，以适应不同规模的数据处理任务。 支持近乎无限的数据存储能力。 3....成本效益 BigQuery 提供按查询付费的定价模型，用户只需为所使用的计算资源付费。 还提供了预留容量选项，适合有持续高查询负载的应用场景。 7....row.name}, Age: {row.age}") 结论 Google BigQuery 是一个强大的数据仓库解决方案，适用于需要处理大规模数据集的企业。...通过上述示例，您已经了解了如何使用 Python 与 BigQuery 交互，包括创建表、插入数据以及执行基本查询。
这和我听说的F1主要用于广告部门，而非广告部门则大量使用Spanner不矛盾。 在低延迟OLAP查询上，F1主要竞争对事是BigQuery。以BigQuery今天的成功态势。...所以Catalog Service是F1发展过程中成为一个多数据源联邦查询引擎的必要服务。 UDF Server是F1在2018年论文里揭示的一个新东西。...作者提到，交互式的执行在大概一个小时内还比较稳定，否则有可能会失败。按照论文的说法，F1的分布式交互执行本身不具备fault tolerance，但是F1 client有重试功能。...对于一个成熟的系统，这多少是个遗憾。 非交互式的执行方式主要用于时间很长的查询。它借助于谷歌的MapReduce框架。查询被编译成查询计划（query plan）后存到Query Registry里。...Query Registry是一个全球跨数据中心分布的Spanner数据库，用来追踪所有的batch模式下查询的元数据。
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）...数据跳过支持标准函数（以及一些常用表达式），允许您将常用标准转换应用于查询过滤器中列的原始数据。...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。...• 当使用标准 Record Payload 实现时（例如，OverwriteWithLatestAvroPayload），MOR 表只会在查询引用的列之上获取严格必要的列（主键、预合并键），从而大大减少对数据吞吐量的浪费以及用于解压缩的计算并对数据进行解码
结果是适用于快速BI处理的结构化数据集。相反，原始数据往往未经策划，包含很少或没有统计数据。因此，在湖仓查询引擎中，数据属性需要在执行过程中发现，以获得通常由预处理带来的性能优势。...支持外部表（缺少统计数据）。在湖仓范式中，组织可以灵活地使用他们在云端的存储空间来存储表数据，并使用自己的目录或第三方目录服务来管理表元数据。...这样，他们可以使用不同的查询引擎来处理不同的工作负载，同时访问相同的数据。然而，在这种情况下，没有直接的方法来确保表元数据中存在统计数据。支持深度嵌套数据（缺少统计数据）。...在执行过程中，可能会出现一种情况，起初计划为混洗哈希连接的连接，由于估计表明双方都太大，但实际执行时可能发现一侧足够小以进行广播。在这种情况下，AQE介入以动态改变执行计划，将其转换为广播哈希连接。...在这两种情况下，AQE指标框架可以检测到广播哈希连接的构建侧太大，并在执行器实际耗尽内存之前主动触发一个重新优化事件。这个事件封装了即将发生的资源问题。
下面来看看不用跑路的解决方案： 第一步：查看表使用 遇到数据库阻塞问题，首先要查询一下表是否在使用。...MySQL的锁 这里再补充一些MySQL锁相关的知识点：数据库锁设计的初衷是处理并发问题，作为多用户共享的资源，当出现并发访问的时候，数据库需要合理地控制资源的访问规则，而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构...根据加锁的范围，MySQL里面的锁大致可以分成全局锁、表级锁和行锁三类。MySQL中表级别的锁有两种：一种是表锁，一种是元数据锁（metadata lock，MDL)。...毕竟锁住整张表影响范围太大了。 另外一个表级锁是MDL（metadata lock），用于并发情况下维护数据的一致性，保证读写的正确性，不需要显式的使用，在访问一张表时会被自动加上。...很可能是因为在一个显式的事务中，对表进行了一个失败的操作（比如查询了一个不存在的字段），这时事务没有开始，但是失败语句获取到的锁依然有效，没有释放。
问题1：SQL执行过程中内存不足，导致SQL执行超时。...在Impala中，会对SQL资源有默认的资源池限制，其参数为mem_limit，通过该参数来约束Impala在执行SQL查询时，Impala能够使用的最大内存的宗总量。...而Impala自身维护的元数据更新又有一定时延，导致业务系统在查询时无法立刻查询到最新的数据。我们可以手动refresh Impala中相应数据表的元数据。...非必要时不建议手动同步#将数据表元数据标记为过时INVALIDATE METADATA [[db_name.]table_name];#刷新数据表的元数据，同步最新的元数据REFRESH [[db_name...在进行该操作之后Impala的目录与协调缓存器只是知道了相应的数据库，数据表的信息，并不会同步这些表的元数据信息，只有这些表触发查询请求时才会触发这些元数据同步。REFRESH同步重新加载元数据。
而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。...但是，正如你可能已经知道的那样，对 BigQuery 进行大量查询可能会产生很大的开销，因此我们希望避免直接通过应用程序进行查询，我们只将 BigQuery 作为分析和备份工具。 ?...如果 BigQuery 引入失败（比如执行请求查询的成本太高或太困难），这个办法为我们提供了某种退路。这是一个重要的决定，它给我们带来了很多好处，而开销很小。...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。 ?...由于我们只对特定的分析查询使用 BigQuery，而来自用户其他应用程序的相关查询仍然由 MySQL 服务器处理，所以开销并不会很高。
而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。...但是，正如你可能已经知道的那样，对 BigQuery 进行大量查询可能会产生很大的开销，因此我们希望避免直接通过应用程序进行查询，我们只将 BigQuery 作为分析和备份工具。...如果 BigQuery 引入失败（比如执行请求查询的成本太高或太困难），这个办法为我们提供了某种退路。这是一个重要的决定，它给我们带来了很多好处，而开销很小。...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。...由于我们只对特定的分析查询使用 BigQuery，而来自用户其他应用程序的相关查询仍然由 MySQL 服务器处理，所以开销并不会很高。
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)...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。...当使用标准 Record Payload 实现时（例如，OverwriteWithLatestAvroPayload），MOR 表只会在查询引用的列之上获取严格必要的列（主键、预合并键），从而大大减少对数据吞吐量的浪费以及用于解压缩的计算并对数据进行解码...集成 Google BigQuery 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。
为了优化用户体验，减少执行失败的概率，提升各集群的资源利用率，OneSQL OLAP 分析平台实现了以下功能： 统一查询入口：入口层，用户通过统一的 Hue 查询页面入口以 Hive SQL 语法为标准提交查询...，会根据历史 SQL 查询执行的情况 (在各引擎上是否执行成功，以及执行耗时)，各集群的繁忙情况，以及各引擎对该 SQL 语法的是否兼容，来选择合适的引擎提交查询； 失败重试：OneSQL 后台会监控...SQL 任务的执行情况，如果 SQL 任务在执行过程中失败，将选择其他的引擎执行重试提交任务； 如此一来，通过 OneSQL OLAP 分析平台，BIGO 大数据平台实现了 OLAP 分析入口的统一...的接口创建一个 Hive 表，用于持久化查询任务的计算结果；之后，任务通过 SQL Gateway 上执行 SQL 解析，设置作业运行的并行度，生成 Pipeline 并提交到 Session 集群上执行...； 维表 Join 过程中，明细流表与大维表 Join，维表数据过多，加载到内存后 OOM，作业失败无法运行； Flink 将流维表 Join 产生的多维明细数据写入到 ClickHouse
源上的数据操作：由于我们在提取数据时本地系统还在运行，因此我们必须将所有增量更改连续复制到 BigQuery 中的目标。对于小表，我们可以简单地重复复制整个表。...BigQuery 的细微差别：BigQuery 对单个查询可以触及的分区数量的限制，意味着我们需要根据分区拆分数据加载语句，并在我们接近限制时调整拆分。...干运行和湿运行 干运行，指的是没有数据的执行，可以确保变换的查询没有语法错误。如果干运行成功，我们会将数据加载到表中并要求用户进行湿运行。湿运行是一次性执行，用来测试结果集是否全部正确。...我们跟踪 BigQuery 中的所有数据，这些数据会在执行发生时自动更新。我们创建了一些仪表板来跟踪活动的顺序，并向我们的高管和利益相关者一致地报告进展情况。...用户非常喜欢 BigQuery 日志的查询性能优势、更快的数据加载时间和完全可见性。
本地和云 要评估的另一个重要方面是，是否有专门用于数据库维护、支持和修复的资源(如果有的话)。这一方面在比较中起着重要的作用。...如果您有专门的资源用于支持和维护，那么在选择数据库时您就有了更多的选择。 您可以选择基于Hadoop或Greenplum之类的东西创建自己的大数据仓库选项。...这些系统确实需要大量的安装、维护工程资源和熟练的人员。 但是，如果您没有任何用于维护的专用资源，那么您的选择就会受到一些限制。...ETL vs ELT:考虑到数据仓库的发展 Snowflake构建在Amazon S3云存储上，它的存储层保存所有不同的数据、表和查询结果。...谷歌BigQuery提供可伸缩、灵活的定价选项，并对数据存储、流插入和查询数据收费，但加载和导出数据是免费的。BigQuery的定价策略非常独特，因为它基于每GB存储速率和查询字节扫描速率。
BigQuery将为您提供海量的数据存储以容纳您的数据集并提供强大的SQL，如Dremel语言，用于构建分析和报告。...将BigQuery看作您的数据仓库之一，您可以在BigQuery的云存储表中存储数据仓库的快速和慢速变化维度。...在BigQuery的数据表中为DW建模时，这种关系模型是需要的。...使用BigQuery数据存储区，您可以将每条记录放入每个包含日期/时间戳的BigQuery表中。...这使得存储在BigQuery中的FCD模式模型与用于管理时间维度的SCD模型变得相同，但是存在一个问题。ETL过程必须维护BigQuery端存在记录的“Staging DW”。
也就是说，这个有趣的项目用于测试 SQL 和 BigQuery 的限制，同时从声明性数据的角度看待神经网络训练。这个项目没有考虑任何的实际应用，不过最后我将讨论一些实际的研究意义。...BigQuery 中执行查询时多项系统资源告急。...BigQuery 的标准 SQL 扩展的缩放性比传统 SQL 语言要好。即使是标准 SQL 查询，对于有 100k 个实例的数据集，也很难执行超过 10 个迭代。...如你所见，资源瓶颈决定了数据集的大小以及迭代执行的次数。除了祈求谷歌开放资源上限，我们还有如下优化手段来解决这个问题。 创建中间表和多个 SQL 语句有助于增加迭代数。...例如，前 10 次迭代的结果可以存储在一个中间表中。同一查询语句在执行下 10 次迭代时可以基于这个中间表。如此，我们就执行了 20 个迭代。这个方法可以反复使用，以应对更大的查询迭代。
举例来说，BigQuery 免费提供第一个 TB 级别的查询处理。此外，无服务器的云数据仓库使得分析工作更加简单。...该服务能够自动执行、更新元数据，清空和许多其他琐碎的维护任务。伸缩也是自动的，按秒计费。 用户可以使用 SQL 或者其他商业智能和机器学习工具来查询半结构化数据。...BigQuery 的架构由以下几部分组成：Borg 是整体计算部分；Colossus 是分布式存储部分；Dremel 是执行引擎部分；Jupiter 是网络部分。 BigQuery 架构。...Google Analytics 360 收集第一方数据，并提取到 BigQuery。该仓储服务随后将机器学习模型应用于访问者的数据中，根据每个人购买的可能性向其分配一个倾向性分数。...Azure Synapse 采用了数据仓库单元（Data Warehouse Unit，DWU），即综合的技术成本因素，用于计算资源的定价，而对存储单独收费。
这些查询中的大多数都包含聚合，ClickHouse 作为面向列的数据库进行了优化，能够在不采样的情况下对数千亿行提供亚秒级响应时间 - 远远超出了我们在 GA4 中看到的规模。...总之，我们依靠两个计划查询将数据导出到 Parquet 中的 GCS 存储桶：一个用于每日表 (format events_YYYYMMDD)，另一个用于实时盘中表 (format events_intraday_YYYYMMDD...8.验证方法 我们的数据被加载到我们的内部数据仓库中，该仓库托管着许多具有大量资源的数据集，因此很难对运行我们的 ClickHouse 增强型 GA 解决方案的成本进行精确评估。...这使我们无法在此阶段执行广泛的查询测试（我们稍后将根据实际使用情况进行分享），从而将下面的查询限制为 42 天（自我们开始将数据从 BigQuery 移至 ClickHouse 以来的时间）。...凭借大量的可视化选项，我们发现这是一个出色的解决方案，足以满足我们的需求。我们确实建议将表公开为物理数据集，以便可以通过超集和应用于架构中所有列的仪表板的过滤器来组成查询。
事件处理器处理向 Pubsub 事件表示法的转换，并生成由 UUID 和其他与处理背景相关的元信息组成的事件背景。UUID 被下游的数据流工作器用来进行重复数据删除。...我们通过同时将数据写入 BigQuery 并连续查询重复的百分比，结果表明了高重复数据删除的准确性，如下所述。最后，向 Bigtable 中写入包含查询键的聚合计数。...对于服务层，我们使用 Twitter 内部的 LDC 查询服务，其前端在 Twitter 数据中心，后端则是 Bigtable 和 BigQuery。...第一步，我们创建了一个单独的数据流管道，将重复数据删除前的原始事件直接从 Pubsub 导出到 BigQuery。然后，我们创建了用于连续时间的查询计数的预定查询。...这样我们就可以执行一个预定的查询，以便对所有键的计数进行比较。 在我们的 Tweet 交互流中，我们能够准确地和批处理数据进行超过 95% 的匹配。
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