它由荷兰CWI数据库团队开发，采用MIT开源协议，每月下载量超170万次，GitHub星标数达13.8k，增速与Snowflake相当，被DB-Engines预测为下一代主流分析引擎。...技术架构组件技术方案优势存储引擎列式存储 + 轻量压缩（DataBlocks）面向读取优化，每列带min/max索引加速过滤查询执行向量化Push-Based流水线批量处理数据，利用SIMD指令加速计算并发控制...方案：用DuckDB替代聚合计算层：# 从CSV加载1亿行数据 duckdb.sql(""" SELECT genre, AVG(rating) AS avg_rating FROM 'ratings.csv...DuckDB角色：在白银层清洗JSON数据并序列化为Parquet：# 从S3读取原始JSON，清洗后写回 duckdb.sql(""" COPY ( SELECT id, event_time..., user_id FROM read_json('s3://bronze/events.json') WHERE user_id IS NOT NULL ) TO 's3:
由于有数千亿个区块，其祖先深度从几个到几十个不等，这种计算成本非常高，而且只会在 Snowflake 中超时。 由于这些挑战，我们开始探索构建我们的数据湖。...我们使用 Debezium CDC 连接器将增量更新的数据从 Postgres 摄取到 Kafka，然后使用 Apache Hudi（一个开源数据处理和存储框架）将这些更新从 Kafka 写入 S3。...• 从 timestamp t 开始，我们启动 AWS RDS 提供的导出到 S3 作业，将 Postgres 表的最新快照保存到 S3。...然后，我们创建一个 Spark 作业来从 S3 读取这些数据，并将它们写入 Hudi 表格式。...• 最后，我们通过设置 Deltastreamer 从 Kafka 消息中读取 t 来捕获快照过程中所做的所有更改。此步骤对于保持数据完整性和完整性至关重要。
• Fivetran 将提取的数据发送到 480 个原始 Snowflake 表。 • 在 Snowflake 中，这些表被合并为一个大型表，以满足分析、报告和机器学习要求。...• Apache Hudi 是一个开源数据处理和存储框架，可将这些更新从 Kafka 写入 S3。这是原始数据。 • 接下来，对原始数据进行转换、非规范化（树遍历和权限数据构造）并进行扩充。...为了将增量数据从 Kafka 提取到 S3，他们选择了 Apache Hudi。其他选项包括 Apache Iceberg 和 DataBricks Delta Lake。...• 从特定时间戳启动 AWS RDS 导出到 S3 作业，以将 Postgres 表的最新快照保存到 S3。 • 接下来创建一个 Spark 作业，从 S3 读取数据并将其写入 Hudi 表格式。...为了保持数据的完整性和完整性，通过设置 Deltastreamer 以从特定时间戳读取 Kafka 消息来捕获快照过程中所做的所有更改。
学会如何获取 package.json 3. 学到 import.meta 4. 学到引入 json 文件的提案 5. JSON.parse 更友好的错误提示 6....判断读取的 package.json 的 name 属性与测试用例的 name 属性是否相等。 判断读取 package.json 的 _id 是否是真值。 同时支持指定目录。...分别是用 fsPromises.readFile fs.readFileSync 读取 package.json 文件。 用 parse-json[15] 解析 json 文件。..., filename) => { if (typeof reviver === 'string') { filename = reviver; reviver = null; } try...学会如何获取 package.json 3. 学到 import.meta 4. 学到引入 json 文件的提案 5. JSON.parse 更友好的错误提示 6.
从Snowflake的架构可以看出底层使用了Shared Data架构即云厂商提供的S3类的对象存储能力，S3本身是云厂商提供的跨数据中心及一个近似于无限扩容机制，所以用户在数据存储及安全方面基本无需担心...再说Snowflake的计算层即计算集群，计算集群在同一个数据中心内，只要保障网络传输的性能，就可以把查询解析后分发到计算层集群执行从Shared Data中获取数据。...从架构及分层上看Snowflake也是完全按Cloud Native Database架实现，但Cloud Service层更加复杂。...该架构优点： 数据统一存储，没有数据孤岛的概念，利用S3存储，把存储和计算进行分离。 基于S3类对象存储可以去存储结构化和非结构化数据，基于S3类的存储基本可以无限扩展。...短时间个人自研的存储很难达到云厂家提供的S3类对象存储 ，S3类对象存储也将会成为新一代数据库，数据平台的存储架构。
Variant Variant 数据类型用于高效地存储和处理动态半结构化数据，Variant 类似于 JSON 类型，但其相比 JSON，编码效率更高，读写访问效率更高。...Row Lineage 不会追踪通过等值删除（Equality Deletes）更新的行的血统，因为使用等值删除的引擎在写入更改之前会避免读取现有数据，因此无法为新行提供原始行 ID。...Airbnb Airbnb 从 2021 年开始使用 Iceberg，数据架构经历从 Hive on HDFS 到 Hive on S3 到 Iceberg on S3 的演进，这是互联网大厂的典型演进路线...DoorDash DoorDash 的实时分析场景，原来通过 Flink -> S3 -> SQS -> Snowpipe -> Snowflake 构建，随着业务规模的增长，Snowflake 部分的成本高...新的链路里，直接 Flink -> Iceberg(S3)，然后采用 Snowflake unmanaged lceberg 来查询，链路更加简单易维护，同时资源成本更低，存储上 Iceberg 的存储相比
我们看看Snowflake是如何做的。 Snowflake是多云时代发展的产物，像数据湖等数据分析细分领域进军。...最初Snowflake是基于AWS S3和EC2的数仓服务，随着云时代到来，大多数SaaS服务会出现数据延迟、合规性、数据读取成本等问题。...因此，Snowflake宣布了未来把对外部表的支持，扩展到任何S3标准兼容的私有云服务器上。...需要重新考虑，如何从计算和存储角度使用多云架构，解决业务的痛点。...一个从平台端到存储、计算端，真正云原生的多云架构应该有以下特征： 从数据保护和数据存储开始，实现从边缘、自由设施、主机托管、公有云的统一数据管理。
从整个时间线看，从 1970 年代发展到现在，database 也算是个古老的行业了，具体每个阶段的发展情况，我就不过多展开。 ?...未来在哪里 Snowflake Snowflake 是一个 100% 构建在云上的数据仓库系统，底层的存储依赖 S3，基本上每个公有云都会提供类似 S3 这样的对象存储服务，Snowflake 也是一个纯粹的计算与存储分离的架构...，在系统里面定义的计算节点叫 Virtual Warehouse，可以认为就是一个个 EC2 单元，本地的缓存有日志盘，Snowflake 的主要数据存在 S3 上，本地的计算节点是在公有云的虚机上。...这是 Snowflake 在 S3 里面存储的数据格式的特点，每一个 S3 的对象是 10 兆一个文件，只追加，每一个文件里面包含源信息，通过列式的存储落到磁盘上。 ?...上面，比如说 A 机器到 B 机器的数据迁移其实不用真的做迁移，只要在 B 机器上读取数据就行了。
从 Snowflake 发展一窥多云演化趋势 在云数据应用开发领域，一匹值得关注的黑马是Snowflake。...虽然近两年，Snowflake 开始野心勃勃地向数据湖等数据分析细分领域进军，但它起初是基于 AWS S3 和 EC2 的数仓服务。...随着多云时代到来，和大多数 SaaS 提供者一样，数据延迟，合规性和数据读取成本开始成为 Snowflake 客户的痛点。...因此在今年的 Snowflake Summit 上，Snowflake 宣布了将在未来把对外部表的支持扩展至任何 S3 标准兼容的私有云存储服务上。...如上文提到 Snowflake 直接利用 S3 存储作为外部表的支持，以及大数据领域逐步从 HDFS 转向对于 S3a 的支持，可以预见，对象存储在未来有着不错的发展前景。
从整个时间线看，从 1970 年代发展到现在，database 也算是个古老的行业了，具体每个阶段的发展情况，我就不过多展开。...S3，基本上每个公有云都会提供类似 S3 这样的对象存储服务，Snowflake 也是一个纯粹的计算与存储分离的架构，在系统里面定义的计算节点叫 Virtual Warehouse，可以认为就是一个个...EC2 单元，本地的缓存有日志盘，Snowflake 的主要数据存在 S3 上，本地的计算节点是在公有云的虚机上。...[up-cd6191e22ecfd2a803ba55f88d8bfa9e208.png] 这是 Snowflake 在 S3 里面存储的数据格式的特点，每一个 S3 的对象是 10 兆一个文件，只追加，...上面，比如说 A 机器到 B 机器的数据迁移其实不用真的做迁移，只要在 B 机器上读取数据就行了。
但像 Snowflake 这样的新兴企业，它最大的合作伙伴却是 AWS 等云厂商。作为云厂商的生态系统合作伙伴，Snowflake 推动了大量 Amazon EC2 /S3 的销售。...从技术角度来说，首先，对象存储即为非结构化存储，数据以原始对象的形式存在。这点贴合数据湖对于先存储原始数据，再读取完整数据信息后续分析的要求。...由于闪存的物理特性，闪存的固件需要对内部的块做后台的垃圾扫描和回收，一旦闪存找不到完全空闲的块，那再次写入就会需要经过读取 - 修改 - 写入的路径，会大大影响闪存的写入性能。...例如，如果某个工作负载的特征是依次读取某一组对象，那么存储层就可以提前预取将要被访问的对象，来进一步加速计算。 第四个挑战是对象存储如何与开源生态相结合。...为了更好地适配底层的对象存储，OSA 研发团队为 Iceberg 做了一个通用的 S3 表管理组件（S3 Catalog）。
背景 https://arrow.apache.org/ 由于历史原因，Snowflake一直使用了JSON作为结果集（ResultSet）的序列化方式，引起了许多问题。...首先，JSON的序列化/反序列化的成本实在是太高了：许多cpu cycle都被浪费在了字符串和其他数据类型之间的转换。...arrow定义了一个传输协议，能把多个record batch序列化成一个二进制的字节流，并且把这些字节流反序列化成record batch，从让数据能在不同的进程之间进行交换。...arrow的格式可以让客户端并行读取各个节点产生的结果集。 多个系统可能会同时读取同一份数据：企业可能会需要data warehouse生成报表，需要spark做一些机器学习。...为了能让不同的系统之间进行数据的交互，企业经常把数据以文件的形式存放于一些分布式的文件系统（AWS S3）之上。
介绍 从数据库到数据仓库，最后到数据湖[1]，随着数据量和数据源的增加，数据格局正在迅速变化。...此外从 2022 年数据和人工智能峰会[3]来看，数据湖架构[4]显然是数据管理和治理的未来。...典型的数据存储平台包括 AWS S3[9]、Google Cloud Storage[10] 和 Azure[11]数据湖。...有效的数据湖具有数据存储系统，可以自动从存储的结构化和非结构化数据源中推断模式。这种推断通常称为读取时模式而不是写入时模式，后者适用于数据仓库的严格模式结构。...: [https://aws.amazon.com/s3/](https://aws.amazon.com/s3/) [10] Google Cloud Storage: [https://cloud.google.com
它支持从多个来源摄取数据，主要是 Apache Spark 和 Apache Flink。它还提供了一个基于 Spark 的实用程序，用于从Apache Kafka等外部源读取数据。...支持从Apache Hive、Apache Impala和PrestoDB读取数据。还有一个专用工具可以将 Hudi 表模式同步到 Hive Metastore。...使用 Hive 的SymlinkTextInputFormat可为Presto、AWS Athena、AWS Redshift Spectrum和Snowflake提供读取支持。...然后它执行这些操作并将它们作为“提交”记录在一个名为Delta Log的 JSON 日志文件中。...与 Iceberg 类似，此功能可以在 HDFS 上开箱即用，但不受 S3 支持。因此， Delta on AWS不支持从多个 Spark 集群写入并具有真正的事务保证。
关键价值/差异： •Redshift的主要区别在于，凭借其Spe ctrum功能，组织可以直接与AWS S3云数据存储服务中的数据存储连接，从而减少了启动所需的时间和成本。...•对于S3或现有数据湖之外的数据，Redshift可以与AWS Glue集成，AWS Glue是一种提取、转换、加载(ETL)工具，可将数据导入数据仓库。...(7)Snowflake 对潜在买家的价值主张。对于需要为数据仓库功能选择不同的公共云提供商的任何行业的组织而言，Snowflake是一个很好的选择。...关键价值/差异： •关键区别在于Snowflake的列式数据库引擎功能，该功能可以处理JSON和XML等结构化和半结构化数据。...•解耦的Snowflake架构允许计算和存储分别扩展，并在用户选择的云提供商上提供数据存储。 •系统创建Snowflake所谓的虚拟数据仓库，其中不同的工作负载共享相同的数据，但可以独立运行。
它能够从一个 Elasticsearch 集群读取数据并写入到另一个 Elasticsearch 集群、文件系统或其他数据存储（例如 S3）。这个工具非常有用，特别是在进行数据迁移、备份和恢复操作时。...\ --fileSize=10mb # 从 Amazon S3 导入到 Elasticsearc export access_key_id="你的AWS访问密钥ID" export access_key_secret...://${bucket_name}/${file_name}.json" \ --output=http://production.es.com:9200/my_index # 从 ES 导入到Amazon...://${bucket_name}/${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...可以提供一个转义的 JSON 字符串或文件。文件位置必须以 @ 符号为前缀（默认：null） --csvCustomHeaders 用作数据标题的逗号分隔值列表。
大家看到这个架构后或许有一个疑问：Cloud Warehouse 架构比传统架构更简单啊 :) Shared Storage 可以是 AWS S3，还可以是 Azure Blob Storage，都让云来做了...比如排序、JOIN等产生的临时数据 Metadata：object catalogs, table schema, user 等元数据 既然 Shared Storage 已经假设是不可靠的，那我们尽量减少从...Shared Storage 读取数据好了，增加 Cache 来解决。...Snowflake 架构 我们先看看 Snowflake 老大哥的设计: Snowflake 在计算和存储之间加了一个共享的 Ephemeral Storage，主要用于 Intermediate data
2.3.1、添加一个policyJson.json文件 我们总不能每次还去代码里修改吧 { "Version":"2012-10-17", "Statement":[ { "...resource = new ClassPathResource(path); InputStream in = resource.getInputStream(); // 读取文件上的数据...// 读取 InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in, StandardCharsets.UTF_8); // 创建字符流缓冲区...// 缓冲 BufferedReader bufr = new BufferedReader(isr); String line = null;...= null) { result.append(System.lineSeparator()+line); } isr.close();
基础MySQL平台对JSON的支持可以将JSON数据物化到表中的二进制列、文本列或虚拟列中。它还允许将JSON payload作为参数传递给存储过程和函数。...同时，分析方面还可以从支持Parquet标准之上的开源表格式Delta、Iceberg和Hudi中受益。 接下来，HeatWave增加了在亚马逊网络服务云上运行的支持。...这意味着客户在亚马逊S3对象存储中已经存在的任何格式的数据现在都可以在HeatWave中处理。即使HeatWave本身运行在甲骨文自己的AWS账户中，但仍可以连接到客户账户中的数据。...与Snowflake的SnowPark ML相比，后者仅提供一个scikit-learn的桥接，没有内置的AutoML。...在LLM方面，HeatWave可以使用BERT和Tfidf从数据库文本列内容生成嵌入，并与标量数据列的数值表示一起提交给AutoML。从所有这些输入生成优化的模型。
Spark Streaming 从Kafka 读取数据写入Hudi表 3....Kudu表数据，写入 Hudi表 读取Kudu表数据，写入 Hudi表 Kudu把数据导出到Parquet文件, 迁移到S3上，使用Spark写入Hudi表 > 1...由于测试数据的量级是100G，所以我们采用从EMR Spark直接读取Kudu表，并写入Hudi表的方式来迁移数据。整个迁移过程耗时2小时以内。...考虑到没有使用Partition的表都比较小，所以全量写入Kafka, 然后从Spark 3.1.2 (EMR 6.5.0) 中读取Kafka 并写入Hudi. 4.3.4....执行错误：To_json does not include “null” value field 由于写入Kafka的数据 (value字段是json格式) 没有包含null值的字段，所以跟Hudi表的
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