此前Apache Hudi社区一直有小伙伴询问能否使用Amazon Redshift查询Hudi表,现在它终于来了. 现在您可以使用Amazon Redshift查询Amazon S3 数据湖中Apache Hudi/Delta Lake表数据.Amazon Redshift Spectrum作为Amazon Redshift的特性可以允许您直接从Redshift集群中查询S3数据湖,而无需先将数据加载到其中,从而最大限度地缩短了洞察数据价值时间. Redshift Spectrum支持Lake

摘要:华为云发布新一代智能数据湖华为云FusionInsight时再次提到了湖仓一体理念,那我们就来看看湖仓一体的来世今生. 伴随5G.大数据.AI.IoT的飞速发展,数据呈现大规模.多样性的极速增长,为了应对多变的业务诉求,政企客户对数据处理分析的实时性和融合性提出了更高的要求,"湖仓一体"的概念应运而生,它打破数据湖与数仓间的壁垒,使得割裂数据融合统一,减少数据分析中的搬迁,实现统一的数据管理. 早在2020年5月份的华为全球分析师大会上,华为云CTO张宇昕提出了"湖仓一

导读: 本文主要介绍哔哩哔哩在数据湖与数据仓库一体架构下,探索查询加速以及索引增强的一些实践.主要内容包括: 什么是湖仓一体架构 哔哩哔哩目前的湖仓一体架构 湖仓一体架构下,数据的排序组织优化 湖仓一体架构下,索引增强与优化的实践探索 -- 01 什么是湖仓一体 当我们讲湖仓一体时,涉及到数据湖和数据仓库两个概念. 什么是数据湖?通常来说,它有以下几个特点: 有一个统一的存储系统,所有的数据都放到这个统一的存储系统里,没有数据孤岛. 支持任意数据类型,比较自由,包括结构化.半结构化和非结构化的数

图文原创:谭婧(王凌老粉) "爷青回" "我们只是老了,并没有死." 谭老师作为老粉,热烈庆祝"甜心教主"王凌成为现象级翻红顶流. 只要地球不爆炸,她的数据就一个都不能丢,还得用好了. 那为王凌从头开发一套大数据与智能系统吧? 答案,没必要. 不能把精力花在和IT基础设施你死我活地缠斗中. 就好比,当你的目的是去开会,那就不能去搭建会议室. 所以,这边建议电视台: 把所有数据放到公有云上,使用无服务器架构(Serverless),将项目命名为 :

Today, Yelp held a tech talk in Columbia University about the data warehouse adopted by Yelp. Yelp used Amazon Redshift as data warehouse. There are several features for Redshift: 1. Massively Parellel Processing 2. SQL access 3. Column-based Datasto

Amazon Redshift介绍 Amazon Redshift是一种可轻松扩展的完全托管型PB级数据仓库,它通过使用列存储技术和并行化多个节点的查询来提供快速的查询性能,使您能够更高效的分析现有数据.使用云端Amazon Redshift服务,您无需管理庞大的服务器集群,分析数据的成本不到传统解决方案的十分之一. Amazon Redshift使用列存储技术改善I/O效率并跨过多个节点平行放置查询,从而提供快速的查询性能.Redshift使用标准的PostgreSQL JDBC和ODBC驱动

一直在使用Power BI连接至MongoDB中,但效果一直不是太理想,今天使用另一种方法,将MongoDB中的数据通过Azure Data Factory转入Amazon Redshift中,而在Power BI中直接连接至Amazon Redshift,通过该过程的记录,掌握到Power BI的数据连接及数据关联技术 打开Power BI应用,点击“获取数据”,在弹出的“获取数据”窗口中,左侧选择“数据库”,并在右侧选择“Amazon Redshift”,选择完成后,点击“连接按钮” 在弹出

Amazon Redshift 是一种快速且完全托管的 PB 级数据仓库,使您可以使用现有的商业智能工具经济高效地轻松分析您的所有数据.从最低 0.25 USD 每小时 (不承担任何义务) 直到每年每 TB 1,000 USD (PB 级),成本不到传统解决方案的十分之一.客户通常进行 3 倍压缩,也就是将其成本降低到每年每 TB (未压缩) 333 USD. 问:与最传统的数据仓库存储及分析用数据库相比,Amazon Redshift 的性能如何? Amazon Redshift 使用各种创新

Amazon Redshift数据迁移到MaxCompute Amazon Redshift 中的数据迁移到MaxCompute中经常需要先卸载到S3中,再到阿里云对象存储OSS中,大数据计算服务MaxCompute然后再通过外部表的方式直接读取OSS中的数据.如下示意图: 前提条件 本文以SQL Workbench/J工具来连接Reshift进行案例演示,其中用了Reshift官方的Query editor发现经常报一些奇怪的错误.建议使用SQL Workbench/J. 下载Amazon R

POWER BI 基于 ODBC 数据源的配置刷新-以Amazon Redshift为例 Powerbi 有多种数据源连接,可以使用它们连接到不同数据源. 如果在 Power BI Desktop 的 获取数据" 上没有所需数据源,你可以使用以下通用数据接口之一: ODBC OLE DB OData REST APIs R Scripts 在最近的一个项目中,我看到在 Power BI Desktop 上使用相同的连接字符串将 ODBC 数据源添加到 Power BI 网关后,网关仍然显示&qu

徐昱 Apache Hudi Contributor:华米高级大数据开发工程师 巨东东 华米大数据开发工程师 1. 应用背景及痛点介绍 华米科技是一家基于云的健康服务提供商,拥有全球领先的智能可穿戴技术.在华米科技,数据建设主要围绕两类数据:设备数据和APP数据,这些数据存在延迟上传.更新频率高且广.可删除等特性,基于这些特性,前期数仓ETL主要采取历史全量+增量模式来每日更新数据.随着业务的持续发展,现有数仓基础架构已经难以较好适应数据量的不断增长,带来的显著问题就是成本的不断增长和产出效率的

Redshift是Amazon一个商业产品上的进化 但并不是技术的进化,他使用的无非都是传统数仓领域的技术 如果说创新,就是大量使用Amazon本身的云服务的云原生架构,大大提升的产品的迭代速度,可维护性,管控能力,当然前提是Amazon有那么好的基础设施可以用 架构 DataPlane 典型的Share Nothing的架构,没啥好说的 LeaderNode,会负责接收流量,生成执行计划分发到计算节点,然后聚合结果返回 数据可以scaleout的分布在计算节点上,同时每个计算节点分成slice

大家好,我是来自 Juicedata 的高昌健,今天想跟大家分享的主题是<JuiceFS 在数据湖存储架构上的探索>,以下是今天分享的提纲: 首先我会简单的介绍一下大数据存储架构变迁以及它们的优缺点,然后介绍什么是 JuiceFS,其次的话会再重点介绍一下关于 JuiceFS 和数据湖的一些结合和关联,最后会介绍一下 JuiceFS 和数据湖生态的集成. 大数据存储架构变迁 纵观整个大数据存储架构的变迁,可以看到有非常明显的三个阶段:第一个阶段就是从最早的 Hadoop.Hive 等项目诞生之

盘点行业内近期发生的大事,Delta 2.0 的开源是最让人津津乐道的,尤其在 Databricks 官宣 delta2.0 时抛出了下面这张性能对比,颇有些引战的味道. 虽然 Databricks 的工程师反复强调性能测试来自第三方 Databeans,并且他们没有主动要求 Databeans 做这项测试,但如果全程看完 delta2.0 发布会,会发现在 delta2.0 即将开放的 key feature 中,特别列出了 Iceberg 到 Delta 的转换功能,并且官方着重讲到了 Ad

摘要:华为云FusionInsight MRS新一代的数据湖,让大数据越用越快.越用越易.越用越稳.越用越省!让数据价值近在眼前! 10月30日,以"携手共赢·数创未来"为主题的第二届数据分析技术与应用高峰论坛在深圳举行.会上,华为云大数据高级营销经理王宁进行了主题演讲"华为云FusionInsight MRS跨越技术裂谷,助力客户实现一企一湖,一城一湖"! 大数据技术创新焦点已转向LakeHouse,企业创新焦点已转向湖仓一体 "随着大数据技术的愈发成熟

背景 大数据发展至今,按照 Google 2003年发布的<The Google File System>第一篇论文算起,已走过17个年头.可惜的是 Google 当时并没有开源其技术,"仅仅"是发表了三篇技术论文.所以回头看,只能算是揭开了大数据时代的帷幕.随着 Hadoop 的诞生,大数据进入了高速发展的时代,大数据的红利及商业价值也不断被释放.现今大数据存储和处理需求越来越多样化,在后 Hadoop 时代,如何构建一个统一的数据湖存储,并在其上进行多种形式的数据分析,

在数据仓库建设中,元数据管理是非常重要的环节之一.根据Kimball的数据仓库理论,可以将元数据分为这三类: 技术元数据,如表的存储结构结构.文件的路径 业务元数据,如血缘关系.业务的归属 过程元数据,如表每天的行数.占用HDFS空间.更新时间 而基于这3类元数据"搭建"起来的元数据系统,通常又会实现如下核心功能: 1. 血缘关系 如表级别/字段级别的血缘关系,这些主要体现在我们日常的SQL和ETL任务里. 2. 大数据集群计算资源管理 针对利用不同的计算引擎如Spark/Flink/

背景 随着大数据业务的发展,基于 Hive 的数仓体系逐渐难以满足日益增长的业务需求,一方面已有很大体量的用户,但是在实时性,功能性上严重缺失:另一方面 Hudi,Iceberg 这类系统在事务性,快照管理上带来巨大提升,但是对已经存在的 Hive 用户有较大的迁移成本,并且难以满足流式计算毫秒级延迟的需求.为了满足网易内外部客户对于流批一体业务的需求,网易数帆基于 Apache Iceberg 研发了新一代流式湖仓,相较于 Hudi,Iceberg 等传统湖仓,它提供了流式更新,维表 Join

摘要:一个统一的现代化的数据基建需要三类架构来实践三种不同的应用场景. 近期,美国知名科技企业风投机构A16Z总结出一套通用的技术架构服务,分为以下三种场景. 一.数据基建架构全景 数据流向显示,左侧的数据源经数据处理(批量.实时流.事件流等)将数据统一汇聚到数据湖或数仓中,通过数据科学或机器学习进行AI分析,通过AD Hoc和实时分析为客户或APP提供敏捷的结果数据.华为云FusionInsight为政企客户提供一站式全场景的云原生数据湖,围绕政企客户在采存算管用等数据全生命周期提供领先的整体

数据湖仓 自从Databricks提出Lakehouse后,同时Snowflake的上市,湖仓一体成为数据领域最火热的话题. https://databricks.com/blog/2020/01/30/what-is-a-data-lakehouse.html 核心的理念是Delta Lake使Hadoop有了ACID事务能力,使用Spark内存做实时,批,AI计算层. 这样就可以用分布式文件存储颠覆关系数据库存储. 数据仓库 数仓一直有3种类型,概念上和物理上: 一体机 Oracle Exa