Data Lake Analytics 作为云上数据处理的枢纽,最近加入了对于RDS(目前支持 MySQL , SQLServer ,Postgres 引擎)的支持, 这篇教程带你玩转 DLA 的 RDS 支持.我们文章中会以 MySQL 的介绍为主,最后会简要介绍下 SQLServer 与 Postgres 的一些不同点.需要注意的地方. 创建数据库 在 DLA 里面创建一个底层映射到 MySQL 的外表的语法如下: CREATE SCHEMA hello_mysql_vpc_rds WITH…

Data Lake Analytics 作为云上数据处理的枢纽,最近加入了对于PolarDB的支持, PolarDB 是阿里云自研的下一代关系型分布式云原生数据库,100%兼容MySQL,存储容量最高可达 100T,性能最高提升至 MySQL 的 6 倍.这篇教程带你玩转 DLA 的 PolarDB 支持. 创建数据库 在 DLA 里面创建一个底层映射到 PolarDB 的外表的语法如下: CREATE SCHEMA porlardb_test WITH DBPROPERTIES ( CATAL…

前提 必须是同一阿里云region的Data Lake Analytics(DLA)到AnalyticDB的才能进行清洗操作: 开通并初始化了该region的DLA服务: 开通并购买了AnalyticDB的实例,实例规模和数据清洗速度强相关,与AnalyticDB的实例资源规模基本成线性比例关系. 整体执行流程示意图: 步骤 1:在AnalyticDB中为DLA开通一个VPC访问点 DLA在上海region的VPC参数信息: 可用区:cn-shanghai-d VPC id: vpc-uf6wx…

前言 Data Lake Analytics (后文简称DLA)是阿里云重磅推出的一款用于大数据分析的产品,可以对存储在OSS,OTS上的数据进行查询分析.相较于传统的数据分析产品,用户无需将数据重新加载至DLA,只需在DLA中创建一张与数据源关联的表,不仅简化了分析过程,还节约了存储成本,是做大数据分析的不二之选. 当用户想通过DLA对OSS上的某个文件或者目录进行查询时,第一步需要先针对该文件或目录在DLA中创建一个table.当查询结束后,如果该table将不再使用,需要用户手动执行dro…

0. Data Lake Analytics(简称DLA)介绍 数据湖(Data Lake)是时下大数据行业热门的概念:https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake.基于数据湖做分析,可以不用做任何ETL.数据搬迁等前置过程,实现跨各种异构数据源进行大数据关联分析,从而极大的节省成本和提升用户体验.关于Data Lake的概念. 终于,阿里云现在也有了自己的数据湖分析产品:https://www.aliyun.com/product/datalakeanalyt…

0. 前言 Data Lake Analytics是Serverless化的云上交互式查询分析服务.用户可以使用标准的SQL语句,对存储在OSS.TableStore上的数据无需移动,直接进行查询分析. 目前该产品已经正式登陆阿里云,欢迎大家申请试用,体验更便捷的数据分析服务.请参考https://help.aliyun.com/document_detail/70386.html 进行产品开通服务申请. 在上一篇教程中,我们介绍了如何分析CSV格式的TPC-H数据集.除了纯文本文件(例如,CS…

一.Data Lake Analytics介绍 数据湖(Data Lake)是时下大数据行业热门的概念:https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake.基于数据湖做分析,可以不用做任何ETL.数据搬迁等前置过程,实现跨各种异构数据源进行大数据关联分析,从而极大的节省成本和提升用户体验. 阿里云数据湖分析产品Data Lake Analytics(简称DLA):https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics产品文档:…

DataWorks作为阿里云上广受欢迎的大数据开发调度服务,最近加入了对于Data Lake Analytics的支持,意味着所有Data Lake Analytics的客户可以获得任务开发.任务依赖关系管理.任务调度.任务运维等等全方位强大的能力,今天就给大家介绍一下如何使用DataWorks来调度DLA的脚本任务. 开通DLA 在开始之前我们要有一个 DLA 的账号,目前 DLA 的新用户都有50T的免费流量,可以放心试用.开通DLA成功后,你会获得一个用户名和密码, 然后在控制台登录就可以…

0. Data Lake Analytics(DLA)简介 关于Data Lake的概念,更多阅读可以参考:https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake 以及AWS和Azure关于Data Lake的解读:https://amazonaws-china.com/big-data/datalakes-and-analytics/what-is-a-data-lake/https://azure.microsoft.com/en-us/solutions/data-…

0. 简介 为满足部分客户在云上做Geometry数据的分析需求,阿里云Data Lake Analytics(以下简称:DLA)支持多种格式的地理空间数据处理函数,符合Open Geospatial Consortium’s (OGC) OpenGIS规范,支持的常用数据格式包括: WKT WKB GeoJson ESRI Geometry Object Json ESRI Shape DLA采用4326坐标系标准,EPSG 4326使用经纬度坐标,属于地理坐标系.GPS采用的就是这个坐标系.…

前言 Data Lake Analytics(后文简称DLA)提供了无服务化的大数据分析服务,帮助用户通过标准的SQL语句直接对存储在OSS.TableStore上的数据进行查询分析. 在关系型数据库中,用户可以对大数据量的表进行分区,提高查询的性能.同样在DLA中,用户可以使用分区表将数据进行细化,达到缩短查询响应时间的目的. 本文将以OSS数据源为例,详细介绍如何在DLA中创建和使用分区表. 创建分区表 在DLA中,创建一张分区表需要在建表语句中指定 PARTITIONED BY, 例如创建…

前言 Data Lake Analytic(后文简称 DLA)可以帮助用户通过标准的SQL语句直接对存储在OSS.TableStore上的数据进行查询分析. 在查询前,用户需要根据数据文件的格式和内容在DLA中创建一张表.Data Lake Analytics + OSS数据文件格式处理大全 一文中介绍了如何定义表的SERDE和ROW FORMAT. 本文将以存储在OSS上的文件为例详细介绍如何指定表LOCATION. LOCATION DLA中的建表语句的语法为 CREATE EXTERNAL…

当我们成功开通了 DLA 服务之后,第一个最想要做的事情就是登录 DLA 数据库.而登录数据库就需要一个连接串.下面这个页面是我们首次开通 DLA 之后的界面,在这里我们要创建一个服务访问点. 在上面界面中点击 “创建服务访问点” 即可弹出右侧服务访问点配置界面.这里您可以选择创建 经典网络访问点 或者 VPC 网络访问点. 下面介绍一下这两种网络的不同地方. 经典网络 我们假定您购买了一台 ECS 并且想要在家或者公司中通过 SSH 访问这台 ECS,那么您一定需要知道这台 ECS 的公网 I…

背景 相较传统的重量级OLAP数据仓库,“数据湖”以其数据体量大.综合成本低.支持非结构化数据.查询灵活多变等特点,受到越来越多企业的青睐,逐渐成为了现代数据平台的核心和架构范式. 数据湖的核心功能,简单地可以分为数据存储与数据查询计算两个部分,在云端可以有多种的实现选择.在之前的文章中,我们曾介绍Azure上Azure Data Lake Storage (ADLS Gen1)和Azure Data Lake Analytics (ADLA)这一对可配合使用的服务.这对黄金搭档正是为数据湖而生…

相较传统的重量级OLAP数据仓库,“数据湖”以其数据体量大.综合成本低.支持非结构化数据.查询灵活多变等特点,受到越来越多企业的青睐,逐渐成为了现代数据平台的核心和架构范式. 作为微软Azure上最新一代的数据湖服务,Data Lake Storage Gen2的发布,将云上数据湖的能力和体验提升上了一个新的台阶.在前面的文章中,我们已分别介绍了其基本使用和大数据集群挂载的场景.作为本系列的下篇,让我们继续深度体验之旅. ADLS Gen2体验:数据湖共享 在企业中,一个庞大的数据湖往往需要被共…

引言 相较传统的重量级OLAP数据仓库,“数据湖”以其数据体量大.综合成本低.支持非结构化数据.查询灵活多变等特点,受到越来越多企业的青睐,逐渐成为了现代数据平台的核心和架构范式. 因此数据湖相关服务成为了云计算的发展重点之一.Azure平台早年就曾发布第一代Data Lake Storage,随后微软将它与Azure Storage进行了大力整合,于今年初正式对外发布了其第二代产品:Azure Data Lake Storage Gen2 (下称ADLS Gen2).ADLS Gen2的口号是…

Data lake - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake 数据湖 Azure Data Lake Storage Gen2 预览版简介 | Microsoft Docs https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/storage/data-lake-storage/introduction Azure Data Lake Storage Gen2 是适用于大数据分析的可高度缩放.具有成本效益的 D…

相较传统的重量级OLAP数据仓库,“数据湖”以其数据体量大.综合成本低.支持非结构化数据.查询灵活多变等特点,受到越来越多企业的青睐,逐渐成为了现代数据平台的核心和架构范式. 作为微软Azure上最新一代的数据湖服务,Data Lake Storage Gen2的发布,将云上数据湖的能力和体验提升上了一个新的台阶.在前面的文章中,我们已分别介绍了其基本使用和大数据集群挂载的场景.作为本系列的下篇,让我们继续深度体验之旅. ADLS Gen2体验:数据湖共享 在企业中,一个庞大的数据湖往往需要被共…

Jmeter中使用CSV Data Set Config参数化不重复数据执行N遍 要求: 今天要测试上千条数据,且每条数据要求执行多次,(模拟多用户多次抽奖) 1.用户id有175个,且没有任何排序规则: 2.要求175个用户都去请求,每个用户执行3次: (由于自己笔记本性能不佳,只能数量小举例,大家自行增加用户量和循环次数) 设计: 我们通过CSV Data Set Config,在记事本中先写好175个数据,然后直接调用该文本: 然后在http请求中直接引用该值: 整个图见下: 一．准备tx…

这一节将分别介绍读/写 Excel 和 CSV 文件的各种方式: - 读入 CSV 文件 首先是准备一个 csv 文件, 这里我用的是 stock_data.csv, 文件我已上传, 大家可以直接下载下来使用. 正如前面讲过的, csv 文件可以放在 jupyter notebook 同目录下, 这样直接写文件名就可以了, 但是如果没有放在同目录下, 就需要写绝对路径, 否则读取不到. import pandas as pd df = pd.read_csv('/Users/rachel/Sit…

转自: https://blog.minio.io/modern-data-lake-with-minio-part-2-f24fb5f82424 In the first part of this series, we saw why object storage systems like Minio are the perfect approach to build modern data lakes that are agile, cost-effective, and massively…

转自:https://blog.minio.io/modern-data-lake-with-minio-part-1-716a49499533 Modern data lakes are now built on cloud storage, helping organizations leverage the scale and economics of object storage, while simplifying overall data storage and analysis f…

通过hive向写elasticsearch的写如数据 hive 和 elasticsearch 的整合可以参考官方的文档: ES-hadoop的hive整合 : https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/hive.html#hive ES-hadoop的配置说明 : https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/configuration.h…

Jmeter中使用CSV Data Set Config参数化不重复数据执行N遍 要求: 今天要测试上千条数据,且每条数据要求执行多次,(模拟多用户多次抽奖) 1.用户id有175个,且没有任何排序规则: 2.要求175个用户都去请求,每个用户执行3次: (由于自己笔记本性能不佳,只能数量小举例,大家自行增加用户量和循环次数) 设计: 我们通过CSV Data Set Config,在记事本中先写好175个数据,然后直接调用该文本: 然后在http请求中直接引用该值: 整个图见下: 一．准备tx…

在网页中绘图,并为新绘的对象写扩展数据和读取扩展数据.下面帮助的完整例子,在控件安装目录的 Sample\Ie\iedemo.htm 中. 主要用到函数说明: _DMxDrawX::InsertBlock 向数据库中插入一个图块,DWG图块文件可以是本地文件,也可以是网络文件.详细说明如下:函数成功返回1,失败返回0. 参数 说明 BSTR pszDwgFileName 图块定义的dwg 文件,支持http://开头的网络路径 BSTR pszBlockName 新插入的图块名 _DMxDraw…

导言 写一个Windows平台下的应用程序大多时候都是离不开读写文件,网络通信的. 比如一个服务应用程序来说,它可能从网络适配器接受用户的请求,对请求进行处理计算,最终将用户端所需的数据返回,中间可能还涉及到对磁盘的读写,这些都是I/O操作,所以,要设计一个稳健的,高效的,伸缩性好的应用程序,就必须将Windows的I/O机制搞清楚.一. 两种 读/写 机制 输入Input / 输出Output,有两种机制,他们是: 1 同步I/O: 线程执行一个输入输出函数时,输入输出工作执行完毕后,函数返回…

读取文件参考:https://blog.csdn.net/weixin_42129373/article/details/82154471 写入文件参考:https://blog.csdn.net/BanketBoy/article/details/86504704 https://www.cnblogs.com/chenpi/p/5498731.html package text; import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWr…

一,引言 上一篇主要只讲了Azure Data Factory的一些主要概念,今天开始新的内容,我们开始通过Azure DevOps 或者 git 管理 Azure Data Factory 中的源代码,同时创建 Pipleline 将 Azure Blob1 的 Container 的数据通过 Copy Data 复制到 Azure Blob2的 Container中.我选择的是Azure DevOps 作为代码管理的工具 --------------------我是分割线----------…

DBFS使用dbutils实现存储服务的装载(mount.挂载),用户可以把Azure Data Lake Storage Gen2和Azure Blob Storage 账户装载到DBFS中.mount是data lake storage和 blob storage的指针,因此数据不会同步到本地. 一,创建Azure Data Lake Storage Gen2 从Azure Portal中搜索Storage Account,开始创建Data Lake V2 1,创建Data Lake V2的…

一,引言 Azure Data Lake Storage Gen2 是一组专用于大数据分析的功能,基于 Azure Blob Storage 构建的.Data Lake Storage Gen2 包含了 Gen1 和 Blob Storage 的存储功能.但是在实际项目中如何使用,如何读取数据?如何操作数据?我们可以先从官方概念中先了解什么是 Azure Data Lake 以下引用于官方的术语-------------------- Data Lake Storage Gen2 使 Azure…