Flink、ClickHouse等工具，但作为一个资源紧张的小规模公司，我们并没有选择它们，不是它们不好，而是我们...
Flink、ClickHouse等工具，但作为一个资源紧张的小规模公司，我们并没有选择它们，不是它们不好，而是我们...
直接使用api.Relation.create 创建新的 如果知道一些信息(database,schema,name)就可以直接使用此方法直接创建relation了,参数的传递方法很多 adapter 的get_relation 方法 需要的参数与api.Relation.create基本类似 load_relation 属于get_relation 的一个包装,返回一个cache 版本的relation 使用builtins.ref 方法 传递模...
目前包含的hooks 只大概说明下,详细的后边介绍下,目前涉及了,model,source,script,macro,modifiers,同时还提供了一个dbt 内部命令的包装 说明 dbt-checkpoint是pre-commit 的plugin 使用上与pre-commit 是一样的,对于希望提升dbt 项目质量的是一个很不错的工具...
社区发展首先,我们从Flink的GitHub库中看一些简单的统计。在2015年,Flink社区规模扩大了一倍,人数从大约75名贡献者超过150名。从2015年2月至2015年12月,其github库的复制数量超过了三倍,从160增长至544,而其star数目的增长也接近3倍,从289增至813。尽管Flink创建于德国柏林,然而现在其社区遍布全球,拥有来自北美,欧...
Flink Job Manager UI (Docker):http://localhost:8082 Flink Job Manager UI (LocalApplication):http://localhost:8081 PySpark Jupyter Notebook (Iceberg):http://localhost:8900 PySpark Jupyter Notebook (Hudi):http://localhost:8901 Spark SQL (Iceberg):docker exec -it spark-iceberg spark-sql ...
第二种则是流包表,即在Kafka的结构中,我们是否可以进行某种表类型的操作,如 join 、union 或聚合计算等,这些操作的解决方案是类似 Spark 、 Flink 、 Paimon 的思路。 综上,表包流和流包表这两种方案,分别承担了架构图中的表向流的转换器和流向表的转换器的角色。总体来看,在当前的技术阶段,大数据技术与数据...
dbt-utils pivot实现处理 行转列的方法很多有基于case 判断的,也有直接使用数据库提供的pivot 函数的,dbt 使用了case 模式 参考实现 {%macropivot(column, values, alias=True, agg='sum', cmp='=', prefix='', suffix='', then_value=1, else_value=0, ...
参考实现 核心是show.py 中的ShowTask 参考代码 classShowTask(CompileTask): # 进行判断参数必须包含select 或者inline def_runtime_initialize(self): ifnot (self.args.selectorgetattr(self.args,"inline",None)): raiseDbtRuntimeError("Either --select or --inline must be passed to show") ...
提到数仓,许多大数据开发工程师第一时间想到的是:Spark、Flink、ClickHouse等工具,但作为一个资源紧张的小规模公司,我们并没有选择它们,不是它们不好,而是我们有充分的理由: 免费的、却是最贵的。对于小厂,构建自己的计算集群,设置基础设施的维护工程师的岗位是非常不划算的。因此,我们只能选择采买云厂商的服务。