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Databend 是一款现代云数仓。专为弹性和高效设计,为您的大规模分析需求保驾护航。自由且开源。即刻体验云服务:https://app.databend.cn 。
探索 Databend 本周新进展,遇到更贴近你心意的 Databend 。
ORC(Optimized Row Columnar)格式是一种高效的列存储格式,广泛应用于数据分析领域。
Databend 现已支持对 ORC 文件进行查询、加载和转换,帮助用户获得更快的查询性能和更高的压缩率。
下面的示例展示了如何查询位于 Stage 中的 ORC 格式文件:
- -- Create a ORC file format
- CREATE OR REPLACE FILE FORMAT orc_ff TYPE = 'ORC';
-
-
- SELECT *
- FROM @orc_data_stage (
- FILE_FORMAT => 'orc_ff',
- PATTERN => '.*[.]orc'
- ) t
- LIMIT 10;
如果您想了解更多信息,欢迎联系 Databend 团队,或查看下面列出的资源。
一起来探索 Databend 社区和周边生态中的新鲜事。
随着 Toco 业务在欧洲的扩展,面临的数据处理需求急剧增加。Toco 希望数据库解决方案能够访问 S3 Buckets 处理数据文件,并具备计算与存储分离架构,以提供灵活和可靠的数据分析方案。
Databend Cloud 以其卓越的计算与存储分离架构和全面的对象存储服务支持(超过 20 种)被 Toco 选中。此外,Databend Cloud 的 STAGE 支持使得用户可以轻松地加载和导出数据,进行查询,无需复杂的表创建或数据导入过程。
目前 Databend Cloud 为 Toco 提供从数据获取与处理到数据访问与展示的全面支持。
如果您想了解更多信息,欢迎联系 Databend 团队,或查看下面列出的资源。
Blog | Customer Success Story: Toco Chooses Databend Cloud to Tackle Big Data Challenges
以下是一些值得注意的事件,也许您可以找到感兴趣的内容。
task_history
函数。我们始终对前沿技术和创新理念持开放态度,欢迎您加入社区,为 Databend 注入活力。
error-stack
增强错误处理当前流行的错误处理主要是通过枚举类型树和 From
trait 实现,这导致难以追踪源自同一错误源的不同错误,缺乏错误跟踪信息,并且错误类型通常局限于单个 crate 的层面。
我们计划用 error-stack
替换现有的错误处理实践。这个 crate 能够详细追踪错误所有细节,并且能够在多线程或异步环境中跟踪错误,无需 async-backtrace
。
下面是 error-stack
的错误消息示例:
- Error: a fatal error has occurred in the main loop
- ├╴at src/main.rs:11:51
- │
- ├─▶ failed to read index file: index.txt
- │ ╰╴at src/main.rs:29:35
- │
- ╰─▶ No such file or directory (os error 2)
- ╰╴at src/main.rs:29:3
Issue #15741 | RFC: Enhancing Error Handling in Rust with error-stack
如果你对这个主题感兴趣,可以尝试解决其中的部分问题或者参与讨论和 PR review 。或者,你可以点击 https://link.databend.rs/i-m-feeling-lucky 来挑选一个随机问题,祝好运!
一起认识社区中的新伙伴,Databend 因你们而变得更加美好。
前往查看 Databend 每日构建的变更日志,以了解开发的最新动态。
地址:https://github.com/datafuselabs/databend/releases
非常感谢贡献者们在本周的卓越工作。
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