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新手网站建设模板下载,建设网站的目的和内容,开发小程序游戏需要多少钱,学校网站怎么做推广Databend 是一款开源的云原生数据仓库#xff0c;专为云架构设计。它将存储和计算彻底分离#xff0c;主要利用云上的对象存储服务#xff08;如阿里云OSS、亚马逊S3等#xff09;来存放数据#xff0c;而计算资源则可以独立地按需弹性伸缩。这意味着你不用提前规划硬件专为云架构设计。它将存储和计算彻底分离主要利用云上的对象存储服务如阿里云OSS、亚马逊S3等来存放数据而计算资源则可以独立地按需弹性伸缩。这意味着你不用提前规划硬件只为实际使用的计算和存储资源付费极大地降低了成本和管理复杂度。为了方便你快速了解下面是它的核心特性和应用场景特性类别具体说明核心特性存储与计算分离、向量化查询与极致性能、完整的SQL支持与生态兼容、半结构化数据支持典型场景实时数据分析与日志处理、交互式BI与报表、数据湖分析、作为其他应用的嵌入式分析引擎️ 如何安装Databend根据你的使用场景主要有以下几种安装方式1. 单机极速体验推荐新手使用Docker是最快的方式一条命令就能启动一个单机版Databenddockerrun-d--namedatabend-p8000:8000 datafuselabs/databend启动后你可以通过http://localhost:8000进行连接。2. 本地开发模式如果你想在命令行里像使用DuckDB一样快速分析本地文件可以使用bend-local工具。它无需部署服务非常适合数据处理和即席查询。# 下载二进制文件并重命名mvdatabend-query bend-localchmodx bend-local# 分析一个在线CSV文件./bend-local--querySELECT * FROM https://example.com/data.csv (FILE_FORMAT csv)3. 生产环境部署生产环境通常需要部署独立的元数据服务(databend-meta)和查询服务(databend-query)。推荐使用Kubernetes配合官方Helm Chart进行部署便于管理高可用集群。 通过Python集成开发Python是连接和扩展Databend的主要语言之一主要通过两个官方库实现。1. 使用databend-py进行数据操作这是Databend官方的Python驱动用于连接Databend服务并执行SQL。# 安装驱动pip install databend-py# 连接并查询fromdatabend_pyimportClient clientClient(hostlocalhost,# 或你的Databend Cloud服务地址port8000,userroot,password)# 执行查询返回结果为元组列表resultclient.execute(SELECT number FROM numbers(5))print(result)# 输出: [(0,), (1,), (2,), (3,), (4,)]# 插入数据client.execute(CREATE TABLE IF NOT EXISTS test (id INT, value VARCHAR))client.execute(INSERT INTO test VALUES,[(1,a),(2,b)])2. 使用databend-udf扩展函数如果你想在Databend中使用Python编写自定义函数可以使用databend-udf库来创建UDF服务。# 安装UDF库pip install databend-udf# 创建UDF (udf_server.py)fromdatabend_udfimport*udf(input_types[INT,INT],result_typeINT)defmy_gcd(x:int,y:int)-int:whiley!0:x,yy,x%yreturnxif__name____main__:# 启动一个UDF服务serverUDFServer(0.0.0.0:8815)server.add_function(my_gcd)server.serve()# 服务启动后需要在Databend中注册此函数在Databend中注册并使用这个Python函数CREATEFUNCTIONmy_gcd(INT,INT)RETURNSINTLANGUAGEpythonHANDLERmy_gcdADDRESShttp://你的服务器IP:8815;SELECTmy_gcd(12,18);-- 返回 6 总结与建议总的来说Databend凭借其云原生架构在弹性、成本和管理便捷性上优势明显。你可以根据自己的需求选择合适的安装和集成方式学习和轻量使用从Docker或bend-local开始。生产环境规划基于Kubernetes的集群部署。应用集成使用databend-py驱动进行连接。功能扩展通过databend-udf用Python扩展自定义函数。