Databend 开源周报 #71

Databend 是一款强大的云数仓。专为弹性和高效设计,自由且开源。

即刻体验云服务:https://app.databend.com。

What’s New

探索 Databend 本周新进展,遇到更贴近你心意的 Databend 。

Features & Improvements

Planner

  • 优化集群模式下的 TopK (#9092)

Query

  • 支持 “select * exclude [column_name | (col_name, col_name,…)]” (#9009)

  • 支持使用 “alter table” 还原表 (#8967)

  • 新增表函数 “read_parquet” ,可以读取 Parquet 文件作为表 (#9080)

  • 支持 “select * from @stage” (#9123)

Storage

  • 引入 “CachePolicy” ,允许定制缓存逻辑 (#9062)

  • 支持 Hive nullable partition (#9064)

Code Refactor

Memory Tracker

  • 保持 Memory Tracker 状态一致 (#8973)

REST API

  • 查询结束后删除上下文 (#9091)

Bug Fix

Configs

  • 为 Hive 配置加载增添更多测试 (#9074)

Planner

  • 尝试修复表名大小写敏感的问题 (#9055)

Functions

  • 修复 vector_const like 相关问题 (#9082)

Storage

  • 在清除时更新 last_snapshot_hint 文件 (#9060)

Cluster

  • 使用 ClosingClient 通知服务端关闭连接以修复 broken pipe 或 connect reset 错误 (#9104)

What’s On In Databend

请持续关注 Databend 的最新动态。

RESTORE TABLE

只要在语句中指定快照 ID 或时间戳,Databend 就可以将表恢复到先前创建快照时的状态。可以使用 FUSE_SNAPSHOT 来检索表的快照 ID 和时间戳。

-- Restore with a snapshot ID
ALTER TABLE  FLASHBACK TO (SNAPSHOT => '');
-- Restore with a snapshot timestamp
ALTER TABLE 
 FLASHBACK TO (TIMESTAMP => ''::TIMESTAMP);

阅读以下材料以了解更多讯息:

  • Docs | RESTORE TABLE

  • PR | alter table flashback

What’s Up Next

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。

在错误报告中增加构建信息

目前 Databend 的错误报告是由错误代码和有关错误发生原因的一些信息组成的,如果能够在其中加入构建信息,可能有助于排查问题。

"Code: xx. Error: error msg... (version ...)"

Issue 9117: Add Build Information to the Error Report

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!

Changlogs

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

Contributors

非常感谢贡献者们在本周的卓越工作。

Databend 开源周报 #71_第1张图片

Databend 开源周报 #71_第2张图片

Databend 开源周报 #71_第3张图片

Databend 开源周报 #71_第4张图片

Connect With Us

Databend 是一款开源、弹性、低成本,基于对象存储也可以做实时分析的新式数仓。期待您的关注,一起探索云原生数仓解决方案,打造新一代开源 Data Cloud。

  • Databend Website :https://databend.rs/

  • Weekly :https://weekly.databend.rs/

  • GitHub Discussions :https://github.com/datafuselabs/databend/discussions

  • Twitter :https://twitter.com/Datafuse_Labs

  • Slack Channel :https://link.databend.rs/join-slack

你可能感兴趣的:(大数据,hive,hadoop)