Exasol云存储扩展：公共云数据格式化访问与导出

资源摘要信息:"Exasol Cloud Storage Extension是一个用户定义功能（UDF）扩展包，用于在Exasol数据库中直接访问和操作存储在公共云存储系统上的格式化数据。它支持Avro、Orc和Parquet这几种数据格式，并允许用户从这些格式的文件中导入数据到Exasol数据库中，同时也支持将表以Parquet格式导出到云存储。该扩展支持的云存储系统包括Amazon S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storage等。此外，Exasol Cloud Storage Extension还支持配置并行的导入或导出过程，以提高处理效率。" 知识点详细说明： 1. Exasol数据库: Exasol是一个高性能的分析型数据库管理系统，适用于大规模数据集，支持复杂的数据查询和分析任务。Exasol数据库的特点是其列式存储和并行计算能力，能够提供快速的数据处理速度。 2. 用户定义功能（UDF）: UDF是数据库系统中允许用户自定义函数的能力，这些函数可以被数据库查询调用，执行特定的数据处理任务。在Exasol中使用UDF可以扩展数据库的功能，实现更多定制化的数据处理需求。 3. 公共云存储系统: 公共云存储系统指的是由云服务提供商提供的存储解决方案，如Amazon S3、Google Cloud Storage和Azure Blob Storage。这些系统可以存储大量数据，并为用户提供了可扩展、按需付费的存储资源。 4. 数据格式支持: - Apache Avro: Avro是一种用于序列化数据的行式文件格式，主要用于高效的数据交换。Avro文件通常用于支持大规模数据集的序列化。 - Orc（Optimized Row Columnar）: Orc是Hadoop生态系统中一种列式存储格式，优化了数据的存储和查询效率，特别适合大数据处理。 - Parquet: Parquet是另一种列式存储格式，支持数据压缩和编码，优化了I/O性能和存储效率，广泛应用于大数据分析任务。 5. 数据导入导出: Exasol Cloud Storage Extension允许用户将数据从云存储中导入到Exasol数据库中，或者将数据库中的表导出到支持的云存储系统。这一过程支持并行处理，以提高数据传输的效率。 6. 并行处理: 该扩展支持并行导入和导出过程，这意味着在处理大量数据时，可以将任务分配到多个处理单元上，以并行方式进行，从而显著提高处理速度和效率。 7. 云存储系统支持: 该扩展支持Amazon S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storage等公共云存储系统，这意味着用户可以根据自己的需求选择合适的云存储服务，实现与Exasol数据库的无缝对接。 8. 编译与运行依赖: 该扩展使用Java 8进行编译和构建，但兼容运行在更新的Java虚拟机（JVM）版本上。对于构建环境，还依赖Scala语言的支持，说明该扩展在开发和运行时需要相应版本的Java和Scala运行时环境。 9. 许可: 文档提到了许可（执照），但未具体说明是哪种类型的许可。用户需要查看具体文档来获取这部分信息，以确保遵守相应的许可条款。 10. 标签关键词: 标签中提到了多种关键词，如"avro"、"s3"、"cloud-storage"、"gcs"、"parquet"、"azure-storage"、"orc"、"exasol"、"azure-blob-storage"、"exasol-integration"、"Scala"，这些都指明了该扩展包的适用场景、支持的技术和环境。