在 0.11.0 中，我们默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件 listing 的性能。在reader方面，用户需要将其设置为 hoodie.metadata.enable = true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此，使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果无需使用此功能，可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable = false 像以前一样使用 Hudi。
在 0.11.0 中，默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件listing的性能。在reader方面，用户需要将其设置为 true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此，使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果此功能与您无关，您可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable=false 像以前一样使用 Hudi。
他们主要为消费者提供房地产购买、出售与租赁服务，同时发布各类房产新闻、装修技巧以及生活方式层面的内容。每一天，都有数百万消费者访问REA Group网站。
在过去的几年里，数据工程领域的重要性突飞猛进，为加速创新和进步打开了大门——从今天开始，越来越多的人开始思考数据资源以及如何更好地利用它们。这一进步反过来又导致了数据技术的“第三次浪潮”。“第一次浪潮”包括 ETL、OLAP 和关系数据仓库，它们是商业智能 (BI) 生态系统的基石，无法应对大数据的4V[1]的指数增长。由于面向 BI 的栈的潜力有限，我们随后见证了“第二次浪潮”：由于 Hadoop 生态系统（允许公司横向扩展其数据平台）和 Apache Spark（为大规模高效的内存数据处理打开了大门）。
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
这几年数据治理爆火，但迟迟没有一个优秀的开源数据治理平台的出现。很多公司选择元数据管理平台作为基础，再构建数据质量，数据血缘等工具。
数据框（和矩阵）有2个维度（行和列），要想从中提取部分特定的数据，就需要指定“坐标”。和向量一样，使用方括号，但是需要两个索引。在方括号内，首先是行号，然后是列号（二者用逗号分隔）。以metadata数据框为例，如下所示是前六个样本：
Apache Hudi索引在数据读和写的过程中都有应用。读的过程主要是查询引擎利用MetaDataTable使用索引进行Data Skipping以提高查找速度;写的过程主要应用在upsert写上，即利用索引查找该纪录是新增（I）还是更新(U)，以提高写入过程中纪录的打标（tag）速度。
维基百科pageview数据是Wikimedia技术团队所维护的访问量数据集。该数据集自2015年五月启用，其具体的pageview定义为对某个网页内容的请求，会对爬虫和人类的访问量进行区分，粒度为小时级别，如下图：
区块链技术和加密货币在吸引越来越多的技术、金融专家和经济学家们眼球的同时，也给与了他们无限的想象空间。从根本上来说，加密货币只是底层区块链技术的应用之一，而伴随着区块链技术的不断突破与发展，“区块链+”这一概念正在不断地深入人心。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 大数据文摘翻译 翻译/于丽君 校对/瑾儿小浣熊 转载请保留 摘要：谷歌近期发表了一篇关于最新大数据系统的论文，是关于Mesa这一全球部署的数据仓库，它可以在数分钟内提取上百万行，甚至可以在一个数据中心发生故障时依然运作。 谷歌正在为其一项令人兴奋的产品揭开面纱，它可能成为数据库工程史上的又一个壮举，这就是一个名为Mesa的数据仓库系统，它可以处理几乎实时的数据，并且即使一整个数据中心不幸脱机也可以发挥它的性能。谷歌工程师们正在为下个月将在中国举行的盛大的数据库会议准备展示
大数据文摘翻译:于丽君／ 校对:瑾儿小浣熊(转载请保留) 摘要： 谷歌近期发表了一篇关于最新大数据系统的论文，是关于Mesa这一全球部署的数据仓库，它可以在数分钟内提取上百万行，甚至可以在一个数据中心发生故障时依然运作。 谷歌正在为其一项令人兴奋的产品揭开面纱，它可能成为数据库工程史上的又一个壮举，这就是一个名为Mesa的数据仓库系统，它可以处理几乎实时的数据，并且即使一整个数据中心不幸脱机也可以发挥它的性能。谷歌工程师们正在为下个月将在中国举行的盛大的数据库会议准备展示其关于Mesa的论文。 该篇论文的
Apache Hudi 0.14.0 标志着一个重要的里程碑，具有一系列新功能和增强功能。其中包括引入Record Level Index、自动生成记录键 、用于增量读取的 hudi_table_changes函数等等。值得注意的是，此版本还包含对 Spark 3.4 的支持。在 Flink 方面，0.14.0 版本带来了一些令人兴奋的功能，例如一致哈希索引支持、支持Flink 1.17 以及支持更新和删除语句。此外此版本还升级了Hudi表版本，提示用户查阅下面提供的迁移指南。我们鼓励用户在采用 0.14.0 版本之前查看重大特性、重大变化和行为变更。
大家好，我是独孤风，一位曾经的港口煤炭工人，目前在某国企任大数据负责人，公众号大数据流动主理人。在最近的两年的时间里，因为公司的需求，还有大数据的发展趋势所在，我开始学习数据治理的相关知识。今天给大家分享一体化的元数据管理平台——OpenMetadata。
Chang Stream(变更记录流) 是指collection(数据库集合)的变更事件流，应用程序通过db.collection.watch()这样的命令可以获得被监听对象的实时变更。BigQuery是Google推出的一项Web服务，该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。
Google Analytics 无处不在，对于大多数营销功能的统计报告至关重要。作为加入 ClickHouse 之前没有营销分析经验并发现自己定期以博客形式贡献内容的人，我长期以来一直认为 Google Analytics (GA4) 提供了一种快速、无缝的方式来衡量网站。因此，当我们负责报告我们内容策略的成功情况并确保我们制作的内容与您（我们的用户）相关时，GA4 似乎是一个明显的起点。
CREATE 语句用于向当前或指定的 Catalog 中注册库、表、视图或函数。注册后的库、表、视图和函数可以在 SQL 查询中使用。
GitHub和类似平台已使软件的公开协作开发变得司空见惯。然而当此公共代码必须管理身份验证秘密(如API密钥或加密秘密)时会出现问题。这些秘密必须保护为私密，但是诸如将这些秘密添加到代码中的常见开发操作经常使意外泄露频繁发生。本文首次对GitHub上的秘密泄露进行了大规模和纵向的分析。使用两种互补的方法检查收集到的数十亿个文件：近六个月的实时公共GitHub提交的扫描和一个涵盖13%开放源码存储库的公共快照。
hive 查询hudi 数据主要是在hive中建立外部表数据路径指向hdfs 路径，同时hudi 重写了inputformat 和outpurtformat。因为hudi 在读的数据的时候会读元数据来决定我要加载那些parquet文件，而在写的时候会写入新的元数据信息到hdfs路径下。所以hive 要集成hudi 查询要把编译的jar 包放到HIVE-HOME/lib 下面。否则查询时找不到inputformat和outputformat的类。
与许多其他事务数据系统一样，索引一直是 Apache Hudi 不可或缺的一部分，并且与普通表格式抽象不同。在这篇博客中，我们讨论了我们如何重新构想索引并在 Apache Hudi 0.11.0 版本中构建新的多模式索引，这是用于 Lakehouse 架构的首创高性能索引子系统，以优化查询和写入事务，尤其是对于大宽表而言。
接下来我们就应用技术手段，基于Python，建立一个工具，可以阅读和分析川普的Twitter。然后判断每条特定的Twitter是否具有川普本人的性格。
标星★公众号 爱你们♥ 作者：Ali Alavi、Yumi、Sara Robinson 编译：公众号进行了全面整理 如你所见，我们手动复制了Trump的一条Twitter，将其分配给一个变量，并使用split()方法将其分解为单词。split()返回一个列表，我们称之为tweet_words。我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中，我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。为什么在那里最后，在第9行中，我们循环遍历tweet_words：也就是说，我们逐个遍历tweet
https://www.cnblogs.com/xiaoliu66007/p/9633505.html
本文主要介绍了 Salesforce 对于系统中数据的访问控制是如何设计的，然后也了解了下 Alfresco 和 Oracle VPD 的数据权限机制。希望对一些业务系统的数据权限的访问控制设计能有所参考和启发。
在这篇文章中，我们将纯粹用SQL实现含有一个隐藏层（以及带 ReLU 和 softmax 激活函数）的神经网络。这些神经网络训练的步骤包含前向传播和反向传播，将在 BigQuery 的单个SQL查询语句中实现。当它在 BigQuery 中运行时，实际上我们正在成百上千台服务器上进行分布式神经网络训练。听上去很赞，对吧？
在医疗场景下，涉及到的业务库有几十个，可能有上万张表要做实时入湖，其中还有某些库的表结构修改操作是通过业务人员在网页手工实现，自由度较高，导致整体上存在非常多的新增列，删除列，改列名的情况。由于Apache Hudi 0.9.0 版本到 0.11.0 版本之间只支持有限的schema变更，即新增列到尾部的情况，且用户对数据质量要求较高，导致了非常高的维护成本。每次删除列和改列名都需要重新导入，这种情况极不利于长期发展，所以需要一种能够以较低成本支持完整schema演变的方案。
选自Medium 作者：Harisankar Haridas 机器之心编译 参与：陈韵竹、思源 我们熟知的SQL是一种数据库查询语句，它方便了开发者在大型数据中执行高效的操作。但本文从另一角度嵌套SQ
https://doris.apache.org/zh-CN/docs/dev/get-starting/what-is-apache-doris/
本文讲解 Hive 的数据存储，是 Hive 操作数据的基础。选择一个合适的底层数据存储文件格式，即使在不改变当前 Hive SQL 的情况下，性能也能得到数量级的提升。这种优化方式对学过 MySQL 等关系型数据库的小伙伴并不陌生，选择不同的数据存储引擎，代表着不同的数据组织方式，对于数据库的表现会有不同的影响。
用全球新闻报道去分析、观察乃至预测人类社会是一种什么样的情况？ 由谷歌理念所倡导的GDELT项目旨在创建一个实时、开放的世界新媒体资料索引库，与全世界一同分享以编码形式存在的源数据。GDELT库是世界上最大的关于全球化社会的开放数据集，它的复杂性、增长率和分析负荷，使得对数据的理解和获取具有特别的挑战。GDELT多元的用户群和应用范围意味着其访问模式难以有章可循——各式各样的查询仅通过一次分析便可获取几十条相关信息，完全不同于传统索引数据库的使用方法。 由于从每篇文章中归纳出的主题和情感种类逐渐增多，GDE
最近，谷歌宣布正式发布 Hive-BigQuery Connector，简化 Apache Hive 和 Google BigQuery 之间的集成和迁移。这个开源连接器是一个 Hive 存储处理程序，它使 Hive 能够与 BigQuery 的存储层进行交互。
《The MIMIC Code Repository: Enabling reproducibility in critical care research》论文
使用ClickHouse分析物流指标数据，必须将数据存储到ClickHouse中。
最近一年的时间里，在业务上，我们只选择支持 Binance。我们选择 Binance 作为第一个交易所合作伙伴，因为我们相信 Binance 的追踪记录、安全协议以及对用户的承诺。
hudi详细介绍见hudi官网 http://hudi.apache.org/cn/docs/0.5.0-quick-start-guide.html
GH-Archive通过从GitHub REST API中摄取大部分这些事件，从GitHub记录大量数据。这些事件以GSON格式从GitHub发送到GH-Archive，称为有效负载。以下是编辑问题时收到的有效负载示例：
冷链物流的复杂性、成本和风险使其成为物联网的理想使用案例。以下是我们如何构建一个完整的物联网解决方案，以应对这些挑战。
在前文scRNA-seq marker identification(二)，我们我们提到了差异分析，下面我们来详细了解下
作者 | Jordan Tigani 译者 | 红泥 策划 | 李冬梅 随着云计算时代的发展，大数据实际已经不复存在。在真实业务中，我们对大数据更多的是存储而非真实使用，大量数据现在已经变成了一种负债，我们在选择保存或者删除数据时，需要充分考虑可获得价值及各种成本因素。 十多年来，人们一直很难从数据中获得有价值的参考信息，而这被归咎于数据规模。“对于你的小系统而言，你的数据量太庞大了。”而解决方案往往是购买一些可以处理大规模数据的新机器或系统。但是，当购买了新的设备并完成迁移后，人们发现仍然难以处
注：hive其他语法在hive官网有说明，建议初学者，去官网学习一手的资料， 官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home#Home-UserDocumentation
MIMIC-IV-ED 是一个大型的免费数据库，记录了2011年至2019年间急诊部门(ED)贝斯以色列女执事医疗中心的入院情况。该数据库包含约425,000个 ED 停留。生命体征，分类信息，药物协调，药物管理和出院诊断是可用的。所有数据都被确定为符合健康信息便携性和责任法(HIPAA)安全港条款。MIMIC-IV-ED 旨在支持各种各样的教育倡议和研究。
最近随着Snowflake上市后市值的暴增（目前700亿美金左右），整个市场对原生云数仓都关注起来。近日，一家第三方叫GigaOM的公司对主流的几个云数仓进行了性能的对比，包括Actian Avalanche、Amazon Redshift、Microsoft Azure Synapse、Google BigQuery、Snowflake，基本涵盖了目前市场上主流的云数仓服务。
Apache Hudi 0.9.0实验性地支持使用Spark SQL进行DDL/DML操作，朝着让所有用户(非工程师、分析师等)更容易访问和操作Hudi迈出了一大步。用户可以直接使用CREATE TABLE ... USING HUDI以及CREATE TABLE ... AS SELECT语法来在像Hive的catalogs中创建和管理表。用户然后可以使用INSERT，UPDATE, MERGE INTO以及DELETE sql语法来操纵数据。除此之外，INSERT OVERWRITE语句可用于覆盖表或分区中现有的批处理ETL管道中的现有数据。更多信息，点击SparkSQL选项卡查看我们的文档。请参阅RFC-25了解更多实现细节。
原文地址：https://dzone.com/articles/criteria-for-selecting-a-data-warehouse-platform
原文地址：https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
ArcGIS Pro 2.9现在支持访问云数据仓库，以允许查看、分析和发布数据子集。可以连接到Amazon Redshift、 Google BigQuery或 Snowflake。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
