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)。
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。
在讨论细节之前,我想对整个过程做一个概述。这个流程图显示了我需要训练的 3 个模型,以及将模型连接在一起以生成输出的过程。
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。
本文介绍由哈佛医学院Pinello实验室Luca Pinello等人发表于bioRxiv的论文:SIMBA: SIngle-cell eMBedding Along with features. 该论文提出了 SIMBA,这是一种单细胞嵌入方法,可将单细胞及其特征(例如基因、染色质可及区域和转录因子结合序列)嵌入到一个共同的潜在空间中。通过利用细胞和特征的共嵌入,SIMBA 可用于细胞异质性研究、无聚类标记发现、基因调控推断、去除批次效应和多组学数据集成。SIMBA 可应用于 scRNA-seq、scATAC-seq 和多组学数据分析。
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
在本节中,我们将介绍 Google Cloud Platform(GCP)上的无服务器计算基础。 我们还将概述 GCP 上可用的 AI 组件,并向您介绍 GCP 上的各种计算和处理选项。
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。
本文由 Cloudberry Database 社区编译自 MotherDuck 官网博文《PERF IS NOT ENOUGH》,原作者为 Jordan Tigani( MontherDuck 联合创始人兼 CEO),译文较原文稍有调整。
以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。
【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata 是一个以低延迟数据移动为核心优势构建的现代数据平台,内置 60+ 数据连接器,拥有稳定的实时采集和传输能力、秒级响应的数据实时计算能力、稳定易用的数据实时服务能力,以及低代码可视化操作等。典型用例包括数据库到数据库的复制、将数据引入数据仓库或数据湖,以及通用 ETL 处理等。 随着 Tapdata Connector 的不断增长,我们最新推出《Tapdata Connector 实用指南》系列内容,以文字解析辅以视频演示,还原技术实现细节,模拟实际技术及应用场景需求,提供可以“收藏跟练”的实用专栏。本期实用指南以 SQL Server → BigQuery 为例,演示数据入仓场景下,如何将数据实时同步到 BigQuery。
Apache Kylin是一个开源的大数据分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力(可以把Kylin定义为OLAP on Hadoop)。Apache Kylin于2015年11月正式毕业成为Apache基金会(ASF) 顶级项目,是第一个由中国团队完整贡献到Apache的顶级项目。
Cloudera Impala支持Hadoop数据集上的低延迟交互式查询,这些数据集可以存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)或Hadoop的分布式NoSQL数据库HBase中。Impala的想法是使用Hadoop作为存储引擎,但远离MapReduce算法。相反,Impala使用分布式查询,这是一种从大规模并行处理数据库继承而来的概念。因此,Impala支持类SQL语言的查询(与Apache Hive相同),但可以比Hive更快地执行查询,将它们转换为MapReduce。您可以在之前的文章中找到有关Impala的更多详细信息。
日前,eBay公司隆重宣布已经正式向开源业界推出分布式分析引擎:Kylin(http://kylin.io)。作为一套旨在对Hadoop环境下分析流程进行加速、且能够与SQL兼容性工具顺利协作的解决方案,Kylin成功将SQL接口与多维分析机制(OLAP)引入Hadoop,旨在对规模极为庞大的数据集加以支持。 背景信息 eBay公司当前面临的主要挑战在于,数据规模正随着用户群体的多样化拓展而水涨船高。我们的用户——比如在分析与业务部门当中希望能在保持最低延迟水平的前提下继续使用自己所熟悉的工具方案,例如
日前,eBay公司隆重宣布已经正式向开源业界推出分布式分析引擎:Kylin(http://kylin.io)。作为一套旨在对Hadoop环境下分析流程进行加速、且能够与SQL兼容性工具顺利协作的解决方案,Kylin成功将SQL接口与多维分析机制(OLAP)引入Hadoop,旨在对规模极为庞大的数据集加以支持。 背景信息 eBay公司当前面临的主要挑战在于,数据规模正随着用户群体的多样化拓展而水涨船高。我们的用户——比如在分析与业务部门当中希望能在保持最低延迟水平的前提下继续使用自己所熟悉的工具方案,例如Ta
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。
dbcrossbar 0.3.1: Copy large tables between BigQuery, PostgreSQL, RedShift, CSV, S3, etc. (preview release, uses async Rust)
作者 | Steef-Jan Wiggers 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 最近,谷歌宣布 Bigtable 联邦查询普遍可用,用户通过 BigQuery 可以更快地查询 Bigtable 中的数据。此外,查询无需移动或复制所有谷歌云区域中的数据,增加了联邦查询并发性限制,从而缩小了运营数据和分析数据之间长期存在的差距。 BigQuery 是谷歌云的无服务器、多云数据仓库,通过将不同来源的数据汇集在一起来简化数据分析。Cloud Bigtable 是谷歌云的全托管 NoSQL 数据库,主要用
【导读】本文利用TensorFlow构建了一个用于产品推荐的WALS协同过滤模型。作者从抓取数据开始对模型进行了详细的解读,并且分析了几种推荐中可能隐藏的情况及解决方案。 作者 | Lak Laksh
JDBC是J2EE的标准规范之一,J2EE就是为了规范JAVA解决企业级应用开发制定的一系列规范,JDBC也不例外。
数据可视化项目的良好数据集是公开发布数据的新闻网站,他们通常会提供清理过的数据,并且已经有了可以复制或改进的图表,我们既可以从这些图表中找寻灵感,也可以对这些图表直接进行二次改进
本文和封面来源:https://motherduck.com/,爱可生开源社区翻译。
DevOps的概念由开发和运维所组成,是包括了软件开发管理和团队管理的集合体。这个单词2009年被首次提出来,并自此成为IT领域的流行语。
点击下方公众号关注并分享,获取MongoDB最新资讯! GridFS是用于存储和检索超过16 MB大小限制的BSON文档文件的规范。 注意 GridFS 不支持多文档事务 相较于将一个文件存储在单条文档中,GridFS将文件分为多个部分或块[1],并将每个块存储为单独的文档。默认情况下,GridFS使用的块默认大小为255kB;也就是说,除最后一个块,GridFS会将文件划分为255 kB的块。最后一个块只有必要的大小。同样,最后的那个块也不会大于默认的块大小,仅使用所需的空间以及一些其他元数据。 Grid
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。
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。
原文地址:https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
试验 Azure DevOps 随着 Azure DevOps 生态系统的不断发展,我们的团队正在更多的使用它,并取得了成功。这些服务包含一组托管服务,包括托管 Git 代码仓库、构建和部署流水线、自动化测试工具、待办工作管理工具和构件仓库。我们已经看到我们的团队在使用该平台时获得了良好的体验,这意味着 Azure DevOps正在走向成熟。我们特别喜欢它的灵活性;它甚至允许用户使用来自不同供应商的服务。例如,你可以在使用 Azure DevOps的流水线服务的同时也使用一个外部 Git 数据仓库。我们的团
该文章是关于Linux文件系统的一些基本概念和主要文件系统的概述。它包括关于ext2/ext3/ext4文件系统的介绍,以及如何使用fsck工具检查和修复文件系统。此外,文章还讨论了Linux中的文件权限、用户和组,以及inode和目录的概念。最后,文章介绍了如何使用Linux命令行工具进行文件系统检查和修复。
如今,Python真是无处不在。尽管许多看门人争辩说,如果他们不使用比Python更难的语言编写代码,那么一个人是否真是软件开发人员,但它仍然无处不在。
与传统的表格(或SQL)数据库相比,NoSQL数据库为软件开发人员和其他用户提供了更高的运行速度和更高的灵活性。
Hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构,最早版本是2003年原Yahoo! Doug Cutting根据Google发布的学术论文研究而来。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。低成本、高可靠、高扩展、高有效、高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统,然而其赖以生存的HDFS和MapReduce组件却让其一度陷入困境——批处理的工作方式让其只适用于离线数据处理,在要求实时性的场景下毫无用武之地。因此,各
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。
Mac哪款数据库管理工具好用呢?DBeaverEE for Mac是一款运行在MacOS上通用的数据库管理工具。易用性是DBeaverEE的主要目标,支持 MySQL, PostgreSQL, Oracle等常用数据库。操作简单,功能强大。
Hudi 不依赖任何外部第三方服务(如 Zookeeper),因此易于操作。一切都是独立的,并且不存在必须长期运行的服务器组件。启动一个 Spark 集群,摄取一批数据,一切都完全关闭(如果摄取模式是批处理)。但有时,拥有中央服务可能有助于提高表操作效率。因此 Hudi 有一个中央时间线服务器,它与 Driver 程序节点中的主线程一起运行,以协助定期写入和表服务。本文介绍时间线服务器的内容、它解决什么问题以及它如何使一些核心 Hudi 操作受益。
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。
大数据我们都知道hadoop,可是还会各种各样的技术进入我们的视野:Spark,Storm,impala,让我们都反映不过来。为了能够更好的架构大数据项目,这里整理一下,供技术人员,项目经理,架构师选
全球谷歌-微软开放式建筑数据集 该数据集整合了谷歌 V3 开放式建筑和微软最新的建筑足迹,包含 2,534,595,270 个惊人的足迹。截至 2023 年 9 月,它已成为最全面的开放式数据集。该数据集涵盖 92% 的 0 级行政边界,分为 182 个分区。每个足迹都明确标注了其来源,指出是来自谷歌还是微软。该数据集可以 GeoParquet、FlatGeobuf 和 PMTiles 等云原生地理空间格式访问,为各种应用提供了强大的资源。更多详细信息,包括该数据集的综合信息和方法,可分别在此处和此处查看。Source Cooperative
导读:本文打破有关数据湖的8个错误认知,错误认知包括3方面,还提出了5个小技巧,以构建一个灵活的、可交付业务价值的数据湖。
原文地址:https://dzone.com/articles/criteria-for-selecting-a-data-warehouse-platform
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。
本文将为您提供一个网站/资源列表,从中你可以使用数据来完成你自己的数据项目,甚至创造你自己的产品。
【新智元导读】谷歌BigQuery的公共大数据集可提供训练数据和测试数据,TensorFlow开源软件库可提供机器学习模型。运用这两大谷歌开放资源,可以建立针对特定商业应用的模型,预测用户需求。 Lak Lakshmanan 是谷歌云服务团队的大数据与机器学习专业服务成员,他在谷歌云平台写了下文,以帮助用户使用谷歌云预测商业需求。 所有商业业务都会设法预测客户需求。如果你开饭馆,你需要预测明天要做多少桌饭、顾客会点哪些菜,这样你才能知道需要购买那些食材、厨房需要多少人手。如果你卖衬衫,你要提前预测,你应该从
Keras库为深度学习提供了一个相对简单的接口,使神经网络可以被大众使用。然而,我们面临的挑战之一是将Keras的探索模型转化为产品模型。Keras是用Python编写的,直到最近,这个语言之外的支持还很有限。虽然Flask,PySpark和Cloud ML等工具可以直接在Python中产品化模型,但我通常更喜欢使用Java来部署模型。
在上月 26 日,谷歌在 arXiv 上发表的一篇论文《Scalable and accurate deep learning for electronic health records》( Alvi
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。
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