如果您有机会阅读我们之前在 Google Analytics 4 （GA4） 上发布的指南，您可能知道它不像 Universal Analytics 那样是一款即插即用的分析工具。
在 Twitter 上，我们每天都要实时处理大约 4000 亿个事件，生成 PB 级的数据。我们使用的数据的事件源多种多样，来自不同的平台和存储系统，例如 Hadoop、Vertica、Manhattan 分布式数据库、Kafka、Twitter Eventbus、GCS、BigQuery 和 PubSub。
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。
本文教你如何在BigQueryML中使用K均值聚类对数据进行分组，进而更好地理解和描述。
原文地址：https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们，对于他们成长中的公司来说，最好的数据仓库是什么时，我们会根据他们的具体需求来考虑答案。通常，他们需要几乎实时的数据，价格低廉，不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下，我们建议他们使用现代的数据仓库，如Redshift, BigQuery，或Snowflake。
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。
Excelize 是 Go 语言编写的用于操作 Office Excel 文档基础库，基于 ECMA-376，ISO/IEC 29500 国际标准。可以使用它来读取、写入由 Microsoft Excel™ 2007 及以上版本创建的电子表格文档。支持 XLAM / XLSM / XLSX / XLTM / XLTX 等多种文档格式，高度兼容带有样式、图片(表)、透视表、切片器等复杂组件的文档，并提供流式读写 API，用于处理包含大规模数据的工作簿。可应用于各类报表平台、云计算、边缘计算等系统。入选 2020 Gopher China - Go 领域明星开源项目(GSP)、2018 年开源中国码云最有价值开源项目 GVP (Gitee Most Valuable Project)，目前已成为 Go 语言最受欢迎的 Excel 文档基础库。
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。
我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
使用 Kafka，如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录？我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
原文地址：https://dzone.com/articles/criteria-for-selecting-a-data-warehouse-platform
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。
mysqlimport位于mysql/bin目录中，是mysql的一个载入（或者说导入）数据的一个非常有效的工具。这是一个命令行工具。有两个参数以及大量的选项可供选择。这个工具把一个文本文件（text file）导入到你指定的数据库和表中。比方说我们要从文件Customers.txt中把数据导入到数据库Meet_A_Geek中的表Custermers中： mysqlimport Meet_A_Geek Customers.txt
随着监控基础设施的发展，您可能会遇到无法避免使用Zabbix API的情况。Zabbix API可以用于自动化日常工作流程的一部分，排除监控故障或简单地分析或获取有关特定实体集的统计信息。
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。
【编者按】如我们之前的介绍，随着微软、Google、AWS陆续加入，机器学习即服务（MLaaS）的争夺战已经打响，BigML就是其中的一个竞争者。本文详细介绍了BigML机器学习服务的特性和使用过程，作者认为BigML比AmazonML、AzureML等更接近于SaaS，支持跨云导入数据是它的一个优势。以下为文章内容。 BigML提供一个建立和共享数据集和模型的管理平台 机器学习即服务（MLaaS）已经真实存在于云计算市场，而BigML的使命很简单明了：让机器学习更容易，更美妙，更加易于为所有人理解
大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。 现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。 以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得
大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。 现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。 以前的商业
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。
哈喽，大家好，我是asong。今天想与大家分享Go语言中结构体标签是怎么使用的，以及怎样定制自己的结构体标签解析。
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？
之前在导数据时，从sql server数据库表中导出数据到excel表，数据量有几十到百万的量级。
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
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。
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
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
HI，继 Vue 3 和 React 17 之后，我又来啦！印记中文已经完成了 webpack v5 中文文档的同步及翻译工作，大家可以无缝进行阅读哦。 文档地址请认准：https://webpack.docschina.org 文档地址请认准：https://webpack.docschina.org 文档地址请认准：https://webpack.docschina.org 重要的事说三遍，我们的文档隶属于官方，我们没有其他的域名哦，并且是与官方进行实时同步。 2020 年 10 月 10 日，web
今天看到了一篇 AI前线的文章谷歌BigQuery ML正式上岗，只会用SQL也能玩转机器学习！。正好自己也在力推 StreamingPro的MLSQL。 今天就来对比下这两款产品。
现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此，实际上你可以在当天就获得真实的意图，至少是
本文的目的是构建数据湖，并提供适应企业数据策略的背景信息。咨询公司和提供商提出的意见相互矛盾，因此，这些信息历来一直不透明，令人困惑。
在使用CentOS系统中，也许你会对很多的东西进行设置密码，来保护你的电脑的安全问题等，那么，如过一个不小心把密码忘记了，也许会给你的工作带来很多的不便。下面我们就来帮大家解决一个关于CentOS系统中mysql登录密码的问题。
总之，ClickHouse的MergeTree引擎在大规模数据集上的性能优化主要体现在索引结构、数据分区、数据压缩、数据预聚合、数据合并和数据本地化等方面，从而提高查询效率，实现快速的数据分析和查询。
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。
Metabase 是一个简单、开源的方式，通过给公司成员提问，从得到的数据中进行分析、学习。
在评估数据库系统的价值的时候，一个重要的目标就是能将数据存储到已有的数据库，也能将从已存在的数据库中的数据取出来。这篇文章就是从SQL Server数据库中获取数据迁移到MongoDB中，反之亦然。
这几年一直是MONGODB使用者，从3.2 到4.0 ，在使用中也一直充分的感受到MONGODB 这几年的飞速的发展以及功能的扩展，偶然在极客时间里面看到有MONGODB 的 终极玩家 唐建法 老师的关于MONGODB的课，其中有一段内容以前是不大敢想的, 就是ORACLE TO MONGODB。
从管理门户运行Tune Table工具时，ExtentSize是表中当前行的实际计数。默认情况下，GatherTableStats()方法还将实际行数用作ExtentSize。当表包含大量行时，最好对较少的行执行分析。可以使用SQL tune table命令并指定%SAMPLE_PERCENT来仅对总行的一定百分比执行分析。在针对包含大量行的表运行时，可以使用此选项来提高性能。此%SAMPLE_PERCENT值应该足够大，以便对代表性数据进行采样。如果ExtentSize<1000，则无论%SAMPLE_PERCENT值如何，TUNE TABLE都会分析所有行。
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。
本文和封面来源：https://motherduck.com/，爱可生开源社区翻译。
百万粉丝大号Spenser,分享了一个故事。 有一天，一个粉丝问Spenser：“S叔，有什么最直接的办法得到大佬的青睐或者帮助？”
自从 2018 年 2 月，webpack4 发布以来，webpack 就暂时没有更进一步的重大更新，为了保持 API 的一致性，旧的架构没有做太多改变，遗留了很多的包袱。阔别 2 年多后，2020 年 10 月 10 日，webpack 5 正式发布，并带来了诸多重大的变更，将会使前端工程师的构建效率与质量大为提升。
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）。
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。
MongoDB是最受欢迎的NoSQL数据库引擎之一。它以可扩展，强大，可靠和易于使用而闻名。在本文中，我们将向您展示如何导入和导出MongoDB数据库。
根据公司MySQL数据库中存储的业务数据，针对用户相关一些维度，提取用户相关的属性字段，其中包括属性字段直接提取，金额字段的计算提起，日期字段的格式转换等，最终将一个用户的各个属性在页面进行展示。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
