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。
原文地址：https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
【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。
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
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。
MySQL 大表数据添加新字段 有时候我们在测试环境给一个表添加字段,但是在线上环境添加一个字段,却极其的慢。原因是线上的数据库一般会存有大量的数据(百万级,千万级),基本的添加字段方式在线上数据库已经不太合适了。 > alter table user add column flag tinyint(1) default 0; 基本添加方式,大量数据的表不推荐。执行加字段操作就会锁表，这个过程可能需要很长时间甚至导致服务崩溃。 解决方案 扩展新表方案 创建一个新表user_ext(id,user_id,f
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)
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。
◆背景介绍 2020年6月，商品系统从SAP、中间层等接入的商品数据越来越多且更新频繁，商品数据库主从更新数据量大，约每分钟54万多条更新，约八分钟就会产生大于1G的Binlog文件，在数据库IO能力一定的情况下，发生数据同步延迟，影响写入与读出的及时性，进而影响到商品基础系统的可用性。 如果仅是从翻阅代码的角度去分析，会花费大量人力。抛开系统本身，当商品多个应用都在读写商品库，并在数据库层起到数据汇总和集中反馈的情况下，分析这个点是一个较好的方向。 ◆分析模型 把Binlog解析成Sql 纯文本，解析出来
前言： 1.修改表结构的时候受表中已存储数据的限制 2.查看表结构 desc 表名; 1.修改表结构 格式： alter table 表名 修改动作； 2.修改动作 <add,modify,chang,drop> 1.1 add 添加新字段 (新添加的字段默认追加在已有字段的下方) 格式： add 字段名（宽度） 约束条件,add 字段名（宽度） 约束条件; 例子： 添加字段 alter table t22 add mail varchar(50) not null d
FlatBuffers 是一个序列化开源库，实现了与 Protocol Buffers，Thrift，Apache Avro，SBE 和 Cap'n Proto 类似的序列化格式，主要由 Wouter van Oortmerssen 编写，并由 Google 开源。Oortmerssen 最初为 Android 游戏和注重性能的应用而开发了FlatBuffers。现在它具有C ++，C＃，C，Go，Java，PHP，Python 和 JavaScript 的端口。
大家对 MySQL 的存储结构应该是很清楚的，所以咱们在学习 ES 存储结构时，同时类比 MySQL，这样理解起来会更透彻。MySQL 的数据模型由数据库、表、字段、字段类型组成，自然 ES 也有自己的一套存储结构。
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。
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。
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。
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。
在定义映射时，还可以设置动态属性，以允许动态地添加新字段。默认情况下，Elasticsearch会自动创建动态映射，这意味着当您插入新的文档时，Elasticsearch会自动检测新字段的类型，并创建一个新的映射。但是，这可能会导致映射的不一致性，从而影响搜索结果的准确性。
【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata Cloud 自去年发布云版公测以来，吸引了近万名用户的注册使用。应社区用户上生产系统的要求，Tapdata Cloud 3.0 将正式推出商业版服务，提供对生产系统的 SLA 支撑。Tapdata 目前专注在实时数据同步和集成领域，核心场景包括以下几大类： √ 实时数据库同步，如Oracle - Oracle, Oracle - MySQL, MySQL - MySQL 等 √ 数据入湖入仓，或者为现代数据平台供数，如： △ 常规 ETL 任务（建宽表，数据清洗，脱敏等） △ 为 Kafka/MQ/Bitsflow 供数或下推
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
曾就职于多家知名互联网企业（盛大、一下科技、新浪微博等）负责运维工作，主要从事系统运维、服务器监控，数据采集，日志处理、故障分析。是Zabbix中国社区的活跃用户之一，有超过1万小时的Zabbix使用，开发经验。
又很久没有写博客了 这篇笔记是边学边记的 当时比较仓促 所以有的地方可能会比较乱 但是大概的方法写的还是比较清楚了 等有时间回头再好好整理一下这篇文章。
原文地址：https://dzone.com/articles/criteria-for-selecting-a-data-warehouse-platform
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。
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。
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。
财务会计（新）-财务会计基本设置（新）-分类帐-字段-客户字段-编辑编码块（OXK3）；
CodingBlock客户化自定义新字段 1、Coding Block新字段 财务会计（新）-财务会计基本设置（新）-分类帐-字段-客户字段-编辑编码块（OXK3）； 添加字段如图； 该步骤比较耗时，完成后，可查看客户化字段已经创建； 2、安装新字段到新总账汇总表FAGLFLEXT中 财务会计（新）-财务会计基本设置（新）-分类帐-字段-客户字段-包括总计表中的字段（FAGL_GINS）； 输入表FAGLFLEXT，修改进入，将自定义字段加入，保存并激活； 该步骤耗时，完成后退出，在初始界面激活汇总表； 使用SE16，检查表FAGLFLEXT和BSEG，发现字段ZZFI已经加入了； 新增补的字段需要更改其记账码和字段状态组的字段状态（可使用事务码：FBKP），才能正常显示和输入，系统默认的状态是为“隐藏”。注意维护的语言，否则可能看不到字段名； 3、为Coding Block新字段定义凭证输入的子屏幕 为了使新增补的字段能在凭证输入时比较方便的输入，使新增的字段能出现在事务OXK3的屏幕中：发票/贷项发票快速输入、总账快速输入、科目分配和预制凭证等； 财务会计（新）-财务会计基本设置（新）-分类帐-字段-客户字段-编辑编码块（OXK3）； 选择菜单“环境”，“预备快速输入”进入新的屏幕； 执行完成后，即可在FB50，F-02的屏幕中看到新增字段； 可以通过维护自定义屏幕变式和自定义子屏幕来设置字段出现的位置，路径如下： 财务会计（新）-总账会计核算（新）-业务交易-总账会计过帐-满意-在Enjoy事务中包括客户字段； 财务会计（新）-财务会计基本设置（新）-分类帐-字段-为编码块定义子屏幕（OXK1）； 4、为Coding Block新字段维护数据表内容 使用事务SE11创建客户自定义的数据表ZZFI_BB； 点创建后进入表格创建界面，维护参数 创建字段如下； 维护技术设置； 保存后激活；然后可以使用事务SE16直接维护数据表ZZFI_BB的内容； 但对于一般的最终用户来说不会被分配访问数据表的操作权限，因此需要开发人员编写一段ABAP程序以使最终用户能简单方便的维护数据表内容； 5、定义Coding Block新字段的搜索帮助 为了在数据输入时方面的选择输入其数据值（F4），需要为新增补的字段创建搜索帮助；使用事务SE11创建搜索帮助； 点击创建，选择“基本索引帮助”，进入创建搜索帮助界面； 保存并激活； 6、分配搜索帮助给Coding Block新字段 使用事务SE11将创建号的搜索帮助分配给新增补字段； 保存并激活； 7、分配数据检查表给Coding Block新字段 使用事务SE11修改结构CI_COBL； 点修改进入，选中所需要维护的组件ZZFI，点 ，进入搜索帮助及检查视图； 点击按钮选择“外来码”，系统弹出对话框“外来关键词不存在，创建带值表ZZFI_BB的建议作为检查表格？”，选择“是”，接受系统建议； 选择“复制”复制外来码关键字检查表ZZFI_BB；此时可以看到ZZFI_BB已经填入到CheckTable中了； 保存并激活；此时可以使用FB50，F-02试试效果； 8、把方案和客户字段分配到分类帐 财务会计（新）-财务会计基本设置（新）-分类帐-分类帐-把方案和客户字段分配到分类帐 将客户字段ZZFI添加到分类帐OL中，这样表FAGLFLEXT中，就能对字段ZZFI产生一条汇总记录；经过这样设置，可以查询查询针对ZZFI的期初、发生、期末的数据了；
① Agent 部署引导流程优化：新增体验 Demo，用户无需安装 Agent 即可体验产品能力
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。
文本内容管理和文件查找 文本内容查看 cat //将文件内容标准正序输出（屏幕） -n //显示行号 注意：使用cat查看文件内容时会将文件的所有内容加载至内存，所以应避免使用cat打开巨大文件 tac //将文件内容标准倒叙输出 more //全屏查看文本文件内容，只能从前往后，不能从后往前。 看完自动退出。 less //全屏查看文本文件内容，可从前往后亦可从后往前。看完按Q退出。 head
本文和封面来源：https://motherduck.com/，爱可生开源社区翻译。
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。
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
今天跟大家分享有关数据透视表入门的技巧！ 数据透视表是excel附带功能中为数不多的学习成本低、投资回报率高、门槛低上手快的良心技能！ 对于日程的排序、汇总、转换、提取等，他都可用统统拿下，替代了很
提示我写错了，仔细看一看，原来是auto_increment被我少写了一个e。
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
有些时候我们会遇到如下情况，我们需要依赖一张表的查询结果来更新另一张表，比如我们存在一张主表和一张关联表，我们需要把关联表的部分字段数据同步到主表的里面。
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。
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：
本帖由东南亚最大的超级应用程序之一Gojek的商业智能BI前高级副总裁Crystal撰写。以下是摘要，原文点击标题：
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。
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）。
MySQL语法总结 查询相关: 查看数据库： show databases; 查看数据库信息： show create database 数据库名; 查看表信息： show create table 表名; 查看当前数据库版本号： select version(); 查看系统当前时间： select new(); 查看当前用户： select user(); 查看当前所在的数据库： select database(); 查看MySQL数据库状态： status; 查看表的结构
GNE 正式版上线已经一周了，我想知道有多少人使用 pip 安装了 GNE，应该如何操作呢？
DML是指数据操作语言，英文全称是Data Manipulation Language，用来对数据库中表的记录进行更新。关键字：SELECT、UPDATE、INSERT、DELETE，是对数据库中的数据进行操作。
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