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。
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。
是否能够更快地训练和提供对象检测模型?我们已经听到了这种的反馈,在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型,模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
最近,优步在其官方工程博客上发布了一篇 文章,阐述了将批数据分析和机器学习(ML)训练的技术栈迁移到 谷歌云平台(GCP) 的战略。优步运行着世界上最大的 Hadoop 装置之一,在两个区域的数万台服务器上管理着超过上艾字节(exabyte)的数据。开源数据生态系统,尤其是 Hadoop,一直是数据平台的基石。
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。
湖仓一体架构模式的两个关键支柱是开放性和互操作性。在云存储系统(如S3、GCS、ADLS)上构建数据湖仓,并将数据存储在开放格式中,提供了一个您技术栈中几乎每个数据服务都可以利用的无处不在的基础。
【新智元导读】TensorFlow 今天发布最新版 1.2.0,公布了14大最新功能。新智元带来最新介绍,包括 API 的重要变化、contrib API的变化和Bug 修复及其他改变。附代码链接。 主要的功能和改进 1. Windows上支持Python3.6。 2. 时空域去卷积(spatio temporal deconvolution.)增加了tf.layers.conv3d_transpose层。 3. 增加了tf.Session.make_callable( ),为多次运行一个相同步骤的运行提供
在 App Engine 中,当用户访问静态文件(例如媒体文件)时,默认情况下,浏览器会尝试对文件进行流媒体播放。这对于某些类型的文件(如视频和音频)来说通常是理想的,但对于其他类型的文件(如图像和文档)来说,用户可能希望直接下载该文件。
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 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。
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
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
Diagrams lets you draw the cloud system architecture in Python code. It was born for prototyping a new system architecture design without any design tools. You can also describe or visualize the existing system architecture as well. Diagrams currently supports main major providers including: AWS, Azure, GCP, Kubernetes, Alibaba Cloud, Oracle Cloud etc... It also supports On-Premise nodes, SaaS and major Programming frameworks and languages.
前面两篇文章说了时间复杂度为O(n2)的冒泡排序、插入排序和选择排序;也说了时间复杂度为O(nlogn)的归并排序和快速排序;这次来说一下时间复杂度为O(n)的桶排序、计数排序和基数排序,由于它们的时间复杂度是线性的,所以它们也叫做线性排序(Linear sort),之所以能够做到线性复杂度,是因为它们在排序的时候,不涉及元素之间的比较,同时它们的使用条件也是非常苛刻的。
作者|Sam Wheating Megan Parker 译者|Sambodhi 策划|罗燕珊 Apache Airflow 是一个能够开发、调度和监控工作流的编排平台。在 Shopify,我们已经在生产中运行了两年多的 Airflow,用于各种工作流,包括数据提取、机器学习模型训练、Apache Iceberg 表维护和 DBT 驱动的数据建模。在撰写本文时,我们正通过 Celery 执行器和 MySQL 8 在 Kubernetes 上来运行 Airflow 2.2。 Shopify 在 Airflo
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。
当客户希望在生产环境中使用NiFi时,这些通常是第一个提出的问题。他们想知道他们将需要多少硬件,以及NiFi是否可以容纳其数据速率。
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。
Apache Hadoop是一种开源软件框架,能够对分布式集群上的大数据集进行高吞吐量处理。Apache模块包括Hadoop Common,这是一组常见的实用工具,可以通过模块来运行。这些模块还包括:Hadoop分布式文件系统(HDFS)、用于任务调度和集群资源管理的 Hadoop YARN以及Hadoop MapReduce,后者是一种基于YARN的系统,能够并行处理庞大的数据集。 Apache还提供了另外的开源软件,可以在Hadoop上运行,比如分析引擎Spark(它也能独立运行)和编程语言Pig。 Hadoop 之所以广受欢迎,就是因为它为使用大众化硬件处理大数据提供了一种几乎没有限制的环境。添加节点是个简单的过程,对这个框架没有任何负面影响。 Hadoop具有高扩展性,能够从单单一台服务器灵活扩展到成千上万台服务器,每个集群运行自己的计算和存储资源。Hadoop在应用程序层面提供了高可用性,所以集群硬件可以是现成的。 实际的使用场合包括:在线旅游(Hadoop声称它是80%的网上旅游预订业务的可靠的大数据平台)、批量分析、社交媒体应用程序提供和分析、供应链优化、移动数据管理、医疗保健及更多场合。 它有什么缺点吗? Hadoop很复杂,需要大量的员工时间和扎实的专业知识,这就阻碍了它在缺少专业IT人员的公司企业的采用速度。由于需要专家级管理员,加上广泛分布的集群方面需要庞大的成本支出,从中获得商业价值也可能是个挑战。I 集群管理也可能颇为棘手。虽然Hadoop统一了分布式计算,但是配备和管理另外的数据中心、更不用说与远程员工打交道,增添了复杂性和成本。结果就是,Hadoop集群可能显得过于孤立。
将要排序的数据分到几个有序的桶里, 每个桶里的数据再单独进行排序。 桶内排完序之后,再把每个桶里的数据按照顺序依次取出, 组成的序列就是有序的了。
2018年,谷歌推出了云AutoML,引起了广泛关注,是机器学习和人工智能领域最重要的工具之一。在本文中,你将学习“AutoML”,这是一种借助 Google 云 AutoML 构建机器学习模型的无代码解决方案。
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
在高考结束以后,所有人都在等着成绩,政府部门面对几百万的数据,你知道他们是怎么算名次的么?上一次学到递归排序以及快排,确实,用他们可以实现,可是他们的时间复杂度最低都是O(nlogn)。今天我们来看看有没有更快捷的排序方法?
Hive是一个在Hadoop上构建的数据仓库基础架构,它提供了一种类似于SQL的查询语言,称为HiveQL,用于处理和分析大规模的结构化数据。Hive的体系架构主要包括以下几个组件:
音乐流媒体服务的兴起使得音乐无处不在。我们在上下班的时候听音乐,锻炼身体,工作或者只是放松一下。
《The MIMIC Code Repository: Enabling reproducibility in critical care research》论文
MinIO是一个非常轻量的对象存储服务,它只有一个二进制文件即可运行,快速的构建分布式的对象存储集群,适合存储大容量的非结构化数据,比如图片、日志文件等这些。
嗨,猫头虎博主在此!🐆🦉 今天我们要聊的是Go Cloud Development Kit的最新更新。如果你在寻找关于Go语言和云开发的最新资讯,那么这篇博文正适合你。我们将深入探讨2019年3月4日Google团队发布的这个令人兴奋的项目。让我们一起探索如何使云开发变得更简单、更高效吧!
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。
AWS Athena和Google BigQuery都是亚马逊和谷歌各自云上的优秀产品,有着相当高的用户口碑。它们都属于无服务器交互式查询类型的服务,能够直接对位于云存储中的数据进行访问和查询,免去了数据搬运的麻烦。对于在公有云的原生存储上保存有大量数据的许多客户而言,此类服务无疑非常适合进行灵活的查询分析,帮助业务进行数据洞察。
前几天我和一位同事讨论了我的微服务将用来公开特定数据集的接口的设计。数据由我的微服务保存在 Elastic Search 中,并根据最终用户将选择的过滤器以不同的形式由 UI 使用和呈现。当我仅仅提出
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。
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。
您可以创建ACID(原子性,一致性,隔离性和持久性)表用于不受限制的事务或仅插入的事务。这些表是Hive托管表。数据与Schema一起位于Hive metastore中。或者,您可以创建一个外部表用于非事务性使用。数据位于Hive Metastore外部。模式元数据位于Hive Metastore内部。因为外部表受Hive的控制很弱,所以该表不符合ACID。
之前写过一篇八种排序算法的博客,不过都是基于小数据量进行的排序,没有像这篇这样做大数据排序。文末会放出链接。
说明:博主很久前介绍过MinIO服务器,一个开源的轻量级对象存储服务,具体查看→传送门,用起来挺不错的,搭建也非常方便,而这里要说的其实是MinIO服务器是的一个客户端MinIO Client,主要的功能就是可以自动监听文件夹,然后实时同步到远程的MinIO服务器,也支持同步到Amazon S3、Google云存储,同样的安装十分简单,我们可以拿来同步备份博客或者其他数据文件。
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
综合美媒消息,当地时间8日中午,位于美国爱荷华州的谷歌数据中心发生爆炸,造成3人受伤,目前已被送医。
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
表类型的定义和表类型与 ACID 属性的关系图使得 Hive 表变得清晰。表的位置取决于表的类型。您可以根据其支持的存储格式选择表的类型。
选自GitHub 机器之心编译 机器之心编辑部 昨天,谷歌在 GitHub 上正式发布了 TensorFlow 的最新版本 1.5.0,并开源了其代码。支持 CUDA 9 和 cuDNN 7 被认为是本次更新的最重要部分。机器之心对这次更新的重大改变以及主要功能和提升进行了编译介绍,原文请见文中链接。 GitHub 地址:https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.5.0 源代码(zip):https://github.com/tenso
CDP Public Cloud现在可以在Google Cloud上使用。对Google Cloud的额外支持使Cloudera能够兑现其在全球范围内提供其企业数据平台的承诺。CDP公共云已在Amazon Web Services和Microsoft Azure上提供。通过添加Google Cloud,我们实现了提供混合和多云架构的愿景,无论如何部署平台,都能满足客户的分析需求。
桶排序、计数排序、基数排序 三种排序算法的时间复杂度是 O(n) 。因为这些排序算法的时间复杂度是线性的,所以我们把这类排序算法叫作线性排序(Linear sort)。之所以能做到线性的时间复杂度,主要原因是,这三个算法是非基于比较的排序算法,都不涉及元素之间的比较操作。
笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习。
编辑|邓艳琴 完整 PPT 下载: https://qcon.infoq.cn/2023/guangzhou/presentation/5269 JuiceFS GitHub 地址: https://github.com/juicedata/juicefs
在Java中每定义好一个类,通过Java编译器进行编译之后,都会生成一个扩展名为.class的文件,当程序的规模逐渐扩大时,就很容易发生类名冲突的现象,Java中提供了一种管理类文件的机制,就是类包。
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。
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