本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录，附加个人拙见，同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
这又是一个老生常谈的问题，很多人都遇到过，也非常头疼。一般的Ctrl+C，然后Ctrl+V到了PPT中后，总感觉哪里不对劲，就算复制进去之后也要各种卖力的调整，真心累。
一个近期由Hudi PMC & Uber Senior Engineering Manager Nishith Agarwal分享的Talk
Robinhood 的使命是使所有人的金融民主化。Robinhood 内部不同级别的持续数据分析和数据驱动决策是实现这一使命的基础。我们有各种数据源——OLTP 数据库、事件流和各种第 3 方数据源。需要快速、可靠、安全和以隐私为中心的数据湖摄取服务来支持各种报告、关键业务管道和仪表板。不仅在数据存储规模和查询方面，也在我们在数据湖支持的用例方面，我们从最初的数据湖版本[1]都取得了很大的进展。在这篇博客中，我们将描述如何使用各种开源工具构建基于变更数据捕获的增量摄取，以将我们核心数据集的数据新鲜延迟从 1 天减少到 15 分钟以下。我们还将描述大批量摄取模型中的局限性，以及在大规模操作增量摄取管道时学到的经验教训。
到2017年初，我们的大数据平台被整个公司的工程和运营团队使用，使他们能够在同一个地方访问新数据和历史数据。用户可以通过同一个UI门户轻松访问不同大数据平台的数据。我们的计算集群中有超过100PB的数据和100000个vcores。每天支持100,000个Presto查询， 10,000个Spark作业，以及 20,000个Hive查询。我们的Hadoop分析架构遇到了可扩展性限制，许多服务受到高数据延迟的影响。
在人力资源各个模块的数据分析中，我们对各模块的关键指标进行数据透视表的建模，再对透视表做数据透视图，最终生成数据仪表盘来进行数据的分析。在整个模型搭建完成后，很多同学会问，如果我们后期在原始数据表增加了，那在透视表和仪表盘上的数据会不会自动更新。因为如果不会自动更新的话，我们没增加一列数据，都要去手动的更改数据源，就会非常的麻烦，所以今天我们来分享下如何实现透视表中的数据自动更新。
多年来，物化视图一直是Postgres期待已久的功能。他们最终到达了Postgres 9.3，尽管当时很有限。在Postgres 9.3中，当刷新实例化视图时，它将在刷新时在表上保持锁定。如果您的工作量是非常繁忙的工作时间，则可以工作，但是如果您要为最终用户提供动力，那么这将是一个大问题。在Postgres 9.4中，我们看到了Postgres实现了同时刷新实例化视图的功能。现在，我们已经完全烘焙了物化视图的支持，但即使如此，我们仍然看到它们可能并不总是正确的方法。
Apache Hudi是一个开源数据湖管理平台，用于简化增量数据处理和数据管道开发，该平台可以有效地管理业务需求，例如数据生命周期，并提高数据质量。Hudi的一些常见用例是记录级的插入、更新和删除、简化文件管理和近乎实时的数据访问以及简化的CDC数据管道开发。
这里有一些技巧来处理日志文件提取。假设我们正在查看一些Enterprise Splunk提取。我们可以用Splunk来探索数据。或者我们可以得到一个简单的提取并在Python中摆弄这些数据。 在Py
你可以使用多种方法，包括：使用VBA，创建数组公式，编写多个公式，等等。本文将给你展示一种“最懒的”方法，也可能是最快且最容易的方法。
在Postgres中更新大型表并不像看起来那样简单。如果您的表包含数亿行，您将发现很难及时进行简单的操作，例如添加列或更改列类型。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data R2DBC框架教程三（Spring中国教育管理中心）
当想要对来自事务数据库（如 Postgres 或 MySQL）的数据执行分析时，通常需要通过称为更改数据捕获[4] CDC的过程将此数据引入数据仓库或数据湖等 OLAP 系统。Debezium 是一种流行的工具，它使 CDC 变得简单，其提供了一种通过读取更改日志[5]来捕获数据库中行级更改的方法，通过这种方式 Debezium 可以避免增加数据库上的 CPU 负载，并确保捕获包括删除在内的所有变更。现在 Apache Hudi[6] 提供了 Debezium 源连接器，CDC 引入数据湖比以往任何时候都更容易，因为它具有一些独特的差异化功能[7]。Hudi 可在数据湖上实现高效的更新、合并和删除事务。Hudi 独特地提供了 Merge-On-Read[8] 写入器，与使用 Spark 或 Flink 的典型数据湖写入器相比，该写入器可以显着降低摄取延迟[9]。最后，Apache Hudi 提供增量查询[10]，因此在从数据库中捕获更改后可以在所有后续 ETL 管道中以增量方式处理这些更改下游。
将现有应用程序迁移到 Citus 有时需要调整 schema 和查询以获得最佳性能。 Citus 扩展了 PostgreSQL 的分布式功能，但它不是扩展所有工作负载的直接替代品。高性能 Citus 集群需要考虑数据模型、工具和所使用的 SQL 功能的选择。
Ask Apple 为开发者与苹果工程师创造了在 WWDC 之外进行直接交流的机会。本文对本次活动中与 Core Data 有关的一些问答进行了整理，并添加了一点个人见解。本文为下篇。
Django 迁移官方文档：https://docs.djangoproject.com/en/2.2/topics/migrations/。
在 Halodoc，我们始终致力于为最终用户简化医疗保健服务，随着公司的发展，我们不断构建和提供新功能。我们两年前建立的可能无法支持我们今天管理的数据量，以解决我们决定改进数据平台架构的问题。在我们之前的博客中，我们谈到了现有平台的挑战以及为什么我们需要采用 Lake House 架构来支持业务和利益相关者以轻松访问数据。在这篇博客中，我们将讨论我们的新架构、涉及的组件和不同的策略，以拥有一个可扩展的数据平台。
重命名pandas数据框架列有很多原因。例如，可能希望列名更具描述性，或者可能希望缩短名称。本文将介绍如何更改数据框架中的名称。
删除列也是Excel中的常用操作之一，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。上一篇文章，我们讲解了Python pandas删除数据框架中行的一些方法，删除列与之类似。然而，这里想介绍一些新方法。取决于实际情况，正确地使用一种方法可能比另一种更好。
NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一，也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说，NumPy的大量运算方法非常难记。
9月9日，PostgreSQL全球开发组宣布了9.3版发布的消息。从2010年9.0版开始，PostgreSQL已经连续四个版本稳定地按时在每年9月中旬发布，从一个侧面也显示了开发团队的强大实力。 9.3版的新增点通过官方的特性矩阵能够最直观地看到。官方Wiki中的What‘s New和正式文档中的版本说明有更详细的说明。 比较显著的新增特性包括： 外部数据集成 外部数据封装器现在可写了，大大有助于系统间的双向数据交换。这在目前多种数据库和存储技术共存的复杂IT系统中非常重要。 新增了一个高性能、读/写P
可以是一对一、一对多、多对多的关系。在一般情况下，它们是一对一的关系：即一张原始单据对应且只对应一个实体。在特殊情况下，它们可能是一对多或多对一的关系，即一张原始单证对应多个实体，或多张原始单证对应一个实体。
在深入到 Power Query 数据转换的广阔世界之前，最好先确保为将来的成功做好准备。从实际来说，往往一开始的项目或案例都很小，但随着时间的推移，最终会变得越来越复杂。本章描述的方法将有助于确保随着问题的规模变大和复杂性增加，也可以应对。
由于 CnG 商店的数量数万家，且每家商店可能包含数万种商品，刷新可能每天涉及超过 10 亿件商品。
身处于大数据时代，即使我们使用的大规模并发对数据进行查询，由于数据量的原因，用户想快速的对数据进行分析还是较为困难的；预计算是其中一个比较直观的解决方案，提前将数据算好，需要的时候直接拿出来，看上去是非常美好的，但是预计算是需要成本的，由于分析场景的复杂，预计算的结果被复用的概率可能没那么高，但是这一步还是需要有人进行探索和实践。本文主要描述了Apache Kylin 4.0.1的原理来帮助大家打开思路。
合理的数据仓库分层一方面能够降低耦合性，提高重用性，可读性可维护性，另一方面也能提高运算的效率，影响到数据需求迭代的速度，近而影响到产品决策的及时性。建立数据分层可以提炼公共层，避免烟囱式开发，可见一个合适且合理的数仓分层是极其重要。
向量化引擎是OLAP数据库提升性能的有效技术。翻到PostgreSQL邮件列表有对向量化引擎的讨论。这里进行整理，以作分析。
毫无疑问，对于开始就以表格形式处理数据的人来说，最简单的方法之一是打开 Excel 并开始在工作表中记录数据。虽然 Excel 并不是真正打算充当数据库的角色，但这正是实际发生的事情，因此 Power Query 将 Excel 文件和数据视为有效数据源。
Mountainous time series. Paul Gilmore on Unsplash
2、q2-dada2 denoise-paired增加了一个新的参数，使这种方法的用户能够控制最小长度的前进/反向重叠。此方法的的默认值12，和先前版本保持不变。
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灰色系统的灰色主要是根据信息的透明程度来定义的，即在控制理论中常用黑色代表信息完全未知，白色代表信息完全明确，而灰色介于两者之间，即部分信息明确部分模糊的，所以灰色系统的研究对象是一些不确定性系统(非完全不确定)，它通过已知的信息进行对现实的确切推断、认识，是一个以灰色模糊朦胧集为基础、灰色关联空间为依据、灰色序列灰色模型为核心的理论体系。
作者 ｜ Dane Avilla 译者 ｜ 刘雅梦 策划 ｜ 田晓旭 娱乐业一直在努力应对 COVID-19 对全球制作的影响冲击。自 2020 年初以来，Netflix 一直在迭代开发系统，以向内部利益相关方和企业领导者提供有关疫情最新信息的最新工具和仪表盘。这些软件解决方案使得管理层可以就给定的实体产品是否以及何时能够安全地开始在全球范围内创建引人注目的内容而做出最明智的决策。在 Netflix Studio Engineering 内部，一种备受关注的方法是将 GraphQL 微服务（GQLMS）作为
作为一个Windows系统的资深用户，我们最难受的点肯定有Windows每个月的定期更新有时选择拒绝更新，系统会一直不停的提示系统更新，更新了之后，就会发现电脑的存储空间又要被占满了。所以，我们能不能关闭自动更新呢？当然可以，而且我们的方法不只一种，本文就来给大家介绍一下关闭Windows自动更新的几种方法。
集成学习（Ensemble learning）就是将若干个弱分类器通过一定的策略组合之后产生一个强分类器。
来源：blog.csdn.net/sirfei/article/details/434994
集成学习（Ensemble learning）就是将若干个弱分类器通过一定的策略组合之后产生一个强分类器。 弱分类器（Weak Classifier）指的就是那些分类准确率只比随机猜测略好一点的分类器，而强分类器（ Strong Classifier）的分类准确率会高很多。这里的"强"&"弱"是相对的。某些书中也会把弱分类器称 为“基分类器”。
关键字 INT 是 INTEGER 的别名，关键字 DEC 和 FIXED 是 DECIMAL的别名。 在 MyISAM/MEMORY/InnoDB和NDB表中支持BIT 数据类型，BIT 数据类型用于存储 bit 值。
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作为一款专业的医学绘图软件，GraphPad Prism集成了生物统计、曲线拟合和科学绘图等多种功能，是一种非常强大的实用程序。它不仅可以应用于生物统计学、曲线拟合和科学制图等领域，还能帮助医学科研人员管理和组织不同实验中收集的科学数据。
很多刚开始建模的同学，对原始变量转WOE都是一知半解，弄不清楚为什么要转WOE，也不清楚要怎么把变量转成WOE。
关系数据库管理系统是许多网站和应用程序的关键组件。它们提供了一种存储，组织和访问信息的结构化方法。
原标题：Spring认证|Spring Data JDBC参考文档三 (内容来源：Spring中国教育管理中心）
今天分享的内容主要分为四个部分，首先会介绍下严选实时数仓的背景、产生的一些问题。然后是针对这些背景和问题对实时数仓的整体设计和具体的实施方案，接着会介绍下在实时数仓的数据质量方面的工作，最后讲一下实时数仓在严选中的应用场景。
Prism 9是一款强大的统计分析绘图工具，帮助您有效的分析、统计并绘制出直观的图形，帮您节省大量的时间，让您更加专注于您的科研！
随着越来越多的公司依靠数据来推动关键业务决策、改进产品供应并更好地服务客户，公司捕获的数据量比以往任何时候都多。Domo 的这项研究估计，2017 年每天会生成 2.5 百亿字节的数据，到 2025 年，这一数字将增加到 463 艾字节。但如果公司不能快速利用这些数据，那么这些数据又有什么用呢？针对数据分析需求的最佳数据存储这一话题长期以来一直存在争议。
这里我们将为您分享6种关闭Win10自动更新的方法，分别是通过Windows设置、Windows Update服务、本地组策略编辑器、任务计划程序、注册表编辑器来关闭Win10自动更新。
•此时，B2单元格为被引用单元格，E2单元格为引用单元格，被引用单元格修改，引用单元格同样变化。
在许多情况下，机器学习模型比传统线性模型更受欢迎，因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而，机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能，但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。为了解决这个问题，可解释人工智能（explainable AI, xAI）被提出并越来越受欢迎。xAI领域旨在解释这些不可解释的模型（所谓的黑匣子模型）如何进行预测，实现最佳的预测准确性和可解释性。这样做的动机在于，许多机器学习的真实应用场景不仅需要良好的预测性能，还要解释生成结果的方式。例如，在医疗领域，可能会根据模型做出的决策而失去或挽救生命，因此了解决策的驱动因素非常重要。此外，能够识别重要变量对于识别机制或治疗途径也很有帮助。最受欢迎、最有效的xAI技术之一是SHAP。
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