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。
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：
Django REST Framework（DRF）为开发人员提供了一种灵活的权限系统，该系统可让您轻松地在API中管理和保护敏感数据。权限系统基于“允许访问的用户”和“访问用户的操作”进行配置，使您可以完全控制API的访问级别。
【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。
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。
随着区块链技术的使用越来越广泛，存储在区块链上的数据量也在增加。这是因为更多的人在使用该技术，而每笔交易都会给区块链增加新的数据。此外，区块链技术的使用已经从简单的资金转移应用，如涉及使用比特币的应用，发展到更复杂的应用，包括智能合约之间的相互调用。这些智能合约可以产生大量的数据，从而造成了区块链数据的复杂性和规模的增加。随着时间的推移，这导致了更大、更复杂的区块链数据。
目前，用户对于接口的操作基本都需要查询数据库。获取文章列表需要从数据库查询，获取单篇文章需要从数据库查询，获取评论列表也需要查询数据。但是，对于博客中的很多资源来说，在某个时间段内，他们的内容几乎都不会发生更新。例如文章详情，文章发表后，除非对其内容做了修改，否则内容就不会变化。还有评论列表，如果没人发布新评论，评论列表也不会变化。
本文介绍了Apache Zeppelin 0.7.2的中文文档，包括快速入门、教程、动态表单、发表你的段落、自定义Zeppelin主页、升级Zeppelin版本、从源码编译、使用Flink和Spark Clusters安装Zeppelin教程、解释器、概述、解释器安装、解释器依赖管理、解释器的模拟用户、解释员执行Hook（实验）、Alluxio解释器、Beam解释器、BigQuery解释器、Cassandra CQL解释器、Elasticsearch解释器、Flink解释器、Geode/Gemfire OQL解释器、HBase Shell解释器、HDFS文件系统解释器、Hive解释器、Ignite解释器、JDBC通用解释器、Kylin解释器、Lens解释器、Livy解释器、Markdown解释器、Pig解释器、PostgreSQL, HAWQ解释器、Python 2＆3解释器、R解释器、Scalding解释器、Scio解释器、Shell解释器、Spark解释器、系统显示、系统基本显示、后端Angular API、前端Angular API、更多。
即使与 REST API 打交道这么多年，当我第一次了解到 GraphQL 和它试图解决的问题时，我还是禁不住把本文的标题发在了 Twitter 上。
Django REST Framework是一个用于构建Web API的强大框架。其中一个重要的特性是提供了多种权限类型来控制用户对API端点的访问。
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。
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
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
目录 认证 权限 提供的权限 自定义权限 认证 可以在配置文件中配置全局默认的认证方案 REST_FRAMEWORK = { 'DEFAULT_AUTHENTICATION_CLASSES': ( 'rest_framework.authentication.BasicAuthentication', # 基本认证 'rest_framework.authentication.SessionAuthentication', # session认证 )
问题导读 1.Dataflow当前的API支持什么语言？ 2.相比原生的map-reduce模型，Dataflow哪些优点？ 3.Dataflow与Cascading、Spark有什么区别和联系？ 介绍 Google Cloud Dataflow是一种构建、管理和优化复杂数据处理流水线的方法，集成了许多内部技术，如用于数据高效并行化处理的Flume和具有良好容错机制流处理的MillWheel。Dataflow当前的API还只有Java版本（其实Flume本身是提供Java/C++/Python多种接
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。
Wisdom RESTClient 一款自动化测试REST API的工具，它可以自动化测试RESTful API并生成精美的测试报告，同时基于测试过的历史API，可以生成精美的RESTful API文档。
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。
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。
“ 我最开始听说的指标平台是来自国内很多大型互联网公司，比如滴滴，贝壳找房，有赞等，都有很不错的指标平台建设实践。这让我一直以为指标平台是一个国内特有的比较火热的概念。而最近对北美市场进行调研后，我惊喜地发现原来指标平台的概念不止是国内才有，下面就和大家分享一下我了解的海外指标平台的建设情况。”
本文和封面来源：https://motherduck.com/，爱可生开源社区翻译。
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。
Django REST Framework中的视图装饰器提供了一种方便的方式来自定义视图的行为。视图装饰器是一个函数，它接受一个视图函数作为参数，并返回修改后的视图函数。在本文中，我们将介绍Django REST Framework中最常用的视图装饰器，包括@api_view，@permission_classes，@authentication_classes和@throttle_classes，并提供使用示例。
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
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。
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
上一篇讲了基于类的视图，在REST framework中，你也可以使用常规的基于函数的视图。它提供了一组简单的装饰器，用来包装你的视图函数， 以确保视图函数会收到Request（而不是Django一般的HttpRequest)对象，并且返回Response（而不是Django的HttpResponse）对象，同时允许你设置这个请求的处理方式。
drf 传入视图的request 不再是Django默认的HttpRequest对象，而是drf 提供的拓展了HttpRequest 类的Request 类的对象。
在完成了登录和注册视图之后，需求中还需要管理员可以管理用户列表，所以就需要完成基础的增删改查操作
重写 get_serializer_class和get_queryset,根据不同的操作返回不同的序列化器类和不同的查询集。
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。
最近工作忙，又努力在写干活，没怎么关注互联网行业的发展。周末好不容易补补课，就发现了谷歌在其非常成功的云产品BigQuery上发布了BigQuery ML。说白了就是利用SQL语句去做机器学习。
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。
在做其他事之前，我们会用virtualenv创建一个新的虚拟环境。这将确保我们的包配置与我们正在工作的其他项目完全隔离。
在接下来的两章中，我们将构建一个Todo API后端，然后将其与React前端连接。 我们已经制作了第一个API，并回顾了HTTP和REST的抽象工作原理，但是您仍然可能还没有“完全”了解它们如何结合在一起。 在这两章的最后，您将学到。
维基百科pageview数据是Wikimedia技术团队所维护的访问量数据集。该数据集自2015年五月启用，其具体的pageview定义为对某个网页内容的请求，会对爬虫和人类的访问量进行区分，粒度为小时级别，如下图：
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？
先来看看这其中的人情世故：两个视图基本类，五个扩展类，九个视图子类，视图集方法，视图集··
我敢打赌这并不是你第一次听到或读到REST这个词。当讨论REST时，有一种常见的错误就是将其视为“基于URL的Web服务”—— 将REST作为另一种类型的RPC机制，只不过是通过简单的HTTP URL来触发。恰好相反，REST 和 RPC 几乎没有任何关系。RPC 是面向服务的，并关注于行为和动作；而REST 是面向资源的，强调描述应用程序的事物和名词。
本文会继续上一篇文章《DRF系列总结一：DRF是什么，要不要用？》，在Django基础工程的基础上，安装DRF并进行配置：比如统一接口返回格式、统一异常处理等，并在后面的文章中，不断完善出一套DRF脚手架，以降低后面的开发同学的趟坑成本。
我们将使用 django-rest 创建一个简单的API，以允许管理员用户查看和编辑系统中的user和group。
实际开发中，我们可以轻松的使用 WebAPI 配合 Routing 路由和 EF 框架来轻松的实现一个 RESTful 的 API 并将其作为软件的后端。
REST 框架包括对可自定义分页样式的支持。这允许您修改将大型结果集拆分为各个数据页的方式。
创建一个新的Django项目，叫做 tutorial，然后开始一个新的app叫做 quickstart。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
