Calcite针对SQL parse提供了很多的配置项，可以针对不同的SQL方言进行解析。相关的配置项都存储在SqlParser.Config这个结构中，常见的用法如下所示：
编写 DAX 公式时要掌握的核心概念是上下文。DAX 作为一门动态数据分析语言，与 Excel 函数、SQL 查询 和 Power Query 脚本有着根本不同的原因就在于上下文的概念。以上所述的所有其他语言的公式只会在数据发生变化时才会返回不同的结果（除了一些例外情况，例如使用参数时），但是单个 DAX 公式就可以同时提供多个不同的结果，具体取决于您使用它的位置和方式，也就是：上下文。
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。
我们知道，iota 常用于 const 表达式中，它的值是从 0 开始，每增加一行，iota 值 +1。
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第二行后面加入两行字 使用\可以一次加多行，每一行之间都必须要以反斜杠 \ 来进行新行标记
有个朋友问一个问题“能不能帮忙看下const和ref_eq有啥区别，mysql高性能书籍里面的讲得不太明白”。
来源 | blog.csdn.net/u012441819/article/details/96828044
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。
最近随着Snowflake上市后市值的暴增（目前700亿美金左右），整个市场对原生云数仓都关注起来。近日，一家第三方叫GigaOM的公司对主流的几个云数仓进行了性能的对比，包括Actian Avalanche、Amazon Redshift、Microsoft Azure Synapse、Google BigQuery、Snowflake，基本涵盖了目前市场上主流的云数仓服务。
先来介绍下此书，此书是基于作者 60 多年的实际业务环境而总结的经验及教训，为读者提供正式的维度设计和开发技术。面向数仓和BI设计人员，书中涉及到的内容非常广泛，围绕一系列的商业场景或案例研究进行组织。强烈建议买一本实体书研究，反复通读全书至少三遍以上，你的技术将会有质的飞跃。
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？
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
答：这个要看实际情况，我一般建议优先考虑在PQ里添加列，因为PQ里添加的自定义列，在PP里能用，而在PP里添加的计算列，在PQ里不能用。
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：
我们可以看下，同样的3张表，但是关系是却不一样，导致之后的操作也会不同。图1和图3是链式模型，图2是星型关系。图1的链式是从左1开始，而图3是从右1开始。
SELECT标识符。这是查询中SELECT的序列号，表示查询中执行select子句或者操作表的顺序。如果该行引用其他行的并集结果，则该值可为NULL。
这篇文章来讲优化规则HiveReduceExpressionsWithStatsRule，主要功能是使用列统计Stats信息，来简化Filter过滤器条件。例如：通过统计信息知道a最大值为4，则a>5永远为false。当前仅支持的=, >=, <=, >, < 和 In操作判断简化。
JMeter参数化是指把固定的数据动态化，这样更贴合实际的模拟用户请求，比如模拟多个不同账号。JMeter一共有四种参数化方式，分别是：
Impala的hash join目前有两种方式：broadcast和shuffle。关于这两种方式的区别，网上也有很多相关的资料介绍。我们这里来简单介绍下，broadcast join适合大表join小表的场景，首先将小表先构建hash table，然后发送到大表所在全部节点上。此时每个节点上都有大表的一部分数据和整个小表的数据。整个流程如下所示：
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
下面的自定义函数使用Shapes集合对象的AddShape方法及其参数，可以在指定的单元格中插入指定的形状。
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。
cut的工作就是“剪”，具体的说就是在文件中负责剪切数据用的。cut 命令从文件的每一行剪切字节、字符和字段并将这些字节、字符和字段输出。
前两天，全国疫情得到基本控制，而美国确诊病例破100万之时，全国人民在家中躺着沙发吃着瓜看着这位全真道士为美国“捐”了100万亿美元，而且是三界通用的天地中央银行发行的，假不了。
这是一个让很多初学者困惑的函数，尤其是看到下面这样的句型。许多人是在学习了DAX很久之后才领悟了Earlier的使用方法，其实我认为有时候我们把它想复杂了。
这篇文章来讲优化规则AggregateProjectPullUpConstantsRule，顾名思义是将Aggregate汇总操作中常量字段上拉到Project投影操作中的优化规则，主要功能从Aggregate聚合中删除常量键。常量字段是使用RelMetadataQuery.getpulldupredicates（RelNode）推导的，其输入不一定必须是Project投影操作。但此Rule规则从不删除最后一列，简单来讲，如果groupBy字段只有一列，而且为常量，也不会执行此优化，因为聚合Aggregate（[]）返回1行，即使其输入为空。由于转换后的关系表达式必须与原始关系表达式匹配，为等价变换，因此常量被放置在简化聚合Aggregate上方的Project投影中。
1. 简述java语言，具有哪些特性？ （1）.java语言是简单的 java语言是和c++语言类似的，其次java中丢弃了c++中一些难理解的特性，比如运算符重载等，java语言不使用指针，并且拥有垃圾回收机制 （2）.java语言是面向对象的 java语言提供了类、接口和继承等特性，只支持类之间的单继承，但是支持接口之间的多继承，并且支持类与接口之间的实现机制，而且java是全面支持动态绑定的。 （3）.java语言是分布式的 java语言支持Internet应用的开发，在java编程中有一个编程接口时
(一) 开始时间 StartofMonth/StartofQuarter/StartofYear A) 语法 StartOfMonth ( <Dates> ) StartOfQuarter ( <Dates> ) StartOfYear ( <Dates>, [YearEndDate]) 位置 参数 描述 第1参数 Dates 包含时间的列 可选第2参数 YearEndDate 结束日期是一个年份常量值 B) 返回 表——只有一个值的单列日期表 C) 注意事项 第一参数日期的格式可以有以下几种 有关日期时
1减少RPC调用的方法 1.1.问题提出 HBase中rowkey是索引，任何对全表的扫描或是统计都需要用到scan接口，一般都是通过next()方法获取数据。而每一个next()调用都会为每行数据生成一个单独的RPC请求，这样会产生大量的RPC请求，性能不会很好。 1.2.解决思路 如果执行一次RPC请求就可以获取多行数据，那肯定会大大提高系统的性能。这一块主要分为面向行级的缓存以及面向列级的缓存： 1）面向行级的缓存 我们可以通过使用扫描缓存方法来实现，不过这个缓存默认是关闭的，要用得打开。在表的层
测试计划（Test Plan），是JMeter目录树的初始根节点，它的编辑区如下：
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）。
在我的CSDN博客中的几篇文章分别介绍MyLayout布局体系中的视图从一个方向依次排列的线性布局(MyLinearLayout)、视图层叠且停靠于父布局视图某个位置的框架布局(MyFrameLayout)、视图之间通过约束和依赖实现布局的相对布局(MyRelativeLayout)、以及多列多行排列的表格布局(MyTableLayout)、以及本文将要介绍的流式布局(MyFlowLayout)这5种布局体系。这些视图布局的方式都有一些统一的特征，都要求必须将子视图放入到一个特殊的视图中去，我们称这些特殊的视图为布局视图(Layout View)。这些布局视图都有一个共同的基类：基础布局视图(MyBaseLayout)。同时我们还为视图建立了很多扩展的属性来进行位置和尺寸的设置，以及我们还专门建立了服务某些布局视图的视图扩展属性。在这些扩展属性中：用于定位视图位置的类是MyLayoutPos类，这个类可以用来决定视图的上、下、左、右、水平居中、垂直居中六个方位的具体值；而用于决定视图尺寸的类是MyLayoutSize类，这个类可以用来决定视图的高度和宽度的具体值；用于决定视图排列布局方向的是枚举MyLayoutViewOrientation类型，方位类型定义了垂直和水平两个方位；用于决定视图停靠区域的MyGravity枚举类型，枚举类型定义了14种停靠的区域类型，这里要分清楚的是MyGravity和MyLayoutPos的区别，前者是用来描述某个具体的方位，而后者则是用来某个方位的具体位置；用于描述子视图和布局视图四周内边距的padding属性，这个属性只用于布局视图；用于描述布局视图的尺寸大小由子视图整体包裹的wrapContentWidth,wrapContentHeight的属性；用于描述苹果各种屏幕尺寸适配的MySizeClass定义，以及具体的实现类MyLayoutSizeClass类。这些属性和类共同构建了出了一套完整的iOS界面布局系统。下面是这个套界面布局体系的类结构图：
本节描述MySQL何时可以使用索引来满足ORDER BY子句，当不能使用索引时使用filesort，以及优化器中有关ORDER BY的执行计划信息。
在上一期《统计信息记录表|全方位认识 mysql 系统库》中，我们详细介绍了mysql系统库中的统计信息记录表，本期我们将为大家带来系列第五篇《优化器成本记录表|全方位认识 mysql 系统库》，下面请跟随我们一起开始 mysql 系统库的系统学习之旅吧！
awk是一个强大的文本分析工具，简单来说awk就是把文件逐行读入，（空格，制表符）为默认分隔符将每行切片，切开的部分再进行各种分析处理
开始本章翻译时，是5月初。当时并不知道平平无奇的5月Power BI会带来一大波更新，尤其是大杀器“字段参数”（字段参数参考文章）。
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。
【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。
用全球新闻报道去分析、观察乃至预测人类社会是一种什么样的情况？ 由谷歌理念所倡导的GDELT项目旨在创建一个实时、开放的世界新媒体资料索引库，与全世界一同分享以编码形式存在的源数据。GDELT库是世界上最大的关于全球化社会的开放数据集，它的复杂性、增长率和分析负荷，使得对数据的理解和获取具有特别的挑战。GDELT多元的用户群和应用范围意味着其访问模式难以有章可循——各式各样的查询仅通过一次分析便可获取几十条相关信息，完全不同于传统索引数据库的使用方法。 由于从每篇文章中归纳出的主题和情感种类逐渐增多，GDE
对二元函数数据进行插值，得到指定自变量值对应插值函数值。其中样本点数据为 meshgrid 格式。 【注】meshgrid 格式为一种完整网格格式（可使用 meshgrid 函数创建），即元素表示矩阵区域内的网格点。一个矩阵包含 x 坐标，另一个矩阵包含 y 坐标。x 矩阵中的值沿行方向严格单调递增，沿列方向为常量；y 矩阵则相反。
在讨论细节之前，我想对整个过程做一个概述。这个流程图显示了我需要训练的 3 个模型，以及将模型连接在一起以生成输出的过程。
前一节我们学习了CodeWave的页面布局和页面呈现，现在我们已经可以通过CodeWave进行简答的页面搭建了，本节我们开始学习数据模型的构建以及通过数据模型进行相关页面开发的功能。
2、DBMS：数据库管理系统，又称为数据库软件或数据库产品，用于创建或管理 DB 3、SQL：结构化查询语言，用于和数据库通信的语言，不是某个数据库软件特有的，而是几乎所有的主流数据库软件通用的语言
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