• Table API 是一套内嵌在 Java 和 Scala 语言中的查询API，它允许以非常直观的方式组合来自一些关系运算符的查询
哈喽各位，本章主要写的是FlinkSQL也是Flink章节的倒数第二篇了，最后还有一篇FlinkCEP，稍后会出，耐心关注哦！好了，进入正题！！！！
Hive作为大数据平台举足轻重的框架，以其稳定性和简单易用性也成为当前构建企业级数据仓库时使用最多的框架之一。
Apache Kylin(麒麟)是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay Inc开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
随着实时数据的日渐普及，企业需要流式计算系统满足可扩展、易用以及易整合进业务系统。Structured Streaming是一个高度抽象的API基于Spark Streaming的经验。Structured Streaming在两点上不同于其他的Streaming API比如Google DataFlow。 第一，不同于要求用户构造物理执行计划的API，Structured Streaming是一个基于静态关系查询（使用SQL或DataFrames表示）的完全自动递增的声明性API。 第二，Structured Streaming旨在支持端到端实时的应用，将流处理与批处理以及交互式分析结合起来。 我们发现，在实践中这种结合通常是关键的挑战。Structured Streaming的性能是Apache Flink的2倍，是Apacha Kafka 的90倍，这源于它使用的是Spark SQL的代码生成引擎。它也提供了丰富的操作特性，如回滚、代码更新、混合流\批处理执行。 我们通过实际数据库上百个生产部署的案例来描述系统的设计和使用，其中最大的每个月处理超过1PB的数据。
📷 💂作者简介： THUNDER王，一名热爱财税和SAP ABAP编程以及热爱分享的博主。目前于江西师范大学会计学专业大二本科在读，同时任汉硕云（广东）科技有限公司ABAP开发顾问。在学习工作中，我通常使用偏后端的开发语言ABAP，SQL进行任务的完成，对SAP企业管理系统，SAP ABAP开发和数据库具有较深入的研究。 ---- 💅文章概要： 各位小伙伴们大家好呀！今天继续SAP ABAP系列文章的讲解，本节带来的内容是OPEN SQL中FROM语句的介绍，希望大家喜欢！ ---- 🤟每日
WHERE子句限定或取消查询选择中的特定行。 符合条件的行是那些条件表达式为真的行。 条件表达式是逻辑测试(谓词)的列表，可以通过AND和OR逻辑操作符链接这些测试(谓词)。 这些谓词可以使用NOT一元逻辑操作符进行反转。
HiveSQL ->AST(抽象语法树) -> QB(查询块) ->OperatorTree（操作树）->优化后的操作树->mapreduce任务树->优化后的mapreduce任务树
SQL（Structured Query Language）是一种用于管理关系型数据库的强大编程语言。它提供了各种命令和语句，用于执行各种操作，包括数据查询、插入、更新和删除。本文将深入探讨SQL查询语言（DQL），它是SQL语言的一个重要组成部分，用于从数据库中检索数据。
本文所有案例都是基于数据库表SFLIGHT，本案例中的SFLIGHT数据库表数据如下，供各位小伙伴们对照来观察代码运行结果：
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
集合：类似于关系数据库中的表，储存多个文档，结构不固定，如可以存储如下文档在一个集合中
九、应用级缓存 A.缓存简介 1.先从缓存中读取数据，如果没有，再从慢速设备上读取实际数据并同步到缓存 2.经常读取的数据、频繁访问的数据、热点数据、I/O瓶颈数据、计算昂贵的数据、符合5分钟法则和局部性原理的数据都可以缓存 B.缓存命中率 1.缓存命中率=从缓存中读取次数/【总读取次数（从缓存中读取次数+从慢速设备上读取次数）】 C.缓存回收策略 1.基于空间，指缓存设置了存储空间 2.基于容量，指缓存设置了最大大小 3.基于时间
本文博主给大家详细讲解一波 MySQL8 的新特性：「窗口函数」，相信大伙看完一定能有所收获。
本文分享论文『Dynamic Convolution: Attention over Convolution Kernels』，静态的结构依旧不能满足性能需求了？微软提出了Dynamic Convolution（动态卷积），让MobileNetV3提高2.9%Top-1准确率！（附复现代码）。
1.最近工作中接触到相关的风控项目，里面用到Flink组件做相关的一些流数据或批数据处理，接触后发现确实大数据组件框架比之传统应用开发，部署，运维等方面有很大的优势；
聚合实际上对数据做分组统计，SQL Server使用两种操作符来实现聚合，流聚合（Stream Aggregation）和哈希聚合（Hash aggration）。流聚合是非阻塞性的，具有流的特性，流聚合操作符；边处理数据，边输出聚合的结果。而哈希聚合是阻塞性的，只要处理完所有的数据，才会输出聚合的结果。
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理，提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL，可通过HQL语句实现简单的MR统计，Hive将HQL语句转换成MR任务进行执行。
小文件问题的影响 1.从Hive的角度看，小文件会开很多map，一个map开一个JVM去执行，所以这些任务的初始化，启动，执行会浪费大量的资源，严重影响性能。
分组查询 select 查询信息 from 表名 where 条件 group by 按照列分组（可多个 ，隔开） order by 排序方式 （查询信息如果列名和聚合函数同时出现，要么在聚合函数中出现，要么就使用分组进行查询） having 条件 分组筛选（一般和group by连用，位置在其后） where：用来筛选from子句指定的操作所产生的行 group by：用来分组where子句输出 having：用来从分组的结果中筛选行 1.分组查询是针对表中不同的组分类统计和输出的 2.having
即便对SELECT等数据库查询语句已经很熟悉了，但HAWQ里的查询有其自己的特点，还是需要研究一下。 一、HAWQ的查询处理流程 理解HAWQ的查询处理过程有助于写出更
Apache Spark社区刚刚发布了1.5版本，大家一定想知道这个版本的主要变化，这篇文章告诉你答案。 DataFrame执行后端优化（Tungsten第一阶段） DataFrame可以说是整个Spark项目最核心的部分，在1.5这个开发周期内最大的变化就是Tungsten项目的第一阶段已经完成。主要的变化是由Spark自己来管理内存而不是使用JVM，这样可以避免JVM GC带来的性能损失。内存中的Java对象被存储成Spark自己的二进制格式，计算直接发生在二进制格式上，省去了序列化和反序列化时间。同时
作者：梁堰波 现就职于明略数据,开源爱好者,Apache Hadoop & Spark contributor。曾任职于法国电信研究员,美团网技术专家,Yahoo!工程师,具备丰富的数据挖掘和机器学
Fetch抓取是指，Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。例如：SELECT * FROM employees;在这种情况下，Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。
Elasticsearch作为分布式搜索引擎，可支持各种数据类型（结构化/非结构化文本、数值等）的存储和快速查询，具有良好的可扩展性，可以支持不断增长的数据量。Elasticsearch不仅可以进行多种场景的数据查询，还提供了强大的聚合查询功能，可实现各种复杂的数据分析需求。 下面重点介绍ES中常用的聚合查询方法，并以系统中具体的功能实现为例，进行详细说明。
在StarRocks里，一张表的数据会被拆分成多个Tablet，而每个Tablet都会以多副本的形式存储在BE节点中，如下图：
为分析操作员提供编排数据流、计算分析和检测 来自多个不同实时数据源的事件数据模式的软件，以允许开发人员构建能够实时感知、思考和行动的应用程序。
作为一名数据分析师，平常用的最多的工具是SQL(包括MySQL和Hive SQL等)。对于存储在数据库中的数据，自然用SQL提取会比较方便，但有时我们会处理一些文本数据(txt,csv)，这个时候就不太好用SQL了。Python也是分析师常用的工具之一，尤其pandas更是一个数据分析的利器。虽然二者的语法，原理可能有很大差别，但在实现的功能上，他们有很多相通的地方，这里特进行一个总结，方便大家对比学习~
Presto是专为大数据实时查询计算而设计开发的产品，拥有如下特点： – 多数据源：通过自定义Connector能支持Mysql，Hive，Kafka等多种数据源 – 支持SQL：完全支持ANSI SQL – 扩展性：支持自定义开发Connector和UDF – 混合计算：可以根据需要将开源于不同数据源的多个Catalog进行混合join计算 – 高性能：10倍于Hive的查询性能 – 流水线：基于Pipeline设计，在数据处理过程当中不用等到所有数据都处理完成后再查看结果
本文原题“百度直播消息服务架构实践”，由百度APP消息中台团队原创分享于“百度Geek说”公众号，为了让文章内容更通俗易懂，本次已做排版优化和内容重新划分，原文链接在文末。
大多数的Hadoop Job是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过，有时Hive的输入数据量是非常小的。在这种情况下，为查询触发执行任务时消耗可能会比实际job的执行时间要多的多。对于大多数这种情况，Hive可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务。对于小数据集，执行时间可以明显被缩短。
Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay Inc开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
Catalyst是Spark SQL核心优化器，早期主要基于规则的优化器RBO，后期又引入基于代价进行优化的CBO。但是在这些版本中，Spark SQL执行计划一旦确定就不会改变。由于缺乏或者不准确的数据统计信息（如行数、不同值的数量、NULL值、最大/最小值等）和对成本的错误估算导致生成的初始计划不理想，从而导致执行效率相对低下。
SQL全称Structured Query Language，说人话就是结构化查询语言。毫不夸张地说，它是数据分析必会技能Top1，因为没有哪个初级数据分析师的面试能跨过SQL技能考核这一项的。
如前几节所述，Citus 是一个扩展，它扩展了最新的 PostgreSQL 以进行分布式执行。这意味着您可以在 Citus 协调器上使用标准 PostgreSQL SELECT 查询进行查询。 Citus 将并行化涉及复杂选择、分组和排序以及 JOIN 的 SELECT 查询，以加快查询性能。在高层次上，Citus 将 SELECT 查询划分为更小的查询片段，将这些查询片段分配给 worker，监督他们的执行，合并他们的结果（如果需要，对它们进行排序），并将最终结果返回给用户。
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 3 期进行连载，共介绍 18 个在推荐系统任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：DSSM、Youtube_DNN、SASRec、PinSAGE、TDM
感谢阅读「美图数据技术团队」的第 16 篇原创文章，关注我们持续获取美图最新数据技术动态。
英文文档中是aggregation pipeline，直译为聚合管道，它可以对数据文档进行变换和组合。聚合管道是基于数据流概念，数据进入管道经过一个或多个stage，每个stage对数据进行操作（筛选，投射，分组，排序，限制或跳过）后输出最终结果。
Apache Spark社区刚刚发布了1.5版本，大家一定想知道这个版本的主要变化，这篇文章告诉你答案。 DataFrame执行后端优化（Tungsten第一阶段） DataFrame可以说是整个Spark项目最核心的部分，在1.5这个开发周期内最大的变化就是Tungsten项目的第一阶段已经完成。主要的变化是由Spark自己来管理内存而不是使用JVM，这样可以避免JVM GC带来的性能损失。内存中的Java对象被存储成Spark自己的二进制格式，计算直接发生在二进制格式上，省去了序列化和反序列化时间。同
卷积神经网络(CNNs)在计算机视觉中无处不在，具有无数有效和高效的变化。最近，Container——最初是在自然语言处理中引入的——已经越来越多地应用于计算机视觉。早期的用户继续使用CNN的骨干，最新的网络是端到端无CNN的Transformer解决方案。最近一个令人惊讶的发现表明，一个简单的基于MLP的解决方案，没有任何传统的卷积或Transformer组件，可以产生有效的视觉表示。虽然CNN、Transformer和MLP-Mixers可以被视为完全不同的架构，但我们提供了一个统一的视图，表明它们实际上是在神经网络堆栈中聚合空间上下文的更通用方法的特殊情况。我们提出了Container(上下文聚合网络)，一个用于多头上下文聚合的通用构建块，它可以利用Container的长期交互作用，同时仍然利用局部卷积操作的诱导偏差，导致更快的收敛速度，这经常在CNN中看到。我们的Container架构在ImageNet上使用22M参数实现了82.7%的Top-1精度，比DeiT-Small提高了2.8，并且可以在短短200个时代收敛到79.9%的Top-1精度。比起相比的基于Transformer的方法不能很好地扩展到下游任务依赖较大的输入图像的分辨率,我们高效的网络,名叫CONTAINER-LIGHT,可以使用在目标检测和分割网络如DETR实例,RetinaNet和Mask-RCNN获得令人印象深刻的检测图38.9,43.8,45.1和掩码mAP为41.3，与具有可比较的计算和参数大小的ResNet-50骨干相比，分别提供了6.6、7.3、6.9和6.6 pts的较大改进。与DINO框架下的DeiT相比，我们的方法在自监督学习方面也取得了很好的效果。
你真的会玩SQL吗？系列目录 你真的会玩SQL吗？之逻辑查询处理阶段 你真的会玩SQL吗？和平大使 内连接、外连接 你真的会玩SQL吗？三范式、数据完整性 你真的会玩SQL吗？查询指定节点及其所有父节点的方法 你真的会玩SQL吗？让人晕头转向的三值逻辑 你真的会玩SQL吗？EXISTS和IN之间的区别 你真的会玩SQL吗？无处不在的子查询 你真的会玩SQL吗？Case也疯狂 你真的会玩SQL吗？表表达式，排名函数 你真的会玩SQL吗？简单的 数据修改 你真的会玩SQL吗？你所不知道的 数据聚合 你真的会玩S
最近几天因为工作比较忙，已经几天没有及时更新文章了，在这里先给小伙伴们说声抱歉…临近周末，再忙再累，我也要开始发力了。接下来的几天，菌哥将为大家带来关于FlinkSQL的教程，之后还会更新一些大数据实时数仓的内容，和一些热门的组件使用！希望小伙伴们能点个关注，第一时间关注技术干货！
ByteHouse云数仓版是字节跳动数据平台团队在复用开源 ClickHouse runtime 的基础上，基于云原生架构重构设计，并新增和优化了大量功能。在字节内部，ByteHouse被广泛用于各类实时分析领域，最大的一个集群规模大于2400节点，管理的总数据量超过700PB。本分享将介绍ByteHouse云原生版的整体架构，并重点介绍ByteHouse在查询上的优化（如优化器、MPP执行模式、调度优化等）和对MySQL生态的完善（基于社区MaterializedMySQL功能），最后结合实际应用案例总结优化的效果。
补充知识：django中聚合aggregate和annotate GROUP BY的使用方法
首先这里涉及到序列推荐的概念：序列推荐就是根据用户的历史行为来预测用户的后续交互。现存两个挑战：
答案：MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库，它使用BSON（一种类似JSON的二进制格式）来存储数据。与关系型数据库相比，MongoDB没有固定的数据模式，支持非结构化数据的存储，且水平扩展性强。MongoDB更适合于需要快速迭代开发、数据模型经常变动的应用场景。
SELECT语句执行从IRIS数据库检索数据的查询。 在其最简单的形式中，它从单个表的一个或多个列(字段)中检索数据。 列由select-item列表指定，表由FROM table-ref子句指定，WHERE子句可选地提供一个或多个限制条件，选择哪些行返回它们的列值。
我觉得对于SQL语句，清楚知道它执行的顺序，对于写sql语句非常重要
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