光阴荏苒，日月如梭，不知不觉间，Dinky 开源已经满满一周年。在这一年里，从思想的火花到实现的落地，再到各种组件与功能的扩展，是数十位贡献者的共同努力的成果，在此感谢各位贡献者与社区伙伴的支持，Dinky 定韶华不负，未来可期。
对时间序列的index进行resample是很常见的操作。比如，按日、周、月、季度统计用户新增、活跃、累计等，就需要对用户表进行resample操作。 pandas 的resample函数可以轻松地对时间序列数据进行重采样，并按照一定的频率聚合数据。但是因为spark中没有index的概念，所以做起来并不容易。
【应用页面】https://hiflow.tencent.com/apps/details/weixingongzhonghao3/
现在社会是属于大数据的时代，相信大家都是听说过大数据这个词的，通过大数据我们可以知道很多很多的信息，因此数据对于互联网时代是非常重要的东西，现在的各行各业都需要数据的支持，而现在相关的厂商将人们需要的众多数据聚合在一起，为大家提供更加方便的了解数据方式，被称为聚合数据，那么聚合数据是什么东西？聚合数据有哪些服务？下面小编就为大家带来详细介绍一下相关的内容。
猿辅导公司的数据中台部门为猿辅导、斑马、猿编程、小猿搜题、猿题库、南瓜科学等各个业务线的产品、运营、研发提供标准化的数据集(OneData)和统一数据服务(OneService)。OLAP平台作为数据中台的一个核心部分，为各个业务线提供统一标准化的、可复用的、高可靠的数据服务，支持各个业务线人员进行快速灵活的查询和分析，是连接前台和后台的桥梁。
作数据流通的中转站，聚合数据以API形式为互联网和移动互联网（企业和个人）开发人员提供了最好、最便捷的服务。有了聚合数据，开发者再也不用担心对各种类型数据的采集和程序编写工作了。 上图为：聚合数据技术
OLAP（On-line Analytical Processing，联机分析处理）是在基于数据仓库多维模型的基础上实现的面向分析的各类操作的集合。可以比较下其与传统的OLTP（On-line Transaction Processing，联机事务处理）的区别来看一下它的特点：
聚合数据的快递类接口价格还是比较实惠的，而且在去年的时候受菜鸟顺丰互撕影响，聚合数据快递类接口接入量猛增
聚合数据是一个为智能手机开发者，网站站长，移动设备开发人员及图商提供原始数据API服务的综合性云数据平台。包含手机聚合，网站聚合，LBS聚合三部分，其功能类似于Google APIS和百度的APIStore。 在学习Python爬虫的过程中，可以尝试使用免费的API来获取一些信息，可以作为一种学习。
来到了 2021 年的最后一天，自 6 月 6 日开源立项到今天，历时 6 个月，Dlink 终于崭露头角。而 0.5 版本也将于一月中旬与大家相见。本文将带您领略 Dlink 的由来、发展、应用及前景，那我们就直接开始吧！
数据猿导读 大数据交易链接了数据供应方和使用者，通过自身平台将大数据提供给需要这些接口的开发者手中，提供交易过程中必需的技术和服务支持，以节省双方的沟通、交易、开发和调用成本。 作者 | 左磊 本文长
不久前，我写了一篇文章，名为《科普技术贴：个人开发者的那些赚钱方式》，讲了一些个人开发者接私活和自己做软件加广告的一些科普知识。可是做软件，需要服务器，需要后台，对于一些小的开发者，想赚点广告费而又不想做后台使用服务器的人来说，网上提供了一些免费的接口，可以供我们使用，提供了许多数据。在这里我分享两个不错的提供WEB服务的网站。 第一个：WebXml Web Service（WEB服务）能够快捷和方便地综合并结合各种系统、商务和任何应用平台。新出现的 Web Services 标准： SOAP、WSDL 和
我们在Cloudflare的一个大规模数据基础架构挑战是为我们的客户提供HTTP流量分析。我们所有客户都可以通过两种方式使用HTTP分析：
作者：teachzhang 腾讯PCG工程师 |导语 大数据多维分析是业务中非常常见的分析场景，目前也有许多落地方案，但是在遇到上百亿数据、维度个数不限、秒级返回结果这样的场景时，实现的时候还是遇到了一些挑战。本文介绍了一种参考kylin的预聚合模式实现的存储方案，支持对上百亿数据以及数百个维度的多维分析，并且能在秒级返回查询结果。该方案可以运用于多维指标拆解分析，异动归因分析业务场景。希望给其他有类似分析场景的同学提供一种参考方案，对本内容感兴趣的同学，欢迎一起交流学习。 1. 背景 周报场景：微视
最近工作又有新需求，要求用户在注册的时候需要通过手机验证码，这样做的目的是防止用户通过一个邮箱来随便的注册，那么好，今天我们就 一起来学习一下Android中的短信验证码这一个知识点。如有谬误，欢迎批评指正，如有疑问欢迎留言，谢谢
经过前五篇系列文章，对Tangram和vlayout也有了初步认识，这篇文章开始将结合业务场景使用，探索框架能力能对业务带来的支持，因为调研本身是一个需要不断踩坑的过程，所以大纲也做了微调，后续会根据实际使用过程发现的问题和解决方案进行更新。
【问题描述】 之前调用聚合数据的API的时候，前端不能直接请求聚合给的API，提示出现跨域问题，所以一开始就想怎么解决这个问题，一开始想用jsonp来解决，但是搞了半天仍然不行。查了原因发现要想使用jsonp还得后端支持，也就是说后端如果没有使用jsonp，前端是不管怎样都不能用。 【解决】 卧槽那咋办？后面我就想，写个代理吧，反正自己的网站要使用node，于是就用node+express写了个代理服务器，把前端的请求转发给聚合数据再把结果返回再整理成jsonp格式，然后前端再用jsonp请求，当时写的时候
数仓系列传送门：https://blog.csdn.net/weixin_39032019/category_8871528.html
AggregatingMergeTree引擎继承自 MergeTree，并改变了数据片段的合并逻辑。ClickHouse会将一个数据片段内所有具有相同主键（准确的说是排序键）的行替换成一行，这一行会存储一系列聚合函数的状态。
编辑导语 我们都知道一句话“巧妇难为无米之炊”，数据源就是让数据产生价值中的那些大米。那大数据时代企业需要哪些数据呢?其实大部分数据源可以大致分为以下几类。 先来科普个概念，开放应用程序的API(即A
Pinot 是一个实时分布式的 OLAP 数据存储和分析系统。使用它实现低延迟可伸缩的实时分析。Pinot 从脱机数据源（包括 Hadoop 和各类文件）和在线数据源（如 Kafka）中获取数据进行分析。Pinot 被设计成可进行水平扩展。Pinot 特别适合这样的数据分析场景：查询具有大量维度和指标的时间序列数据、分析模型固定、数据只追加以及低延迟，以及分析结果可查询。本文介绍了 Pinot 在 Uber 的应用情况。
Mongodb 2.2 开始就提供了数据Aggregation Pipeline (聚合管道)用于简单数据分析统计,包括计数(count),求和(sum),均值(average),标准差(stddev) 等. 这个特性相较以前的 Map Reduce 方式提升了很多. 遗憾的是在服务端代码上使用 Aggregation Pipeline 还是需要使用比较繁复的 API, 包括 Spring Data 和 Morphia 提供的 API. 这大多是因为 Aggregation Pipeline 需要兼顾各种情况, 比如嵌入数组的 rewind, 还有对第一次聚合数据进行再聚合等.
本文选取项目中的一个页面 -- 历史上的今天 来做一个云开发的分享，会涉及云函数和云数据库。
用户自定义聚合函数(UDAF)支持用户自行开发聚合函数完成业务逻辑。从实现上来看 Hive 有两种创建 UDAF 的方式，第一种是 Simple 方式，第二种是 Generic 方式。
由Apache Flink提供支持的Cloudera Streaming Analytics的1.2.0.0版本提供了广泛的新功能 ，包括通过Apache Atlas 支持血缘和元数据跟踪，支持连接到Apache Kudu 以及期待已久的FlinkSQL API 的第一次迭代。
随着互联网、物联网、5G、人工智能、云计算等技术的不断发展，越来越多的数据在互联网上产生，对互联网的运营也开始进入精细化，因此大数据、数据分析、数字营销开始变成每个互联网企业的重点。在做数据分析时有OLAP、OLTP是我们必定会遇到的技术，在介绍OLAP引擎技术选型之前，我们先看看这两个技术分别是什么意思？
Event Time：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中， 每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink 通过时间戳分配器访问事件时间戳。
AggregatingMergeTree有些许数据立方体的意思，它能够在合并分区的时候，按照预先定义的条件，聚合数据。
“今天给大家分享一波SQL的基础查询语句，不管是数据分析小白还是在恶补基础知识的数据分析师，都快来学一学吧！ 来源：InfoQ”
目录： 什么是大数据 Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase 大数据平台应用举例-腾讯 公司的大数据平台架构 “就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的
本文是一个由多部分组成的系列文章的第一篇，展示了FlinkSQL应用于市场数据的强大功能和可表达性。该系列的代码和数据可在github上获得。它由量化建模负责人Simudyne和Krishnen Vytelingum合着。
陈汉，携程网站运营中心研发工程师，从事Hickwall监控告警平台的研发工作。 经历了Hickwall项目的雏形到交付生产再到不断改进，通过整个开发过程，对监控领域有了深入的了解。喜欢探究系统的底层原理，对分布式有浓厚的兴趣。
上上周 Next.js 新版本火了一把，这不本周热点趋势就有了一个 Next.js 13 新特性构建的网站，虽然它只是个实验性项目。同样可以搞定一些业务的还有 lama-cleaner，不过它并不是个新事物，它开源近半年已经能轻松应对图像的抹除、替换物体等挑战。
1. 建立hive表，导入原始数据，过程参考 http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51133760 2. 建立一个作业，查询hive表，并将聚合数据写入一个hive表 （1）打开PDI，新建一个作业，如图1所示。
Python自动化是挺不错的，可以通过比如自己写一些脚本或者直接复制一些大神的代码来解决比如办公场景中的部分自动化的问题。但是毕竟Python也还是一门编程语言，所以如果深度学习的情况下，还是会需要比如一些编程基础知识以及逻辑的梳理，至少也起码得会写部分脚本。
消息系统被用于各种场景，如解耦数据生产者，缓存未处理的消息。Kafka 可作为传统的消息系统的替代者，与传统消息系统相比，kafka有更好的吞吐量、更好的可用性，这有利于处理大规模的消息。
• 1 基础查询 • 2 字符串\数字\日期时间 • 3 聚合数据查询 • 4 子查询 • 5 联接\组合查询 • 6 高级查询 • 7 更新数据 阅读提醒：点击图片放大可看清晰的 1 基础查询 2 字符串\数字\日期时间 3 聚合数据查询 4 子查询 5 联接\组合查询 6 高级查询 7 更新数据 参考资料 《SQL Server 应用与开发 范例宝典》 http://blog.csdn.net/sky_666/article/details/8627127
在Hive中,用户可以自定义一些函数,用于扩展HiveQL的功能,这类函数分为三大类:
Dlink 是一个基于 Apache Flink 开发的 FlinkSQL Studio，可以连接多个 Flink 集群实例，并在线开发、执行、提交 FlinkSQL 语句以及预览其运行结果，支持 Flink 官方所有语法并进行了些许增强。
• 1 基础查询 • 2 字符串\数字\日期时间 • 3 聚合数据查询 • 4 子查询 • 5 联接\组合查询 • 6 高级查询 • 7 更新数据
https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/106471124#2.%20%E5%90%91Hive%E5%AF%BC%E5%85%A5%E6%95%B0%E6%8D%AE。
我一生的文章都会放在这里，我的博客，我希望每一行代码，每一段文字都能帮助你。 https://github.com/CrazyCodes...
大家好，我是CrazyCodes，在日常开发中有没有遇到过发送短信验证码的接口需要开发？你是如何处理短信验证码发送的呢？本篇我分享下短信验证码发送的设计。
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本文介绍了分布式内存网格中的聚合查询，探讨了分布式数据网格中聚合查询的复杂性，并提出了相应的解决方案。
实时视频系统中的媒体传输，绝大多数都会采用RTP（实时传输协议）标准。H.264视频作为当前应用最广泛的视频编码标准，其传输协议也会首选RTP标准。在设计实现H.264的实时传输时，H.264协议基于RTP的打包和解包定义于IETF标准-RFC6184，RTC系统需要遵循这个标准来设计打包和解包处理模块。在通信理论中，这个过程可以被认为是基于传输的信道编码。本篇技术文章带你了解H.264在RTP中的基本格式和技术实践。
短信验证码都是调用一些接口来进行短信的发送，短信验证码在登录、注册等操作中使用的最广泛，本文这一节演示如何使用Java制作一个简单的短信验证码登录。
MergeTree在写入一批数据时，数据总会以数据片段的形式写入磁盘，且数据片段不可修改。为了避免片段过多，ClickHouse会通过后台线程，定期合并这些数据片段，属于相同分区的数据片段会被合成一个新的片段。
今天，我们看到越来越多的应用程序不再构建在关系数据库上，而是建立在分布式环境上。发生这种情况是因为它们需要可扩展性和高可用性，而且还需要能够提供高吞吐量和低延迟，这是旧版关系数据库无法实现的。如今，分布式环境和内存数据网格比几年前更先进，但是实现起来也比关系数据库更加复杂。
在本章节中，我们将罗列 Doris 一些常用的高级特性，帮助用户对 Doris 有一个更全面的了解。
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