我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题,他们有一张大表,这张表有 20 多亿条记录,而且还在不断增加。如果不更换基础设施,就有磁盘空间被耗尽的风险,最终可能会破坏整个应用程序。而且,这么大的表还存在其他问题:糟糕的查询性能、糟糕的模式设计,因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案,既能解决这些问题,又不需要引入高成本的维护时间窗口,导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中,我将介绍我们的解决方案,但我还想提醒一下,这并不是一个建议:不同的情况需要不同的解决方案,不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
使用 Kafka,如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录?我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题,他们有一张大表,这张表有 20 多亿条记录,而且还在不断增加。如果不更换基础设施,就有磁盘空间被耗尽的风险,最终可能会破坏整个应用程序。而且,这么大的表还存在其他问题:糟糕的查询性能、糟糕的模式设计,因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案,既能解决这些问题,又不需要引入高成本的维护时间窗口,导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中,我将介绍我们的解决方案,但我还想提醒一下,这并不是一个建议:不同的情况需要不同的解决方案,不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
【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。
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。
原文地址:https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
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
要想熟悉一种语言,最简单的做法就是熟悉dart提供的各种核心库。dart为我们提供了包括dart:core,dart:async,dart:math,dart:convert,dart:html和dart:io这几种常用的库。
本文教你如何在BigQueryML中使用K均值聚类对数据进行分组,进而更好地理解和描述。
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
他们主要为消费者提供房地产购买、出售与租赁服务,同时发布各类房产新闻、装修技巧以及生活方式层面的内容。每一天,都有数百万消费者访问REA Group网站。
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?
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。
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。
DevToys 是一个用于开发者的工具集合,包括各种实用的小工具和辅助功能,旨在提高开发效率和简化开发过程。
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。
现在,大数据是一个被滥用的流行词,但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。通过整合不同来源的数据,比如:网站分析、社交数据、用户、本地数据,大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易,成本越来越低,而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能(BI)和数据仓库有共同的特点:高成本、高难度、高风险。以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的,因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此,实际上你可以在当天就获得真实的意图,至少是
大数据是什么?为什么要使用大数据?大数据有哪些流行的工具?本文将为您解答。 现在,大数据是一个被滥用的流行词,但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据,比如:网站分析、社交数据、用户、本地数据,大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易,成本越来越低,而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能(BI)和数据仓库有共同的特点:高成本、高难度、高风险。 以前的商业
大数据是什么?为什么要使用大数据?大数据有哪些流行的工具?本文将为您解答。 现在,大数据是一个被滥用的流行词,但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据,比如:网站分析、社交数据、用户、本地数据,大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易,成本越来越低,而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能(BI)和数据仓库有共同的特点:高成本、高难度、高风险。 以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的,因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得
作者 | Steef-Jan Wiggers 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 最近,谷歌宣布 Bigtable 联邦查询普遍可用,用户通过 BigQuery 可以更快地查询 Bigtable 中的数据。此外,查询无需移动或复制所有谷歌云区域中的数据,增加了联邦查询并发性限制,从而缩小了运营数据和分析数据之间长期存在的差距。 BigQuery 是谷歌云的无服务器、多云数据仓库,通过将不同来源的数据汇集在一起来简化数据分析。Cloud Bigtable 是谷歌云的全托管 NoSQL 数据库,主要用
大数据文摘翻译:Alex Wong,盛夏光年 校对:yawei xia (转载请保留) 接上篇 鱼与熊掌可以兼得 我们正生活在一个个人最私密的信息被大企业踩在脚下的世界,技术可以把我们从中拯救出来吗?一个研究隐私推动技术发展的课题组表示,可以。 在不泄露个人隐私的情况下进行数据分析,这是我们的目标,其背后的核心技术,是能从加密数据中计算出有用成果的运算法则。正常情况下,加密数据原则上是完全随机的。传统上,如果任何信息能从这样的数据中提取出来,这将违背加密的意义。但新技术解放了这种绝对的随机性,令人可以检
最近看到一篇文章:https://rudderstack.com/blog/churn-prediction-with-bigqueryml,主要是讲使用 BigQueryML 进行流失预测。首先解释下 BigQueryML 是什么,简而言之,就是使用 SQL 也可以完成机器学习模型的构建。
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据,那么哪一款数据库最合适分析师呢?虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近,Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据,那么哪一款数据库最合适分析师呢?虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近,Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就,分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能,而是编写查询语句时的细节。例如,在Re
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据,那么哪一款数据库最合适分析师呢? 虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近,Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就,分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能,而是编写查询语句时的细节。例如,在
湖仓一体架构模式的两个关键支柱是开放性和互操作性。在云存储系统(如S3、GCS、ADLS)上构建数据湖仓,并将数据存储在开放格式中,提供了一个您技术栈中几乎每个数据服务都可以利用的无处不在的基础。
最近因为工作需要对VLDB的一些论文进行了阅读。其中包括谷歌新发表的F1数据库的分析。解读谷歌论文一直都是不太容易的。因为谷歌向来都是说一半藏一半。这篇论文相对来说还是写的比较开放的,还是不能免俗。
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 文 | 孙镜涛 来源 | InfoQ 数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据,那么哪一款数据库最合适分析师呢?虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近,Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分
如何将字符串转换为数字? 2.如何将数字转换为十六进制字符串? 1 package Day_2; 2 /** 3 * @author Administrator 4 * 功能: 如
http://guidetodatamining.com/ 这本书理论比较简单,书中错误较少,动手锻炼较多,如果每个代码都自己写出来,收获不少。总结:适合入门。 欢迎转载,转载请注明出处,如有问题欢迎指正。 合集地址:https://www.zybuluo.com/hainingwyx/note/559139
出品 | OSC开源社区(ID:oschina2013) DB-Engines 宣布 Snowflake 成功卫冕,获得了 “2022 年度数据库” 称号。 DB-Engines 是全球知名的数据库流行度排行榜网站,其评选年度数据库的标准为:计算数据库当前最新流行度分数(2023 年 1 月)的同比增长量,分数增长最多的即为年度数据库。 年度 DBMS:Snowflake Snowflake 是一个基于云的数据平台,因其可扩展性、灵活性和性能而广受欢迎。它使用自定义 SQL 引擎和列式数据存储,并提供广泛
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。
丨导语丨 本文分享的主题是腾讯灯塔融合引擎的设计与实践,主要围绕以下四个方面进行介绍: 1. 背景介绍 2. 挑战与融合分析引擎的解法 3. 实践总结 4. 未来演进方向 分享作者|冯国敬 腾讯 后台开发工程师 一 背景介绍 腾讯灯塔是一款端到端的全链路数据产品套件,旨在帮助产品、研发、运营和数据科学团队 30 分钟内做出更可信及时的决策,促进用户增长和留存。 2020 年后数据量仍然呈爆炸性增长的趋势,且业务变化更加迅速、分析需求更加复杂,传统的模式无法投入更多的时间来规划数据模型。我们面临一个海量、
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)。
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
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。
原文地址:https://dzone.com/articles/criteria-for-selecting-a-data-warehouse-platform
通过前面的文章,我们了解到 LevelDB 的数据是保存在内部多个不同组件的,并且每个组件的数据格式都不一样。
我想大多数想到的都是用 HashMap 来存放数据,因为它的写入查询的效率都比较高。
ECMAScript 模块系统( import 和 export 关键字)默认只能导入 JavaScript 代码。
如果您有机会阅读我们之前在 Google Analytics 4 (GA4) 上发布的指南,您可能知道它不像 Universal Analytics 那样是一款即插即用的分析工具。
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:
在 Twitter 上,我们每天都要实时处理大约 4000 亿个事件,生成 PB 级的数据。我们使用的数据的事件源多种多样,来自不同的平台和存储系统,例如 Hadoop、Vertica、Manhattan 分布式数据库、Kafka、Twitter Eventbus、GCS、BigQuery 和 PubSub。
Keras库为深度学习提供了一个相对简单的接口,使神经网络可以被大众使用。然而,我们面临的挑战之一是将Keras的探索模型转化为产品模型。Keras是用Python编写的,直到最近,这个语言之外的支持还很有限。虽然Flask,PySpark和Cloud ML等工具可以直接在Python中产品化模型,但我通常更喜欢使用Java来部署模型。
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