2022年4月8日 Andrew Dunstan 在关于POSTGRESQL 15 的功能中，提到功能主要有两个
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。
Hive 的 类 sql 给 开发者和分析者带来了极大的便利，使用 sql 就可以完成海量数据的处理，但是有时候，hive 自带的一些函数可能无法满足需求，这个时候，就需要我们自己定义一些函数，像插件一样在MapReduce过程中生效。
数据是存在PG数据库中，可通过node连接获取，可通过如下语句直接将结果转换为geojson。
上面代码中的sorted是集合函数，可方便地进行排序。"(参数)->函数体"的写法即Lambda表达式，可以简化匿名函数的定义。两个sorted函数连在一起用属于链式编程风格，可以使多步骤计算变得直观。
在做性能监控的时候，如果能把监控的CPU和内存增长变化用图表展示出来会比较直观，花了点时间用Python实现了下，来看下怎么用Python绘制Android CPU和内存变化曲线，生成增长曲线图表的PNG图片。
JSON作为结构化的数据，目前越来越受到开发者的爱戴，它简单灵活易于理解。是作为储存数据的一种比较使用的一种格式，greenplum最新版本已经很好的支持了JSON和JSONB类型的数据
包含 distinct 关键字的 aggregation 由 4 个物理执行步骤组成。我们使用以下 query 来介绍：
这步使用正则提取出每个日期字符串，[\d.]+表示连续的数字或.用于匹配时间字符串，两个时间之间的连接字符可能是到或至。
]Spark引入DataFrame， 它可以提供high-level functions让Spark更好的处理结构数据的计算。 这让Catalyst optimizer 和Tungsten（钨丝） execution engine自动加速大数据分析。 发布DataFrame之后开发者收到了很多反馈， 其中一个主要的是大家反映缺乏编译时类型安全。 为了解决这个问题，Spark采用新的Dataset API (DataFrame API的类型扩展)。 Dataset API扩展DataFrame A
不管是业务数据分析 ，还是数据建模。数据处理都是及其重要的一个步骤，它对于最终的结果来说，至关重要。
参考资料：https://segment.com/blog/cultivating-your-data-lake/
比如event_value是一个json格式的字段，然后想获取里面的id作为单独一列
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。
将自然语言转换为SQL语句已经不再遥不可及。NLP的进步使得我们不仅可以使用LLM(大型语言模型)，还可以通过微调教授他们新的技能，这也被称为迁移学习。可以使用一个预先训练的模型作为起点，然后使用较小的标记数据集从而获得比单独使用数据训练更好的性能。
通常在使用大型数据集时，你可能关注的只是近似值而不是准确值，这时可以使用 approx_count_distinct 函数，并可以使用第二个参数指定最大允许误差。
模式意图 提供一个方法按顺序遍历一个集合内的元素，而又不需要暴露该对象的内部表示。 应用场景 1 访问一个聚合的对象，而不需要暴露对象的内部表示 2 支持对聚合对象的多种遍历
Flink Table\SQL API 允许用户使用函数进行数据处理、字段标准化等处理。
ElasticSearch 的 mapping 该如何设计，才能保证检索的高效？想要回答这个问题，就需要全面系统地掌握 mapping 各种参数的含义以及其适用的场景。（ps：本文基于ElasticSearch 7.7.1）
MEDIAN 中位数(一组数据按从小到大的顺序依次排列,处在中间位置的一个数或最中间两个数据的平均数) 写成genericUDAF的形式
本文中记录Pandas操作技巧，包含： 导入数据 导出数据 查看、检查数据 数据选取 数据清洗 数据处理：Filter、Sort和GroupBy 数据合并 常识 # 导入pandas import pandas as pd # axis参数：0代表行，1代表列 导入数据 pd.read_csv(filename) # 从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename) # 从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename) # 从Excel文件导入数据
在项目日常开发中常常会遇到JSONArray和JSONObject的转换，很多公司刚入职的小萌新会卡在这里，今天和大家分享一下，有更厉害的大佬也可以指教一下！话不多说上硬菜
groupby 是pandas 中非常重要的一个函数, 主要用于数据聚合和分类计算. 其思想是“split-apply-combine”（拆分 - 应用 - 合并）. 拆分：groupby，按照某个属性column分组，得到的是一个分组之后的对象 应用：对上面的对象使用某个函数，可以是自带的也可以是自己写的函数，通过apply(function) 合并：最终结果是个S型数据 pandas分组和聚合详解 官方文档 DataFrame.``groupby(self, by=None, axis=0,
本文主要是介绍3个Pandas中很实用的函数：apply + agg + transform
使用Python进行大数据分析变得越来越流行。这一切都要从NumPy开始，它也是今天我们在推文介绍工具背后支持的模块之一。
本文主要是给大家介绍3个Pandas日常高频使用函数：apply + agg + transform。
而是学习Spring提供的套件：Spring Data Elasticsearch。
QNSM(IQIYI Network Security Monitor) 是一个旁路部署的全流量，实时，高性能网络安全监控引擎，基于DPDK开发，集成了DDOS检测和IDPS模块。
用整数表示的方法称为分类或者字典编码表示法，不同值的数组称为分类、字典或者数据集。
本文主要研究一下storm的AggregateProcessor的execute及finishBatch方法
我们上一篇讲解了通过修改源码的方案，让protobufjs能正常运行在jsb环境上。这个方案适合将protobufjs源码直接放到项目中，而我们使用npm来管理三方库的方式，这种方案就显得不太优雅。
在数据处理和分析的领域，提升查询效率始终是一项关键挑战。对于 OLAP 来说，性能的关键需求在于能支持实时分析，应对复杂查询，提供快速响应，并具备良好的可扩展性。这些方面，对于满足高效、准确的数据分析需求至关重要。
该过程主要封装在 OLAPToEnumerableConverter#implement 中，主要流程如下：
PG中并行聚合指：以并行和分布式的方式处理大数据集合的聚合函数（比如SUM、AVG、MAX、MIN等），从而是查询执行速度更快。其实和GreenPlum的分阶段聚合有些类似。
多个对象聚集在一起形成集合的概念，所以集合对象也叫容器，包含 n 多对象的池子一样。集合对象需要提供一些方法，使得可以顺序访问内部对象。集合对象常见的问题分为两类，一是把一种集合对象转换为另外一个集合对象，由于集合对象各自的遍历集合不同，这里就需要修改客户端代码了（违背开闭原则）；二是集合本身不变，迭代方法改变，这个时候需要修改集合对象。这两个问题都涉及到需要修改代码，也就违背了开闭原则（能够在不修改代码的情况下对功能进行扩展，开闭原则其实是需要把不变的与易变的进行分割）。针对这样的问题，在客户端和集合对象之间增加一个迭代子这么一个中间层，使得客户端和集合对象之间由直接变成间接，降低耦合力度。
曾经测试过Oracle 11g下count(*)、count(1)、count(主键列)和count(包含空值的列)这几种操作，究竟有何区别，结论如下，
墨墨导读：Oracle考虑到2020年我们的客户将面临前所未有的经济和业务中断。我们决定不将Database 20c Preview版本升级为General Availability。相反，我们将所有20c功能都合并到21c版本中，并使21c在我们的“自制数据库免费层”中可用，以便所有人都可以免费试用驱动新功能和增强功能。
来源：葡萄城控件 http://www.cnblogs.com/powertoolsteam/p/Webpack.html Webpack 作为目前最流行的前端构建工具之一，在 vue/react 等 Framework 的生态圈中都占据重要地位。在开发现代 Web 应用的过程中，Webpack 和我们的开发过程和发布过程都息息相关，如何改善 Webpack 构建打包的性能也关系到我们开发和发布部署的效率。 以下是一些关于优化 Webpack 构建性能的几点建议： 一、选择合适的 Devtool 版本 we
NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
数据科学是一个跨学科领域，具有各种应用，并且在解决具有挑战性的社会问题方面具有巨大潜力。通过建立数据科学技能，您可以赋予自己参与和引领塑造您的生活和整个社会对话的能力，无论是与气候变化作斗争、推出多样性倡议，还是其他方面。
Webpack 作为目前最流行的前端构建工具之一，在 vue/react 等 Framework 的生态圈中都占据重要地位。在开发现代 Web 应用的过程中，Webpack 和我们的开发过程和发布过程都息息相关，如何改善 Webpack 构建打包的性能也关系到我们开发和发布部署的效率。 以下是一些关于优化 Webpack 构建性能的几点建议： 一、选择合适的 Devtool 版本 webpack 的 devtool 配置，决定了在构建过程中怎样生成 sourceMap 文件。通常来说eval的性能最高，但
本文主要介绍了数据库系统中常用的算子 Join 和 Aggregation 在 TiFlash 中的执行情况，包括查询计划生成、编译阶段与执行阶段，以期望读者对 TiFlash 的算子有初步的了解。
本文介绍了如何在 Spark 中使用 DataFrame 和 Dataset 进行数据操作，包括数据读取、数据转换、数据聚合、数据排序和数据分组等操作。同时，还介绍了如何使用 Spark Streaming 进行实时数据处理，以及如何使用 Spark SQL 进行 SQL 查询。
今天要说的迭代器模式，实际上就是Java已经为我们实现好了，那就是Java的Iterator类。包括很多编程语言也有自己的迭代器类，但同时它也是一个设计模式，所以在我们实现迭代器模式的时候实际上就是在实现一个迭代器类。 我们先来了解何为迭代器？其实你把它简单理解为for循环也没什么问题，可以说是它是for循环的高级形式。它提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素，而又不暴露该对象的内部表示。我们为它提供开始、下一个、是否结束等方法。 定义一个迭代器接口，包含以下方法。 1 package day_28_
概述 概念：在阎宏博士的《JAVA与模式》中关于迭代子模式的定义是这样的：迭代子模式又叫游标(Cursor)模式，是对象的行为模式。迭代子模式可以顺序地访问一个聚集中的元素而不必暴露聚集的内部表象（internal representation）。 迭代子模式的意图及组成 迭代子模式有两种实现方式，分别是白箱聚集与外禀迭代子和黑箱聚集于内禀迭代子。 白箱聚集与外禀迭代子 如果一个聚集的接口提供了可以用来修改聚集元素的方法，这个接口就是所谓的宽接口。 如果聚集对象为所有对象提供同一个接口，也就是宽接口的话，当
一、迭代器模式 1、基础概念 迭代器模式又叫游标模式，是对象的行为模式。迭代器模式可以顺序地访问一个聚集中的元素而不必暴露聚集的内部表象。 2、模式图解 3、核心角色 Iterator：迭代器角色
概述 概念：在阎宏博士的《JAVA与模式》中关于迭代子模式的定义是这样的：迭代子模式又叫游标(Cursor)模式，是对象的行为模式。迭代子模式可以顺序地访问一个聚集中的元素而不必暴露聚集的内部表象（internal representation）。 迭代子模式的意图及组成 迭代子模式有两种实现方式，分别是白箱聚集与外禀迭代子和黑箱聚集于内禀迭代子。 白箱聚集与外禀迭代子 如果一个聚集的接口提供了可以用来修改聚集元素的方法，这个接口就是所谓的宽接口。 如果聚集对象为所有对象提供同一个接口，也就是宽接口的话
比如我们在拿到一个 List 集合之后，要对这个集合进行判空操作，以前我一直是这样写的：
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