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
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。
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。
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
1. 从用途上阐述LDAP,它是一个存储静态相关信息的服务,适合“一次记录多次读取”。常用LDAP服务存储的信息:
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。
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。
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。
与许多其他事务数据系统一样,索引一直是 Apache Hudi 不可或缺的一部分,并且与普通表格式抽象不同。在这篇博客中,我们讨论了我们如何重新构想索引并在 Apache Hudi 0.11.0 版本中构建新的多模式索引,这是用于 Lakehouse 架构的首创高性能索引子系统,以优化查询和写入事务,尤其是对于大宽表而言。
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
原文地址:https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
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。
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
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。
嵌套查询相当于进行了两次查询,而连接查询将两张表连接然后再进行查询,这样只进行了一次查询
区块链技术作为比特币的核心模块,由中本聪在 2009 年首次实现,它是一种分布式的公共账本交易系统。比特币是一种分散的数字货币,它通过分布式的方式储存交易,以弥补金融行业的缺陷。 经过近十年的发展,比
数据库是许多网站和应用程序的关键组成部分,是数据在互联网上存储和交换的核心。数据库管理最重要的一个方面是从数据库中检索数据的做法,无论是临时基础还是已编码到应用程序中的过程的一部分。有几种方法可以从数据库中检索信息,但最常用的方法之一是通过命令行提交查询来执行。
接第二章 Oracle Database In-Memory 体系结构(IM-2.2)
Parquet是可用于Hadoop生态系统中任何项目的开源文件格式。与基于行的文件(例如CSV或TSV文件)相比,Apache Parquet旨在提供高效且高性能的扁平列式数据存储格式。
【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。
Teambition是一个跨平台的团队协作和项目管理工具,相当于国外的Trello。使用Teambition可以像使用白板与便签纸一样来管理项目进度,如下图所示。
Bitcask是一种“基于日志结构的哈希表”(A Log-Structured Hash Table for Fast Key/Value Data)
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。
区块链技术和加密货币在吸引越来越多的技术、金融专家和经济学家们眼球的同时,也给与了他们无限的想象空间。从根本上来说,加密货币只是底层区块链技术的应用之一,而伴随着区块链技术的不断突破与发展,“区块链+”这一概念正在不断地深入人心。
GitHub和类似平台已使软件的公开协作开发变得司空见惯。然而当此公共代码必须管理身份验证秘密(如API密钥或加密秘密)时会出现问题。这些秘密必须保护为私密,但是诸如将这些秘密添加到代码中的常见开发操作经常使意外泄露频繁发生。本文首次对GitHub上的秘密泄露进行了大规模和纵向的分析。使用两种互补的方法检查收集到的数十亿个文件:近六个月的实时公共GitHub提交的扫描和一个涵盖13%开放源码存储库的公共快照。
前面介绍了大数据领域里的两个主流引擎:MapReduce 和 Spark 。它们开创了历史,使得世界进入了大数据时代,让很多公司能够处理庞大的数据,并从中找到更多的有价值的东西。所以,Hadoop 刚开始兴起时,大家都兴奋于我终于能够处理这么多数据了,到后面,Hive 被 Facebook 一群人写出来的时候,大家又不用写那么复杂的 MapReduce 程序了,回到了熟悉的 SQL 的怀抱。
原文地址:https://dzone.com/articles/criteria-for-selecting-a-data-warehouse-platform
Collection:父接口; Set:接口 —实现类: HashSet、LinkedHashSet List:接口—实现类: LinkedList,Vector,ArrayList SortedSet:接口—实现类:TreeSet
作者 | Jordan Tigani 译者 | 红泥 策划 | 李冬梅 随着云计算时代的发展,大数据实际已经不复存在。在真实业务中,我们对大数据更多的是存储而非真实使用,大量数据现在已经变成了一种负债,我们在选择保存或者删除数据时,需要充分考虑可获得价值及各种成本因素。 十多年来,人们一直很难从数据中获得有价值的参考信息,而这被归咎于数据规模。“对于你的小系统而言,你的数据量太庞大了。”而解决方案往往是购买一些可以处理大规模数据的新机器或系统。但是,当购买了新的设备并完成迁移后,人们发现仍然难以处
1.slowlog-max-len配置建议:线上建议调大慢查询列表,记录慢查询时Redis会对长命令做截断操作,并不会占用大量内存。增大慢查询列表可以减缓慢查询被剔除的可能,例如线上可设置为1000以上。
GH-Archive通过从GitHub REST API中摄取大部分这些事件,从GitHub记录大量数据。这些事件以GSON格式从GitHub发送到GH-Archive,称为有效负载。以下是编辑问题时收到的有效负载示例:
对于工具curl,我们使用的是 git bash内自带的指令。如果是linux下用户,开箱即用。
以正确的方式有效更新表很重要。理想的情况是当您的事务是主键、唯一整数和自动增量时。这种情况下的表更新很简单:
AWS Athena和Google BigQuery都是亚马逊和谷歌各自云上的优秀产品,有着相当高的用户口碑。它们都属于无服务器交互式查询类型的服务,能够直接对位于云存储中的数据进行访问和查询,免去了数据搬运的麻烦。对于在公有云的原生存储上保存有大量数据的许多客户而言,此类服务无疑非常适合进行灵活的查询分析,帮助业务进行数据洞察。
作者David Durant,2017/10/18(首次发布于:2014/11/26) 关于系列 本文属于进阶系列:Stairway to SQL Server Indexes 索引是数据库设计的基础,并告诉开发人员使用数据库关于设计者的意图。 不幸的是,当性能问题出现时,索引往往被添加为事后考虑。 这里最后是一个简单的系列文章,应该使他们快速地使任何数据库专业人员“快速” SQL Server索引阶段1中的级别1通常引入了SQL Server索引,特别引入了非聚簇索引。作为我们的第一个案例研究,我们演示了
本文和封面来源:https://motherduck.com/,爱可生开源社区翻译。
如今,Python真是无处不在。尽管许多看门人争辩说,如果他们不使用比Python更难的语言编写代码,那么一个人是否真是软件开发人员,但它仍然无处不在。
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本文由 Cloudberry Database 社区编译自 MotherDuck 官网博文《PERF IS NOT ENOUGH》,原作者为 Jordan Tigani( MontherDuck 联合创始人兼 CEO),译文较原文稍有调整。
随着区块链技术的使用越来越广泛,存储在区块链上的数据量也在增加。这是因为更多的人在使用该技术,而每笔交易都会给区块链增加新的数据。此外,区块链技术的使用已经从简单的资金转移应用,如涉及使用比特币的应用,发展到更复杂的应用,包括智能合约之间的相互调用。这些智能合约可以产生大量的数据,从而造成了区块链数据的复杂性和规模的增加。随着时间的推移,这导致了更大、更复杂的区块链数据。
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。
反向 ETL 是将数据从数据仓库或数据湖移回到操作系统、应用程序或其他数据源的过程。“反向 ETL”一词可能看起来令人困惑,因为传统的 ETL(提取、转换、加载)涉及从源系统提取数据、出于分析目的对其进行转换,然后将其加载到数据仓库或数据湖中。
冷链物流的复杂性、成本和风险使其成为物联网的理想使用案例。以下是我们如何构建一个完整的物联网解决方案,以应对这些挑战。
ArcGIS Pro 2.9现在支持访问云数据仓库,以允许查看、分析和发布数据子集。可以连接到Amazon Redshift、 Google BigQuery或 Snowflake。
本文是在假定读者了解了直方图是什么,直方图如何进行添加维护的前提下,围绕直方图与索引的对比、何时应该添加直方图,及直方图如何帮助优化器选择更优的执行计划这几个方面来介绍直方图。 对直方图不太了解的小伙伴可参考GreatSQL社区的另一篇文章 4.直方图介绍和使用|MySQL索引学习
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