这是我的文本处理系列的第二部分。在这篇博客中，我们将研究如何将文本文档存储在可以通过查询轻松检索的表单中。我将使用流行的开源Apache Lucene索引进行说明。
聚合函数是一类在数据库中用于对多个行进行计算并返回单个结果的函数。它们能够对数据进行汇总、统计和计算，常用于提取有关数据集的摘要信息。聚合函数在 SQL 查询中广泛应用，包括统计总数、平均值、最大值、最小值等。
窗口函数（Window Functions）是SQL标准中的一个高级特性，它允许用户在不改变查询结果集行数的情况下，对每一行执行聚合计算或其他复杂的计算。这些计算是基于当前行与结果集中其他行之间的关系进行的。窗口函数特别适用于需要执行跨多行的计算，同时又想保持原始查询结果集的行数不变的场景。
https://medium.com/disney-streaming/delivering-data-in-real-time-via-auto-scaling-kinesis-streams-72a0236b2cd9
SUMMARIZE执行两个操作：按列分组和添加值列。使用SUMMARIZE对表进行分组是一个安全的操作，而使用SUMMARIZE添加新的列可能会导致难以调试的意外结果。
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一 cube 1， Table cube数据源的hive表的定义，在build cube之前需要进行同步。 2， Data Model 这描述了一个星型数据模型，定义了flat/lookup表和过滤条件。 3， Cube Desctiptor 这描述了一个cube实例的定义和配置，定义了采用那个model，拥有哪些维度和测量指标，如何区分区Segment，如果处理自动合并。 4， Cube instance cube的实例，根据一个cube descriptor构建，然后由一个或
简介 Over子句在SQLServer 2005中回归，并且在2012中得到了扩展。这个功能主要结合窗口函数来使用；也可以在序列函数“NEXT VALUE FOR”使用。OVER子句确定哪些来自查询的列被应用到函数中，在函数中这些列被如何排序，并且何时重启函数计算。由于篇幅限制，本篇仅仅就OVER子句讨论，不再深入各种函数了（提供几个2014中新增的函数）。 语法: <function> OVER ( [PARTITION BY clause]
2.4. 双聚类 Biclustering 可以使用 sklearn.cluster.bicluster 模块。 Biclustering 算法对数据矩阵的行列同时进行聚类。 同时对行列进行聚类称之为 biclusters。 每一次聚类都会通过原始数据矩阵的一些属性确定一个子矩阵。 例如, 一个矩阵 (10, 10) , 一个 bicluster 聚类，有三列二行，就是一个子矩阵 (3, 2) >>> >>> import numpy as np >>> data = np.arange(100).
运维行业正在变革，推荐阅读：30万年薪Linux运维工程师成长魔法 一、存储设备的挂载和卸载 存储设备的挂载和卸载常用操作命令：fdisk -l、df、du、mount、umount。 fdisk -l 命令 1.作用 查看所有硬盘的分区信息,包括没有挂上的分区和USB设备，挂载时需要用这条命令来查看分区或USB设备的名称，比如挂载U盘时。 注意：Linux中既然硬件是以文件形式存在，则也可以ls -l /dev/sda*查看第一块硬盘的分区信息 df 命令 1.作用 统计磁盘空间或文件系统使用情况
存储设备的挂载和卸载常用操作命令：fdisk -l、df、du、mount、umount。
Redis HyperLogLog是一种使用随机化的算法，以少量内存提供集合中唯一元素数量的近似值。比如 {‘apple’, ‘banana’, ‘cherry’, ‘banana’, ‘apple’} 基数为3 优点：即使输入元素的数量或者体积非常非常大，计算基数所需的空间总是固定的12 KB 内存。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。 缺点：只会根据输入元素来计算基数，并且会有少许的误差。
到目前为止，我们主要关注使用 NumPy 访问和操作数组数据的工具。本节介绍与 NumPy 数组中的值的排序相关的算法。
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👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 21世纪以来，大规模分布式系统、云计算和云原生飞速发展，在短短20年间就成为各大企业信息技术基础架构的核心基石。 企业迈向分布式的根本原因包括： 移动互联网时代，各大企业每天都在和巨大的流量和爆炸性增长的数据打交道； 摩尔定律的失效，使得提升单机性能会产生很高的成本，同时网络速度越来越快，意味着并行化程度只增不减； 此外，许多应用都要求7×24小时可用，因停电或维护导致的服务不可用，变得越来越让人难以接受； 最后，经济全球化也导致了企业必须构建分布在多
说明： （1）over( )：开窗函数 （2）分区子句：partition by 字段 （3）排序子句：order by 字段 （4）开窗子句：三种开窗方式：rows、range、Specifying；使用开窗子句时一定要有排序子句 （5）分析函数是专门解决复杂报表统计，在数据中进行分组然后计算基于组的某种统计值，并且每一组的每一行都可以返回一个统计值。
Hive自动识别各种用例并对其进行优化。Hive 0.11改进了这些情况的优化器：
这是CDP中Yarn使用系列中的一篇，之前的文章请参考<使用YARN Web UI和CLI>、<CDP 中配置Yarn的安全性>、<CDP的Yarn资源调度与管理>、<CDP中Yarn管理队列>、<Yarn在全局级别配置调度程序属性>、<Yarn配置每个队列属性>、<Yarn管理放置规则>和<Yarn管理动态队列>。
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。
以 AGGREGATE KEY 数据模型为例进行说明。更多数据模型参阅 Doris 数据模型。 列的基本类型， 可以通过在 mysql-client 中执行 HELP CREATE TABLE; 查看。
参考文章：https://doc.huodongjia.com/detail-3839.html Hashdata 简丽荣
Apache Kylin采用“预计算”的模式，用户只需要提前定义好查询维度，Kylin将帮助我们进行计算，并将结果存储到HBase中，为海量数据的查询和分析提供亚秒级返回，是一种典型的“空间换时间”的解决方案。
数据库分片是在多台机器上存储大型数据库的过程。一台计算机或数据库服务器只能存储和处理有限数量的数据。数据库分片通过将数据拆分为更小的块（称为分片）并将其存储在多个数据库服务器上来克服此限制。所有数据库服务器通常都具有相同的底层技术，它们协同工作以存储和处理大量数据。
原文链接：https://www.red-gate.com/simple-talk/sql/oracle/compression-in-oracle-part-3-oltp-compression/
一、Hive 基本面试1、什么是 metastore2、metastore 安装方式有什么区别3、什么是 Managed Table 跟 External Table？4、什么时候使用 Managed Table 跟 External Table？5、hive 有哪些复合数据类型？6、hive 分区有什么好处？7、hive 分区跟分桶的区别8、hive 如何动态分区9、map join 优化手段10、如何创建 bucket 表？11、hive 有哪些 file formats12、hive 最优的 file formats 是什么？13、hive 传参14、order by 和 sort by 的区别15、hive 跟 hbase 的区别二、Hive 数据分析面试1、分组 TopN，选出今年每个学校、每个年级、分数前三的科目2、今年，北航，每个班级，每科的分数，及分数上下浮动 2 分的总和3、where 与 having：今年，清华 1 年级，总成绩大于 200 分的学生以及学生数三、Flume + Kafka 面试1、flume 如何保证数据的可靠性？2、kafka 数据丢失问题，及如何保证？3、kafka 工作流程原理4、kafka 保证消息顺序5、zero copy 原理及如何使用？6、spark Join 常见分类以及基本实现机制
在HBase中Hmaster负责监控RegionServer的生命周期，均衡RegionServer的负载，如果Hmaster挂掉了，那么整个HBase集群将陷入不健康的状态，并且此时的工作状态并不会维持太久。所以HBase支持对Hmaster的高可用配置。
本文将通过分享多种方法，包括成功的与失败的尝试，来讲解如何在Tableau中创建蝌蚪图等带有空心圆的图表。
这一场赛题的质量不错，难度梯度非常好，很有层次。并且思维题居多，没有侧重某种算法或数据结构的考察。
Oracle函数 很久之前更新了一篇Oracle的函数博文 http://blog.csdn.net/yangshangwei/article/details/51425458，分析函数并没有包括，这里作为单独的开篇来介绍一下 分析函数
Apache Paimon (incubating) 是一项流式数据湖存储技术，可以为用户提供高吞吐、低延迟的数据摄入、流式订阅以及实时查询能力。
假设我们有一个接收大量请求的服务，但它每秒只能处理有限的请求。要处理这个问题，我们需要某种节流或速率限制机制，只允许一定数量的请求，这样我们的服务就可以响应所有请求。速率限制器在高级别上限制实体（用户、设备、IP等）在特定时间窗口中可以执行的事件数。例如：
本文首先介绍图像处理中最基本的概念：卷积；随后介绍高斯模糊的核心内容：高斯滤波器；接着，我们从头实现了一个Java版本的高斯模糊算法，以及实现RenderScript版本。
7、 不要随便执行 chown (chmod) –R （UNIX/Linux） 13
在运行XGBoost之前，必须设置三种类型的参数：通用参数、提升器参数和学习任务参数。
数据结构和算法是计算机科学中最重要的概念之一。如果您不熟悉计算机科学或编程，本文将为您提供有关数据结构和算法的概述。这也是Landscape系列的第二集。
关于数据仓库，早期分享过不少基础类文章，偶然间看到知乎上这篇关于OLAP的深度解读，从技术发展，产品选型，执行优化等方面做了详细的剖析，分享来给大家看看！
在上篇文章“Hive优化器原理与源码解析系列--统计信息选择性计算”中，讲到了基于成本优化器和基于规则优化器的区别，这里就不再赘述。基于成本优化器会根据RelSet（等价关系表达式集合，其中元素每个RelNode关系表达式又是SQL中如Select、From、Where、Group的以代数表达式的表现形式）选出综合成本最低的关系表达式，使用动态规划算法构建出成本最优执行计划。那么基于成本优化器CBO有哪些计算指标作为成本函数的输入，除了选择性Selectivity、基数Cardinality，排序信息Collation（排序字段，排序方向等）、是否分布式等物理属性收集之外，还有IO、记录数RowNums、内存Memory都计算在成本内。这些都会作为成本优化器成本函数的输入。此文主要在介绍成本函数估算指标-内存计算。
有时候，你可能会发现了解正在与之交互的文件或文件路径的基本文件属性很有用。如果你读取文件内容后再将内容写回文件，那么知道原始文件是否为只读是重要的，在这种情况下，你的写入将失败，或者如果它是系统文件，在这种情况下写入也可能会失败，但是如果成功，可能会损坏系统。有时候，你可能只想检查一个字符串是否确实指向一个有效的文件或目录。
数据分区（也称为分片）是一种将大型数据库（DB）分解为许多较小部分的技术。它是跨多台计算机拆分一个DB/表的过程，以提高应用程序的可管理性、性能、可用性和负载平衡。
ORC 是 Optimized Row Columnar 的缩写，ORC 文件格式提供一种高效的方法来存储Hive数据。旨在解决其他Hive文件格式的局限。当Hive读取，写入和处理数据时，使用 ORC 文件格式可以提高性能。
今天的任务是将伦敦自行车租赁数据分为两组，周末和工作日。将数据分组到更小的子集进行进一步处理是一种常见的业务需求，我们将看到Spark如何帮助我们完成这项任务。
数据压缩是对存储和性能优势的加强。减少数据库占用的磁盘空间量将减少整体数据文件存储空间，在一下几个方面增加吞吐量： 1.更好的I/O利用率，每个页面可以读写更多的数据。 2.更好的内存利用率，缓冲区可以缓存更多的数据。 3.减少页面的闭锁，每个页面可以包含更多数据。 由于数据压缩必须考虑I/O 和CPU之间的平衡，压缩和解压缩都需要CPU处理。因此数据压缩对于旧数据和不经常查询的数据更有意义。 这里我们主讨论两种压缩：一是行压缩；二是页面压缩。 行压缩：压
单指令多数据（SIMD）范式称为列存数据库系统中优化查询处理的核心原则。到目前为止，只有LOAD/STORE指令被认为足够高效，可以实现预期的加速，并且认为需要尽可能避免GATHER/SCATTER操作。但是GATHER指令提供了一种非常灵活的方式用来将非连续内存位置的数据填充到SIMD寄存器中。正如本文讨论的那样，如果使用方法合适，GATHER会达到和LOAD指令一样的性能。我们概述了一种新的访问模式，该模式允许细粒度、基于分区的SIMD实现。然后，我们将这种基于分区的处理应用到列存数据库系统中，通过2个代表性示例，证明我们新的访问模式的效率及适用性。
窗口函数（Window Function） 是 SQL2003 标准中定义的一项新特性，并在 SQL2011、SQL2016 中又加以完善，添加了若干处拓展。窗口函数不同于我们熟悉的普通函数和聚合函数，它为每行数据进行一次计算：输入多行（一个窗口）、返回一个值。在报表等分析型查询中，窗口函数能优雅地表达某些需求，发挥不可替代的作用。
窗口函数（Window Function）是 SQL2003 标准中定义的一项新特性，并在 SQL2011、SQL2016 中又加以完善，添加了若干处拓展。窗口函数不同于我们熟悉的普通函数和聚合函数，它为每行数据进行一次计算：输入多行（一个窗口）、返回一个值。在报表等分析型查询中，窗口函数能优雅地表达某些需求，发挥不可替代的作用。
在特征/列上执行的任何能够帮助我们根据数据进行预测的操作都可以称为特征工程。这将包括以下内容:
这道题主要涉及的是动态规划，类似背包问题，主要还是需要找出状态转移方程，优化时可以考虑采用深度优先搜索。
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