在 Presto 中，我们需要了解一些非常重要的数据结构，例如，Slice，Block 以及 Page，下面将介绍这些数据结构。
自打Hive出现之后，经过几年的发展，SQL on Hadoop相关的系统已经百花齐放，速度越来越快，功能也越来越齐全。本文并不是要去比较所谓“交互式查询哪家强”，而是试图梳理出一个统一的视角，来看看各家系统有哪些技术上相通之处。
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
Presto是专为大数据实时查询计算而设计开发的产品，拥有如下特点： – 多数据源：通过自定义Connector能支持Mysql，Hive，Kafka等多种数据源 – 支持SQL：完全支持ANSI SQL – 扩展性：支持自定义开发Connector和UDF – 混合计算：可以根据需要将开源于不同数据源的多个Catalog进行混合join计算 – 高性能：10倍于Hive的查询性能 – 流水线：基于Pipeline设计，在数据处理过程当中不用等到所有数据都处理完成后再查看结果
最近在学习用户画像相关知识，对于大数据刚入门看到文章和书籍上一堆框架一脸懵逼。本文主要介绍下大数据使用的一些框架，对他们有个基本的了解，便于以后项目使用选型。
忽略指定过滤器后进行计算。 之前这个使用All函数生成忽略学科教师平均分的度量值，如果用AllExpect函数则可以写成
主要是对数据进行规范化的操作，将数据转换成“适当的”格式，以适用于挖掘任务及算法的需要。
甘特图（Gantt chart ）又叫横道图、条状图(Bar chart)。它是以图示的方式通过活动列表和时间刻度形象地表示出任何特定项目的活动顺序与持续时间。它是在第一次世界大战时期发明的，以亨利·L·甘特先生的名字命名，他制定了一个完整地用条形图表进度的标志系统。由于甘特图形象简单，在简单、短期的项目中，甘特图都得到了最广泛的运用。
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。 Presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。
分析公司DarkHorse Analytics 从美国劳工统计处获得数据，并制作了这张二十四小时会唿吸的地图，显示曼哈顿的工作与在宅人口。
ClickHouse通过列式存储、数据压缩算法、数据字典压缩、稀疏列压缩以及数据分区和分布式存储等创新技术和策略，实现了高效的数据压缩和存储。这使得ClickHouse在处理大规模数据和高吞吐量查询时具备了出色的性能。
开始本章翻译时，是5月初。当时并不知道平平无奇的5月Power BI会带来一大波更新，尤其是大杀器“字段参数”（字段参数参考文章）。
我在《拼多多面试题：如何找出连续出现N次的内容？》里讲过遇到“连续问题”如何解决，并送出了一个万能模板，模板使用的是窗口函数解决连续问题。
各位使用Power BI的小伙伴有很多是从事项目管理相关工作的，咱们的Power BI除了可以基于数据对现状展示以外，还可以对不同项目以及各个阶段工作量进行宏观展示。今天我们就来扒一扒如何利用Power BI做出项目Roadmap以及对项目一目了然的甘特图。
在数据分析与机器学习中，经常会遇到处理数据的问题。而使用Python进行数据处理和分析时，pandas库和numpy库是常用的工具。其中，pandas库提供了DataFrame数据结构，numpy库提供了ndarray数据结构。然而，有时候我们会遇到DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法进行运算的问题。本文将介绍一种解决这个问题的方法。
Power BI 模型的真正强大之处在于通过使用 DAX 语言进行计算。虽然许多 Power BI 用户专注于模型并试着完全避开使用 DAX，但是除了最简单的基础聚合运算以外，其他所有的计算都需要通过 DAX 来实现。而且，你迟早会在 Power BI 中遇到更复杂的计算需求。根据我们的经验，典型的情况会是：你精心制作的一个 Power BI 报告初稿，会引出有关这些数据的越来越多、越来越复杂的问题。
前言 本篇文章同样是继续微软系列挖掘算法总结，前几篇主要是基于状态离散值或连续值进行推测和预测，所用的算法主要是三种：Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法,当然后续还补充了一篇结果预测篇，所涉及的应用场景在前几篇文章中也有介绍，有兴趣的同学可以点击查看，本篇我们将总结的算法为Microsoft时序算法，此算法也是数据挖掘算法中比较重要的一款，因为所有的推算和预测都将利用于未来，而这所有的一切都将有一条时间线贯穿始终，而这将是时序算
分析师面临的普遍问题是，无论从哪里获得数据，大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此，不仅需要时间把数据加载到文件中，还得花更多的时间来清洗它，改变它的结构，以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
本文根据2016年4月北京Apache Kylin Meetup上的分享讲稿整理，略有删节。
我们前几篇文章和大家介绍了如何读取Excel,以及如何获取行数据，列数据，以及具体单元格数据。像我们目前只读取了一个Excel表中的一个sheet的数据，这个sheet的数据通常我们在pandas中称其为DataFrame，它可以包含一组有序的列(Series), 而每个Series可以有不同的数据类型，这个等我们后面再详细说，今天和一起针对DataFrame一起做几个小练习。DataFrame后面我们简称为df。
根据用户提供的文章内容，撰写摘要总结。
在《拼多多面试题：如何找出连续出现N次的内容？》里讲过遇到“连续问题”如何解决，并送出了一个万能模板，模板使用的是窗口函数解决连续问题。
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，支持多个EB级数据源的分析工作负载。Presto用于低延迟的交互式用例以及Meta的长时间运行的ETL作业。它最初于2013年在Meta推出，并于2019年捐赠给Linux基金会。在过去的十年中，随着Meta数据量的超级增长以及新的SQL分析需求，维护查询延迟和可扩展性对Presto提出了令人印象深刻的挑战。其中一个最重要的优先事项是确保查询可靠性不会随着向更小、更弹性的容器分配的转变而退化，这需要查询在显著较小的内存余量下运行，并且可以随时被抢占。此外，来自机器学习、隐私政策和图形分析的新需求已经促使Presto维护者超越传统的数据分析。在本文中，我们讨论了近年来几个成功的演变，这些演变在Meta的生产环境中将Presto的延迟和可扩展性提高了数个数量级。其中一些值得注意的是分层缓存、本地矢量化执行引擎、物化视图和Presto on Spark。通过这些新的能力，我们已经弃用了或正在弃用各种传统的查询引擎，以便Presto成为为整个数据仓库服务的单一组件，用于交互式、自适应、ETL和图形处理工作负载。
很久之前，曾经写过一篇 《Presto在大数据领域的实践和探索》 。文中详细讲解了Presto的原理和应用。
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随着大数据时代的到来，越来越多的数据流向了Hadoop生态圈，同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要，在Hadoop生态圈的快速发展过程中，涌现了一批开源的数据分析引擎，例如Hive、Spark SQL、Impala、Presto等，同时也产生了多个高性能的列式存储格式，例如RCFile、ORC、Parquet等，本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式，并对它们做了相应的对比测试。
本文介绍基于Python语言，读取一个不同的行表示不同的日期的.csv格式文件，将其中缺失的日期数值加以填补；并用0值对这些缺失日期对应的数据加以填充的方法。
Julia的入门非常简单，尤其是当您熟悉Python时。在本篇文章中，我们将使用约翰霍普金斯大学系统科学与工程中心在其GitHub存储库中提供的Covid-19数据（https://github.com/CSSEGISandData/）。
每个 Presto 服务都会提供一个 Web 界面，通常称为 Presto Web UI。可以使用与 Presto 服务器相同地址和 HTTP 端口号来访问 Presto Web UI。默认情况下，端口为 8080。例如，http://presto.example.com:8080。Presto Web UI 可在每个 Presto 的 Coordinator 上访问，并可用于检查和监控 Presto 集群以及已处理的查询。
Timestamp是pandas用来替换python datetime.datetime的 可以使用to_datetime函数把数据转换成Timestamp类型
在商业数据处理的早期阶段，写入数据库通常对应于商业的交易场景，如: 销售,订单等涉及金钱交易的场景，交易的英文为transaction，也就是事务一词的来源，在计算机领域代表一个逻辑单元的一组读写操作。
pandas是Python数据分析最好用的第三方库，没有之一。——笛卡儿没说过这句话！
列式存储的另一面 列存是常见的数据存储技术，在许多场景下也确实很有效，因而也被不少数据仓库类产品采用，在业内列存也常常就意味着高性能。 可是，列存真有这么好吗？搜索一下，容易找到的列存缺点一般是针对数据修改的，而对于只读的分析计算任务，却很少能见到较详细的讨论。我们在这里来研究一下这个问题。 对内存计算意义不大 列存的原理很简单：由于磁盘不适合跳动式读取，采用行式存储时在读取数据时会扫描所有列，而一次运算可能只涉及很少的列，这样就会多读很多用不上的数据。采用列存则只需要读取需要用到的列，数据访问量大概率会大
本文档以当前流行的分布式大数据查询引擎Presto为切入点，分析一个query语句怎么生成为一个分段的逻辑计划。
不管是传统数据库或者基于sql的分布式大数据分析工具，基本原理都是把一个sql转换成sql语法树(AST)，通过对语法树的分析转换成执行计划。传统数据库会根据执行计划通过执行引擎并返回结果；而大数据sql分析工具，由于针对更大数据量而生，为了更好的扩展性、容错性和高可用，会把执行计划分成逻辑执行计划和物理执行计划，并且根据查询sql的特点切分逻辑计划，这样可以把分块的逻辑计划分配到更具扩展性的并行节点，最后根据逻辑执行计划转成物理执行计划进行查询。
Uber的目标是通过让世界运转来激发机遇，而大数据是其中非常重要的一部分。 Presto® 和 Apache Kafka® 在 Uber 的大数据堆栈中发挥着关键作用。 Presto 是查询联合的事实标准，已用于交互式查询、近实时数据分析和大规模数据分析。 Kafka 是支持许多用例的数据流的骨干，例如发布/订阅、流处理等。在接下来的文章中，我们将讨论我们如何将这两个重要的服务连接在一起，以通过Uber大规模Presto集群直接在 Kafka 上的实现轻量级、交互式 SQL 查询。
、Python的一大应用就是数据分析了，而数据分析中，经常碰到需要处理Excel数据的情况。这里做一个Python处理Excel数据的总结，基本受用大部分情况。相信以后用Python处理Excel数据不再是难事儿！
大多数数据库系统存储一组数据记录，这些记录由表中的列和行组成。字段是列和行的交集：某种类型的单个值。
《Presto 分布式SQL查询引擎及原理分析》详细介绍了Presto 的数据模型、技术架构，解释了Presto 对于查询分析有着较高性能。任何SQL引擎，执行过程都是比较复杂的。本篇文章来详细分析 Presto SQL的执行过程以及Presto Connector对索引条件下推良好扩展性技术原理。
在字段名前面加上DISTINCT ，这里对于重复的字段，就只会显示最先出现的那个，后面重复的不会显示
Parquet 是 Hadoop 生态圈中主流的列式存储格式，最早是由 Twitter 和 Cloudera 合作开发，2015 年 5 月从 Apache 孵化器里毕业成为 Apache 顶级项目。
本文介绍了 SmartNews 利用 Flink 加速 Hive 日表的生产，将 Flink 无缝地集成到以 Airflow 和 Hive 为主的批处理系统的实践。详细介绍我们遇到的技术挑战和应对方案，以供社区分享。 项目背景 SmartNews 在过去 9 年的时间，基于 Airflow, Hive, S3, EMR 等技术栈构建了大量的数据集。随着数据量的增长，这些离线表的处理时间在逐渐拉长。另外，随着业务方迭代节奏的加快，对表的实时性也提出了更高的要求。因此，SmartNews 内部发起了 Speed
内容来源：haolujun，https://www.cnblogs.com/haolujun/p/9527776.html
导读：在Python中，进行数据分析的一个主要工具就是Pandas。Pandas是Wes McKinney在大型对冲基金AQR公司工作时开发的，后来该工具开源了，主要由社区进行维护和更新。
文档链接：https://www.yuque.com/easyexcel/doc/write
我们的项目中需要导出 Excel 的需求还是挺多的，找了一个处理导出 Excel 的库 ExcelJS ，npm包。
数据模型是进行报告分析的基础。为此提供了结构和有序的信息。为确保提供更好的性能、可靠性和准确性，将数据加载到正确设计的模型中是数据分析很重要的一项工作。
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