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。
原文地址:https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
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
去年12月,中国大部分地区早已入冬,而在2000多公里外的新加坡,还停留在温暖的26度,气候宜人。
如何才能成为一名真正的“全栈(full-stack)”数据科学家?需要了解哪些知识?掌握哪些技能?
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。
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
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。
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)。
【新智元导读】谷歌BigQuery的公共大数据集可提供训练数据和测试数据,TensorFlow开源软件库可提供机器学习模型。运用这两大谷歌开放资源,可以建立针对特定商业应用的模型,预测用户需求。 Lak Lakshmanan 是谷歌云服务团队的大数据与机器学习专业服务成员,他在谷歌云平台写了下文,以帮助用户使用谷歌云预测商业需求。 所有商业业务都会设法预测客户需求。如果你开饭馆,你需要预测明天要做多少桌饭、顾客会点哪些菜,这样你才能知道需要购买那些食材、厨房需要多少人手。如果你卖衬衫,你要提前预测,你应该从
BI工具是数据分析的得力武器,目前市场上有很多BI软件,众所周知的有Tableau、PowerBI、Qlikview、帆软等,其中大部分是收费软件或者部分功能收费。这些工具一通百通,用好一个就够了,重要的是分析思维。
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。
Kafka Connect 是一个工具,它可以帮助我们将数据从一个地方传输到另一个地方。比如说,你有一个网站,你想要将用户的数据传输到另一个地方进行分析,那么你可以使用 Kafka Connect 来完成这个任务。
ETL代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。
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。
Cube.js 是一个开源的分析 API 平台。它主要用于构建内部商业智能工具或将面向客户的分析添加到现有应用程序中。
SQL查询语句的性能从一定程度上影响整个数据库的性能。很多情况下,数据库性能的低下差不多都是不良SQL语句所引起。而SQL语句的执行 计划则决定了SQL语句将会采用何种方式从数据库提取数据并返回给客户端,本文描述的将是如何通过EXPLAIN PLAN 获取SQL语句执行计划来获 取SQL语句的执行计划。
在本节中,我们将介绍 Google Cloud Platform(GCP)上的无服务器计算基础。 我们还将概述 GCP 上可用的 AI 组件,并向您介绍 GCP 上的各种计算和处理选项。
58同城作为中国最大的生活服务平台,涵盖了房产、招聘、二手、二手车、黄页等核心业务。58同城发展之初,大规模使用关系型数据库(SQL Server、MySQL等),随着业务扩展速度增加,数据量和并发量演变的越来越有挑战,此阶段58的数据存储架构也需要相应的调整以更好的满足业务快速发展的需求。MongoDB经过几个版本的迭代,到2.0.0以后,变的越来越稳定,它具备的高性能、高扩展性、Auto-Sharding、Free-Schema、类SQL的丰富查询和索引等特性,非常诱惑,同时58同城在一些典型业务场景下
我们通过 OLTP(联机事务处理)系统实时处理用户数据,还需要在 OLAP(联机分析处理)系统中对它们进行分析,今天我们来看下如何使用 SQL 分析数据。
最近迁移一台测试环境,准备整合到12c的PDB,常规的思路是用Datapump导出导入,对于数据较大的环境来说这个时间会比较长,为此自己也尝试先升级这个测试库,然后加入到CDB中去。 升级的过程就不多说了,其实对于大多数常规的业务来说,本身不是难点。 把升级后的NON-CDB加入到CDB中,基本是下面的思路,先把数据启动到只读模式,然后到处一个配置文件,加载到CDB的重要地方就是使用这个配置文件。先做检查。 sqlplus / as sysdba SQL> select name, CDB from v$d
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今天看到了一篇 AI前线的文章谷歌BigQuery ML正式上岗,只会用SQL也能玩转机器学习!。正好自己也在力推 StreamingPro的MLSQL。 今天就来对比下这两款产品。
开源数据峰会上最有趣的会议之一是三级数据工程师 Ankur Ranjan 和高级数据工程师 Ayush Bijawat 的演讲,介绍他们在领先零售商沃尔玛中使用 Apache Hudi。
提取,转换和加载(ETL)工具使组织能够跨不同的数据系统使其数据可访问,有意义且可用。通常,公司在了解尝试编码和构建内部解决方案的成本和复杂性时,首先意识到对ETL工具的需求。
大数据测试可以定义为涉及检查和验证大数据应用程序功能的过程。大数据是传统存储系统无法处理的大量数据的集合。
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性,因为很多企业更多地采用云计算,并减少了自己的物理数据中心足迹。
在过去的几年中,您可能已经听说某个地方放弃了“数据湖”这个词。随着数据量呈指数级增长,流式数据已经取消,非结构化数据持续低于结构化数据,这个概念已经越来越受到重视。
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。
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?
最后,该数据被加载到数据库中。在当前的技术时代,“数据”这个词非常重要,因为大多数业务都围绕着数据、数据流、数据格式等运行。现代应用程序和工作方法需要实时数据来进行处理,为了满足这一目的,市场上有各种各样的ETL工具。
Apache Hudi 0.9.0实验性地支持使用Spark SQL进行DDL/DML操作,朝着让所有用户(非工程师、分析师等)更容易访问和操作Hudi迈出了一大步。用户可以直接使用CREATE TABLE ... USING HUDI以及CREATE TABLE ... AS SELECT语法来在像Hive的catalogs中创建和管理表。用户然后可以使用INSERT,UPDATE, MERGE INTO以及DELETE sql语法来操纵数据。除此之外,INSERT OVERWRITE语句可用于覆盖表或分区中现有的批处理ETL管道中的现有数据。更多信息,点击SparkSQL选项卡查看我们的文档。请参阅RFC-25了解更多实现细节。
最近我听到了很多关于此话题的讨论。同样,这也是一个大数据领域经验不足的客户非常喜欢提问的问题。实际上,我不喜欢这个含糊不清的词语,但是通常客户会找到我们使用它们,因此我不得不使用。
导读:企业数据指的是企业内部员工及其合作伙伴跨越不同部门、不同地点而共享,跨越不同大洲而传播的数据。这些数据对企业具有很高的价值,包括财务数据、业务数据、员工个人数据等,企业花费了大量时间和金钱来保证数据在各方面的安全和质量。
用全球新闻报道去分析、观察乃至预测人类社会是一种什么样的情况? 由谷歌理念所倡导的GDELT项目旨在创建一个实时、开放的世界新媒体资料索引库,与全世界一同分享以编码形式存在的源数据。GDELT库是世界上最大的关于全球化社会的开放数据集,它的复杂性、增长率和分析负荷,使得对数据的理解和获取具有特别的挑战。GDELT多元的用户群和应用范围意味着其访问模式难以有章可循——各式各样的查询仅通过一次分析便可获取几十条相关信息,完全不同于传统索引数据库的使用方法。 由于从每篇文章中归纳出的主题和情感种类逐渐增多,GDE
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。
本文记录从无到有部署一个CentOS 7+Oracle 11gR2单实例,做为主要学习试验环境,毕竟只有敲过并运行过的代码才是属于自己的,光看书是看不到多少知识的。
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、
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的学习资源,希望能给大家带来价值。
Windows版本安装及远程工具使用请参考随堂资料《Redis的Windows版安装及远程工具的使用.pdf》
在本文中我们讨论下你可能已经遇到过的关于数据大规模增长的问题,以及数据被忽略的价值。Presto 是处理所有数据并通过结构化查询语言(SQL)提供行之有效工具的关键推动力。Presto 的设计和功能能够让你获得更好的见解,而不仅仅只是访问。你可以更快地获得这些见解,并获得过去由于成本过高、时间太长而无法获得的信息。除此之外,你可以使用更少的资源,花费更少的预算来学到更多。
【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。
原文地址:https://dzone.com/articles/criteria-for-selecting-a-data-warehouse-platform
dbcrossbar 0.3.1: Copy large tables between BigQuery, PostgreSQL, RedShift, CSV, S3, etc. (preview release, uses async Rust)
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