我正在尝试将一个数据仓库迁移到德尔塔湖。我正在努力弄清楚的一件事是如何在spark会议之外连接到Delta Lake (银牌和金牌)表。我希望能够使用像Tableau这样的BI工具连接到这些表。我没有使用databricks,我想知道将这些表存储在hive metastore中是否会有所帮助。如果不是这样,那么是否有人可以帮助我与其他方法或如果这是可行的或不可行的。
我试图理解数据目录和数据模式的定义。在我读了几篇文章之后,我变得更困惑了!
我意识到,当这篇文章谈到数据湖时,这个术语将被用来将data catalog描述为containing metadata information within data lake。与名称一样明显,它是数据池中所有信息的目录。
现在,据我所知,数据目录是数据库。而data schema被描述为containing metadata information within a database。这意味着数据湖中的data catalog等于数据库中的data schema。两者似乎具有相同的目的,如数据发现。
但术语在不同的
我想写一个n维直方图类。它的形式应该是包含其他仓位的仓位等,其中每个仓位包含最小和最大范围,以及指向下一维仓位的指针
bin的定义如下
template<typename T>
class Bin {
float minRange, maxRange;
vector<Bin<either Bin or ObjectType>> bins;
}
这个定义是递归的。因此,在运行时,用户定义直方图的维度
so if its just 1-dimension, then
Bin<Obj>
while 3-dimensions
Bin<Bin&l
标题可能有点混乱,但我想做的是:
我有函数输入x,t,输出y(即y= f(x,t)),以及一组范围xr,tr和我想做的
v = zeros(1,length(xr)-1)
for kk=1:(length(xr)-1)
ix = x >= xr(kk) & x < xr(kk+1) & t >= tr(kk) & t < tr(kk+1)
v(kk) = sum(y(ix));
end
这非常慢,而执行几乎相同操作(除了它对间隔中的条目数求和,而不是函数输出)的histc非常快。如何才能更快地实现这一点?我试着使用arrayfun,但
从Azure Data Factory生成拼图文件(复制活动-从Azure SQL复制到数据湖中的拼图)。当我尝试从蜂窝中读取相同的拼图时,它给出了错误,因为org.apache.parquet.io.ParquetDecodingException:无法读取块中0的值。
如果你使用Spark生成拼图,那么你可以设置Spark.sql.parquet.writeLegacyFormat=true,但是如何在Azure Data Factory中处理同样的事情。
十进制转换的问题即将到来
我想将Azure数据湖存储与Grafana集成起来,以实现时间序列数据的可视化。我需要知道我可以使用哪些工具来使其成为可能。
我使用ADF从数据湖中存储的csv文件中提取数据,并移动到Azure数据资源管理器中的一个表中。在那之后,我使用了grafana中的Azure data explorer插件来进行可视化。它工作得很好。但我需要知道有没有其他更好或更具成本效益的方法。
在尝试理解正态分布图的y值时,我使用以下代码: %reset -f
import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
data = [10,10,20,40,50,60,70,80,90,100]
# Fit a normal distribution to the data:
mu, std = norm.fit(data)
# Plot the histogram.
plt.hist(data, bins=10, density=True, alpha=0.6, colo
我正在通过我的套件创建库存调整记录。使用批次编号的库存物料创建库存调整时,系统抛出以下错误: "code\":\"INVALID_KEY_OR_REF\",\"details\":\"Invalid binnumber reference key 151 for issueinventorynumber 188.\" 我的代码: function createInvDetailsInLines(transactionRec, itemobj, qtySetByUser, binnumb) {
for (var key in