【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。
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。
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
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。
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。
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？
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
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。
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。
哈喽，大家好，我是asong。今天想与大家分享Go语言中结构体标签是怎么使用的，以及怎样定制自己的结构体标签解析。
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：
MongoDB的文档类似于JSON，JSON是一种简单的额表示数据的方式，仅包含6种数据类型，分别是：null、布尔、数字、字符串、数组和对象。
MongoDB的文档类似于JSON，JSON是一种简单的表示数据的方式，仅包含6种数据类型，分别是：null、布尔、数字、字符串、数组和对象。
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：
微风拂面只在瞬间，如若没有对这一刻的思索，往往少许了些对于问题本质的思考、推敲，这一刻的感受，将不会激荡起心灵中对于本质的追寻。而后渐渐得将失去对于任何事物的看法，仅仅在自己的认知圈里面找到所认知的方案，从而忽视了对与更好事物的探索。
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。
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
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。
以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。
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。
我们现在从讨论编程模型和 API 转向实现它们的系统。模型和 API 允许用户描述他们想要计算的内容。在规模上准确地运行计算需要一个系统——通常是一个分布式系统。
例如：HMSET user:1 username taoshihan password taoshihan
传统上，度量指标一般由批处理作业执行（每小时运行，每天运行等）。Redis 中的 Bitmap 可以允许我们实时计算指标，并且非常节省空间。在1.28亿用户场景中，经典度量指标（如’日活’）在 MacBook Pro上只需不到50毫秒，而且只需要16 MB内存。
向 Elasticsearch 索引 customer 的 _doc 类型的文档 id 为 1 的文档发送 PUT 请求的例子。
dbcrossbar 0.3.1: Copy large tables between BigQuery, PostgreSQL, RedShift, CSV, S3, etc. (preview release, uses async Rust)
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。
本文教你如何在BigQueryML中使用K均值聚类对数据进行分组，进而更好地理解和描述。
全面讲解Redis基本功能及其应用，并结合线上开发与运维监控中的实际使用案例，深入分析并总结了实际开发运维中遇到的“陷阱”，以及背后的原因， 包含大规模集群开发与管理的场景、应用案例与开发技巧，为高效开发运维提供了大量实际经验和建议。本书不要求读者有任何Redis使用经验,对入门与进阶DevOps的开发者提供有价值的帮助。主要内容包括：Redis的安装配置、API、各种高效功能、客户端、持久化、复制、高可用、内存、哨兵、集群、缓存设计等，Redis高可用集群解决方案，Redis设计和使用中的问题，最后提供了一个开源工具：Redis监控运维云平台CacheCloud。
如果您有机会阅读我们之前在 Google Analytics 4 （GA4） 上发布的指南，您可能知道它不像 Universal Analytics 那样是一款即插即用的分析工具。
原文地址：https://dzone.com/articles/criteria-for-selecting-a-data-warehouse-platform
INSERT或UPDATE语句是INSERT语句的扩展(它与INSERT语句非常相似)：
湖仓一体架构模式的两个关键支柱是开放性和互操作性。在云存储系统（如S3、GCS、ADLS）上构建数据湖仓，并将数据存储在开放格式中，提供了一个您技术栈中几乎每个数据服务都可以利用的无处不在的基础。
网上已经有产品，用着还不错。可是，作为程序员，从零开始造轮子，开发一个属于自己的短网址服务器，这想法amazing！
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）。
上市公司的微信公众号，现在已经成为官网之外最重要的官方信息发布渠道。有些不会在股票公告中发布的消息，也会在微信公众号进行发布。所以，跟踪持仓股票的公众号信息，非常重要。
此约束指定字段f1和f2的值组合必须始终是唯一的，即使这两个字段本身的值可能不是唯一的。可以为此约束指定一个、两个或多个字段。
8.2 架构 在数据承载节点中，一个且只有一个成员被视为主节点，而其他节点则被视为辅助节点。节点接收所有 写入操作，一个副本集只能有一个主实例能够写入，主节点记录所有变更到它的记录 辅助节点复制主节点的 oplog 并将操作应用于数据集。 仲裁员不维护数据集，仲裁器的目的是通过响应其 他副本集成员的心跳和选择请求来维护副本集中的仲裁。 因为它们不存储数据集，所以仲裁器是提供副本集仲裁功能的一种好方法。 与具有数据集的完全功能副本集成员相比，仲裁器的资源成本更低，如果副本集的成员数为偶数，则添 加一个仲裁器以在初选中获得多数票。 当一个主服务器在超过配置的周期（默认为 10 秒）内未与该组的其他成员通信时，符合条件的辅助服 务器将要求选择将其自身指定为新的主服务器。集群试图完成新的初选并恢复正常操作。 8.3 搭建步骤 (1) 准备三台虚拟机服务器，并各自安装好 mongoDB 注：为了保证复制集中三个服务器之间正常连接，请保证三个服务器的防火墙都已关闭！ 192.168.132:27017 192.168.133:27017 192.168.134:27017 (2) 修改 mongodb.conf 文件，添加 replSet 配置 ( 三台都需要修改成同一个名称 ) ，然后启动服务器 replSet=rep1 (3) 初始化复制集 登录任意一台执行初始化操作 说明 : _id 指复制集名称， members 指复制集服务器列表，数组中的 _id 是服务器唯一的 id,host 服务器主 机 ip # 复制集名称 rs.initiate({_id:'rep1',members:[{_id:1,host:'192.168.197.132:27017'}, {_id:2,host:'192.168.197.133:27017'},{_id:3,host:'192.168.197.134:27017'}]}) (4) 查看集群状态 (5) 测试 # 添加数据 db.users.insert({"name":"lisi","age":11}) # 查询数据 db.users.find() # 切换到从数据库查询数据 如果不允许查询，是因为默认情况下从数据库是不允许读写操作的，需要设置。 >rs.slaveOK() 执行该命令后可以查询数据 (6) 测试复制集主从节点故障转移功能 # 关闭主数据库 , 注意从数据库的变 >db.shutdownServer() (7) 主复制集添加仲裁者 (arbiter) 现在我们的环境是一主两从，仲裁者对偶数集群有效。需要停止一个从机，在主服务器中运行下面命令 在一主一从关系中，任意节点宕机都无法选举出主节点，无法提供写操作，此时需要加入仲裁者节点即 可。 rs.remove("ip: 端口号 ") // 删除从节点 在一主一从关系中，任意节点宕机都无法选举出主节点，无法提供写操作，此时需要加入仲裁者节点即 可。 rs.addArb("ip: 端口号 ")
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。
博客上有很多关于PDI源码编译的文章，但大多版本较早，或是有些文件已经找不多，本博客基于2021年10月的PDI源码编译过程制作而成，并在编译过程中解决了对应的问题，解决方案放在博客最后。
注：本文专用于2019年3月29日前的谷歌云专业数据工程师认证考试。此后我也做了一些更新，放在了Extras的部分。
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。
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。
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。
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。
问题导读 1.Dataflow当前的API支持什么语言？ 2.相比原生的map-reduce模型，Dataflow哪些优点？ 3.Dataflow与Cascading、Spark有什么区别和联系？ 介绍 Google Cloud Dataflow是一种构建、管理和优化复杂数据处理流水线的方法，集成了许多内部技术，如用于数据高效并行化处理的Flume和具有良好容错机制流处理的MillWheel。Dataflow当前的API还只有Java版本（其实Flume本身是提供Java/C++/Python多种接
可以将一个 <cfcomponent> 当做一个 class， 然后将 <cffunction> 当成一个方法
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