解决方法如下 修改/etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules 将eth0这行注释掉或者删除， 这里记载的还是克隆系统...
图片如果在配置SSL证书后，Nginx的HTTPS无法正常工作，可能有以下几个常见原因：1.错误的证书路径或文件权限：确保在Nginx配置文件中指定了正确的证书文件路径，并且Nginx对该文件具有读取权限...其他配置错误：检查Nginx的其他相关配置，确保没有其他冲突或错误的指令导致HTTPS无法正常工作。可以查看Nginx的错误日志文件以获取更多详细的错误信息。...排除以上可能的问题，并进行适当的配置修复后，可以重新启动Nginx服务，并检查HTTPS是否能够正常工作。
今天我第一次学习使用fail2ban，以前都没用过这样的东西，小地方没有太多攻击看上，但是工作之后这些安全意识和规范还是会加深认识，fail2ban很简单的远离，分析日志，正则匹配查找，iptables...ban ip，然后我今天花了很长时间都没办法让他工作起来，我写了一个简单的规则ban掉尝试暴力登录phpmyadmin的ip，60秒内发现3次ban一个小时。...我通过fail2ban-regex测试工具测试的时候结果显示是能够正常匹配的，我也试了不是自己写的规则，试了附带的其他规则的jail，也是快速失败登录很多次都不能触发ban，看fail2ban的日志更是除了启动退出一点其他日志都没有...后面我把配置还原，重启服务，这次我注意到重启服务之后整个负载都高了起来，fail2ban-server直接是占满了一个核，这种情况居然持续了十几分钟的样子，简直不能忍。
BigQuery将为您提供海量的数据存储以容纳您的数据集并提供强大的SQL，如Dremel语言，用于构建分析和报告。...因此，现在在Dremel的SQL语言中选择一个特定的记录，对于特定的时间点，您只需执行一个正常的SQL语句，例如： **SELECT Column1 FROM MyTable WHERE EffectiveDate...这实际上是Dremel和BigQuery擅长的，因为它为您提供了SQL功能，例如子选择(功能)，这些功能在NoSQL类型的存储引擎中通常找不到。...利用我们的实时和可批量处理ETL引擎，我们可以将快速或缓慢移动的维度数据转换为无限容量的BigQuery表格，并允许您运行实时的SQL Dremel查询，以实现可扩展的富(文本)报告(rich reporting...例如，与在Hadoop中管理自己的HDFS和HBase集群相比，只需很少的前期成本和基础架构即可完成所有这些工作。
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。...BigQuery 的云数仓优势 作为一款由 Google Cloud 提供的云原生企业级数据仓库，BigQuery 借助 Google 基础架构的强大处理能力，可以实现海量数据超快速 SQL 查询，以及对...为了实现上述优势，我们需要首先实现数据向 BigQuery 的同步。 SQLServer → BigQuery 的数据入仓任务 BigQuery 准备工作 1....创建 BigQuery 数据集： https://cloud.google.com/bigquery/docs/datasets （*为保障 Tapdata Cloud 正常读取到数据集信息...访问账号（JSON）：用文本编辑器打开您在准备工作中下载的密钥文件，将其复制粘贴进该文本框中。 数据集 ID：选择 BigQuery 中已有的数据集。
但本文从另一角度嵌套SQL查询语句而构建了一个简单的三层全连接网络，虽然由于语句的嵌套过深而不能高效计算，但仍然是一个非常有意思的实验。 ?...这些神经网络训练的步骤包含前向传播和反向传播，将在 BigQuery 的单个SQL查询语句中实现。当它在 BigQuery 中运行时，实际上我们正在成百上千台服务器上进行分布式神经网络训练。...BigQuery 的标准 SQL 扩展的缩放性比传统 SQL 语言要好。即使是标准 SQL 查询，对于有 100k 个实例的数据集，也很难执行超过 10 个迭代。...如果感兴趣，你可以看看这个 BigQuery 的用户自定义函数的服务模型的项目（但是，无法使用 SQL 或者 UDFs 进行训练）。...分布式 SQL 引擎在数十年内已经有了大量的研究工作，并产出如今的查询规划、数据分区、操作归置、检查点设置、多查询调度等技术。其中有些可以与分布式深度学习相结合。
BigQuery 使我们能够中心化我们的数据平台，而不会牺牲 SQL 访问、Spark 集成和高级 ML 训练等能力。...高性能 SQL 访问：为数据类型和访问模式提供高性能 ANSI SQL 接口，可以提高分析师和数据科学家的工作效率。...PayPal 努力强化了转译器配置，以生成高性能、干净的 BigQuery 兼容 SQL。 这种自动代码转换对我们来说是非常关键的一步，因为我们希望为用户简化迁移工作。...我们要求用户使用这个门户将他们现有或已知的 SQL 转换为与 BigQuery 兼容的 SQL，以进行测试和验证。我们还利用这一框架来转换用户的作业、Tableau 仪表板和笔记本以进行测试和验证。...非常感谢领导该项目的 Vaishali Walia，以及帮助保持迁移正常进行的整个德勤团队。
谷歌云解决方案架构师 Julien Phalip 写道： Hive-BigQuery 连接器实现了 Hive StorageHandler API，使 Hive 工作负载可以与 BigQuery 和 BigLake...借助 BigQuery Migration Service，谷歌提供了 BigQuery 批处理 SQL 转换器和交互式 SQL 转换器支持，可以将 Hive 查询转换为 BigQuery 特有的兼容...ANSI 的 SQL 语法。...Storage Connector 实现了 Hadoop Compatible File System（HCFS） API，用于读写 Cloud Storage 中的数据文件，而 Apache Spark SQL...connector for BigQuery 则实现了 Spark SQL Data Source API，将 BigQuery 表读取到 Spark 的数据帧中，并将数据帧写回 BigQuery。
前言 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。...除了算法以外 “数据处理模型”以及SQL函数 值得一提的是，MLSQL提供了非常多的“数据处理模型”以及SQL函数。...具体参看这里MLSQL自定义算法 部署 BigQuery ML 和MLSQL都支持直接在SQL里使用其预测功能。MLSQL还支持将模型部署成API服务。...总结 BigQuery ML只是Google BigQuery服务的一部分。所以其实和其对比还有失偏颇。...MLSQL还提供了大量使用的“数据处理模型”和SQL函数,这些无论对于训练还是预测都有非常大的帮助，可以使得数据预处理逻辑在训练和预测时得到复用，基本无需额外开发，实现端到端的部署，减少企业成本。
公司在这点上还比较公开透明，首先声明本次测试的Sponsor是Actian，所以我们可以认为Actian应该是深度参与了测试，大概率是进行了场景的选择和调优等相关工作。...对比两次测试的云数仓产品，Actian是今年新加入的（其它都是老面孔），而且它是Sponsor，大概率Actian对TPC-H支撑得更好（或者说，Actian可能不能完全支持TPC-DS），以上只是个人的猜测...结果如下： 场景一：单用户执行 累计执行时长（22条SQL）：可以看到Redshift和Synapse要远好于Snowflake和BigQuery，其中Redshfit的总体执行时长最短，大概只有Snowflake...最佳性能SQL的数量：横向比较22个场景，挑选出每个场景的最佳（执行时长最短）。Redshift有13条SQL执行时间最短，Synapse有8条，Snowflake只有1条，而BigQuery没有。...最佳性能SQL的数量：同样，还是Redshift在最多场景性能表现最好，Synapse是第二，但差距已经不大了。而Snowflake和BigQuery在22个场景中没有执行时长最短的。
Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就，分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能，而是编写查询语句时的细节。...数据库提供的错误信息（通常是语法错误、函数名错误、逗号错位等）最能表明该系统是否会对数据分析师造成极大的挫败感。...，因为Impala、MySQL和Hive是开源的免费产品，而Vertica、SQL Server和BigQuery不是，后三者的用户通常是有充足分析预算的大型企业，其较高的错误率很有可能是由于使用更深入而不是语言...从图中可以看出，PostgreSQL、MySQL和Redshift的错误率较低，Impala、BigQuery和SQL Server的错误率较高。另外，和之前一样，Vertica的错误率依然最高。...例如，Hive和BigQuery交叉处的“20.2”表示：对使用这两款数据库的分析师，其使用Hive的错误率要比使用BigQuery高20.2。
如果您的数据位于有点不稳定的 CSV 文件中，或者您想要提出的问题很难用 SQL 表述，那么可能理想的查询优化器也无法帮助您。...这是一个用户体验问题，就像任何用户体验问题一样，不能用一个数字来描述。这让很多人感到惊讶，因为他们认为性能就像赛车一样是客观的事情。...高度调优的 SingleStore 实例在大多数任务中都会压垮 BigQuery，但是您有时间花在调优架构上吗？当您添加新的工作负载时会发生什么？...尽管许多 SQL 方言都坚持语法一致，并且应该有“一种方法”来完成所有事情，但 Snowflake 设计者的目标是让用户键入的 SQL “正常工作”。...因此，如果您只是输入查询，只要可以收集意图，它就应该“正常工作”。这是分析师喜欢 Snowflake 的原因之一，因为他们不必花时间在文档中查找内容。 数据并不总是采用方便查询的格式。
数据跳过支持标准函数（以及一些常用表达式），允许您将常用标准转换应用于查询过滤器中列的原始数据。...在HUDI-3866中跟踪了对 MOR 表的全面支持的工作 有关更多信息，请参阅性能指南[2]。 异步索引器 在 0.11.0 中，我们添加了一个新的异步服务，用于索引我们丰富的表服务集。...• Flink在正常UPSERT和BULK_INSERT操作中都支持Bucket Index[8] 。与默认的 Flink 基于状态的索引不同，桶索引是在恒定数量的桶中。...指定 SQL 选项 index.type 为 BUCKET 以启用它。 Google BigQuery集成 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。...它使用基于记录键的散列函数将记录分配到存储桶，其中每个存储桶对应于单个文件组。
Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就，分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能，而是编写查询语句时的细节。...数据库提供的错误信息（通常是语法错误、函数名错误、逗号错位等）最能表明该系统是否会对数据分析师造成极大的挫败感。...但是，对于该结果Benn Stancil认为可能有点不严谨，因为Impala、MySQL和Hive是开源的免费产品，而Vertica、SQL Server和BigQuery不是，后三者的用户通常是有充足分析预算的大型企业...从图中可以看出，PostgreSQL、MySQL和Redshift的错误率较低，Impala、BigQuery和SQL Server的错误率较高。另外，和之前一样，Vertica的错误率依然最高。...例如，Hive和BigQuery交叉处的“20.2”表示：对使用这两款数据库的分析师，其使用Hive的错误率要比使用BigQuery高20.2。
AWS Athena和Google BigQuery都是亚马逊和谷歌各自云上的优秀产品，有着相当高的用户口碑。...AWS Athena和Google BigQuery当然互相之间也存在一些侧重和差异，例如Athena主要只支持外部表（使用S3作为数据源），而BigQuery同时还支持自有的存储，更接近一个完整的数据仓库...我们先以AWS Athena为例来看看所谓面向云存储的交互式查询是如何工作的。我们准备了一个约含一千行数据的小型csv文件，放置在s3存储中，然后使用Athena建立一个外部表指向此csv文件： ?...事实上更复杂的U-SQL脚本还可以添加上C#类库引用和函数调用等功能，这样结合两种语言的优势来撰写脚本可发挥各自优势，使得ADLA具有十分强大的分析能力。...然而，通过实际的操作和体验，我们也发现了ADLA在产品层面还是存在一些短板，使得其使用范围较为受限： ADLA必须配合ADLS Gen1存储使用，不能适用于最为常见的Azure Blob Storage
数据跳过支持标准函数(以及一些常用表达式)，例如：date_format(ts, "MM/dd/yyyy") < "04/01/2022"。...在HUDI-3866中跟踪了对 MOR 表的全面支持的工作。 异步索引 在 0.11.0 中，我们添加了一个新的异步服务，用于索引我们丰富的表服务集。...Flink在正常UPSERT和BULK_INSERT操作中都支持Bucket Index 。与默认的 Flink 基于状态的索引不同，桶索引是在恒定数量的桶中。...指定 SQL 选项 index.type 为 BUCKET 以启用它。 集成 Google BigQuery 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。...它使用基于记录键的散列函数将记录分配到存储桶，其中每个存储桶对应于单个文件组。
这进一步简化了我们的架构，因为它最大限度地减少了配置工作。 因此我们将 BigQuery 用作该平台的数据仓库，但这并不是一定的，在其他情况下选择其他选项可能更适合。...通过使用 CLI可以试验不同的 dbt 命令并在选择的 IDE 中工作。...建立连接后，您可以试验不同的图表类型、构建仪表板，甚至可以利用内置 SQL 编辑器向您的 BigQuery 实例提交查询。...15] 附加说明: [https://github.com/GoogleCloudPlatform/bigquery-utils/tree/master/views/audit#getting-started-with-bigquery_audit_logs_v2sql...](https://github.com/GoogleCloudPlatform/bigquery-utils/tree/master/views/audit#getting-started-with-bigquery_audit_logs_v2sql
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