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。
最近随着Snowflake上市后市值的暴增(目前700亿美金左右),整个市场对原生云数仓都关注起来。近日,一家第三方叫GigaOM的公司对主流的几个云数仓进行了性能的对比,包括Actian Avalanche、Amazon Redshift、Microsoft Azure Synapse、Google BigQuery、Snowflake,基本涵盖了目前市场上主流的云数仓服务。
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。
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
是什么 SparkSql 是Spark提供的 高级模块,用于处理结构化数据,开发人员可以使用HiveQL 和SQL语言 实现基于RDD的大数据分析, 底层基于RDD进行操作,是一种特殊的RDD,DataFrameRDD类型 1. 将SQL查询与Spark无缝混合,可以使用SQL或者DataFrame API在Spark中进行结构化数据查询 2. 提供了统一的数据访问接口,包括Hive,Avro,Parquet,ORC,Json及JDBC 3. 可以在现有的Hive上运行SQL或HiveQL进行查询, 完全兼容HiveQL,原来对Hive的SQL操作可以迁移到Spark上 4. 可以为商业智能工具提供JDBC或ODBC连接 SparkSql 与RDD 的区别 RDD就是SparkCore,对于一般开发人员来说,基于RDD的Spark数据分析 并不友好,SparkCore提供了大量的RDD接口进行操作,开发人员需要记忆大量的API接口,而且操作效率不一定最优化。 SparkSQl体层也是调用RDD进行操作,只不过对底层调用的RDD进行了封装,为DataFrameRDD。SparkSQL 执行语句类似SQL语法,对于数据SQL语句的开发人员来说,容易上手,开发效率高。并且基于DataFrameRDD的RDD对底层RDD进行了优化,执行效率更高。 SparkSql 与Hive的区别 SparkSQL底层是基于Spark,调用RDD进行数据处理,Hive底层是基于Hdfs的Yarn进行任务调度,调用MapReduce 进行数据处理。SparkSQl扮演的角色和Hive是一样的,只不过一个是基于Spark,一个基于Hdfs,一个底层调用RDD,一个底层调用MapReduce进行数据处理。所以说SparkSQL就是修改了Hive的底层调用逻辑,把原来的MapReduce引擎修改为RDD引擎,完全兼容HiveSQl语法。 SparkSql 优势 1. 基于RDD,对基础RDD进行了封装,提供了更加高效的DataFrameRDD,运行效率更加高效 2. 基于HiveSQL,提供了类似SQL的语法操作,方便数据SQL语法的开发人员进行Spark数据开发。 3. 提供了同意的数据访问接口,包括JDBC,Hive,Json等 4. 对BI提供了JDBC和ODBC的连接。 SparkSql 重要概念 1. SQL:SQL语句,提供了SQL语法,可以像操作本地数据库一样对基于Spark的大数据进行数据分析 2. DataFrame:数据集,对RDD的底层进了封装,可过DataFrame可以直接进行数据分析 3. Schema:模式,对于存在于Hdfs的文本数据,需要定义模式,简单来说就是需要指定表头定义,包括字段名称,类型等信息,类似于数据库中的表定义,只有定义了Schema模式,才能对DataFrame数据进行SQL分析。 4. SparkSQL版本:目前SparkSQL版本有1.x 和 2.x , 2.x版本开发中对 数据操作与1.x 有差别,不过2.x 对 1.x 是兼容的。 5. SparkContext:SparkContext 是1.x 中 SparkSQL的创建形式,需要指定SparkConf 配置文件等信息 6. SparkSession:SparkSession是2.x 中的 SparkSQL的创建形式,支持直接进行数据设置。 SparkSql 代码编写 基于1.x 的SparkSQL 创建执行 1. 创建SparkConf及SparkContext 2. 创建RDD 3. 转换RDD字段 4. 创建SparkSchema 5. 结合RDD字段和Schema,生成DataFrameRDD 6. 执行SparkSQL语句 7. 提交SparkSession 会话(因为前面接口都为Transformation 类型) 基于2.x 的SparkSQL创建执行 1. 创建SparkSession 2. 创建RDD 3. 转换RDD字段 4. 定义SparkSchema 5. 指定Schema。此时RDD已经为DataFrameRDD 6. 执行SparkSQL语法 7. 提交会话,查看结构 以上是对SparkSQL的一个整体介绍,后面会对Spar
【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 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。
可以将SQL语句嵌入InterSystemsIRIS®数据平台使用的ObjectScript代码中。这些嵌入式SQL语句在运行时转换为优化的可执行代码。
Calcite针对SQL parse提供了很多的配置项,可以针对不同的SQL方言进行解析。相关的配置项都存储在SqlParser.Config这个结构中,常见的用法如下所示:
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。
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据,那么哪一款数据库最合适分析师呢?虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近,Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 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。例如,在Re
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据,那么哪一款数据库最合适分析师呢? 虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近,Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 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。例如,在
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据,那么哪一款数据库最合适分析师呢?虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近,Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。
周末读 Data Engineering Weekly 发现谷歌在四月二十一号的时候 Google Open Source Blog 发表了一篇文章 Logica: organizing your data queries, making them universally reusable and fun 介绍了其谷歌公司内部的一种崭新的开源逻辑编程语言 Logica。
CREATE语句在SQL语言中是非常重要的一环。要知道SQL语法基本划分为四大类:增、删、改、查。我们日常使用较多的是查询语句,虽然其他三类语法语句数量不是很多,但是也是不可或缺的一部分。
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。
以上实例中使用了LEFT JOIN,该语句会读取左边的数据表runoob_tbl的所有选取的字段数据,即便在右侧表tcount_tbl中没有对应的runoob_author字段值。
ORDER BY语句,在SQL中通常可以用来作为查询结果的排序依据。当然在PowerBI的DAX语法中也有ORDER BY,只不过通常是与EVALUATE语句搭配使用。
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?
SQL可以说是在数据处理和分析领域最常用的程序语言了,有很多想从事这个数据业务但还没入门的同学都在问这个问题。但是,这个问题大概率是个无意义的问题。
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 文 | 孙镜涛 来源 | InfoQ 数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据,那么哪一款数据库最合适分析师呢?虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近,Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分
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。它们都属于无服务器交互式查询类型的服务,能够直接对位于云存储中的数据进行访问和查询,免去了数据搬运的麻烦。对于在公有云的原生存储上保存有大量数据的许多客户而言,此类服务无疑非常适合进行灵活的查询分析,帮助业务进行数据洞察。
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。
「SQL面试题库」是由 不是西红柿 发起,全员免费参与的SQL学习活动。我每天发布1道SQL面试真题,从简单到困难,涵盖所有SQL知识点,我敢保证只要做完这100道题,不仅能轻松搞定面试,代码能力和工作效率也会有明显提升。
你有学过数据库或者SQL语法吗?你有那种SQL语法全都知道,但真要写的时候依然抓瞎的体验吗?
其中,SQL Parser的功能是把SQL语句按照SQL语法规则进行解析,将文本转换成抽象语法树(AST),这部分功能需要些背景知识才能比较容易理解,我尝试做下相关知识的介绍,希望能对读懂这部分代码有点帮助。
在数据处理和分析过程中,可能会涉及到数据的聚合操作(可理解为统计汇总),如计算门店每天的营业总额、计算各地区的二手房的平均价格、统计每个消费者在近半年内最后一笔交易时间等。如果基于数据库SQL的语法来解决这些问题,将会显得非常简便,如果没有数据库环境该如何实现类似聚合问题的解决呢?
北京时间6月26日凌晨消息,今日谷歌在旧金山举行I/O大会,会上技术平台高级副总裁Urs Hlzle介绍了谷歌云计算的发展情况。目前谷歌云平台支持SQL、NoSQL、BigQuery和谷歌计算引擎。根据摩尔定律与云的关系:计算引擎价格下降30-53%;云存储价格下降68%;BigQuery价格下降85%;折扣自动调整。 据介绍谷歌希望用云端平台来统一不同的平台,随后现场演示如何debug一个正在多个服务器上运行的应用,谷歌的云端调试平台和轻松的进行了语法错误查找。谷歌还为开发者提供了性能追踪器,以方便开发人
日前,中国PostgreSQL数据库生态大会在北京顺利召开,会上公布了2022年度PostgreSQL中国技术评选获奖名单,凭借对PostgreSQL中国生态的重大推动与贡献,腾讯云TDSQL斩获“最佳数据库产品”奖。 腾讯云TDSQL同时具备HTAP、分布式和Oracle兼容能力,可以帮助政企以极低改造成本从Oracle平滑迁移到TDSQL,在证券、基金、保险、银行等高要求的应用场景均有大量成功案例。主论坛上,腾讯云数据库专家邹立贤受邀进行了《腾讯云TDSQL助力政企实现数据库国产化》的主题分享,主要包
原文地址:https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
在这篇文章中,我们将纯粹用SQL实现含有一个隐藏层(以及带 ReLU 和 softmax 激活函数)的神经网络。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。听上去很赞,对吧?
接着之前的文章《浅谈基于JDBC实现虚拟专用数据库(VPD)》的内容,今天我们重点来说一下SQL解析的问题。
选自Medium 作者:Harisankar Haridas 机器之心编译 参与:陈韵竹、思源 我们熟知的SQL是一种数据库查询语句,它方便了开发者在大型数据中执行高效的操作。但本文从另一角度嵌套SQ
SOAR(SQL Optimizer And Rewriter)是一个对SQL进行优化和改写的自动化工具。 由小米人工智能与云平台的数据库团队开发与维护。
说明:本文主要学习下Query Builder编译Fluent Api为SQL的细节和执行SQL的过程。实际上,上一篇聊到了\Illuminate\Database\Query\Builder这个非常重要的类,这个类含有三个主要的武器:MySqlConnection, MySqlGrammar, MySqlProcessor。MySqlConnection主要就是在执行SQL时做连接MySql数据库操作,MySqlProcessor主要就是用来对执行SQL后的数据集做后置处理操作,这两点已经在之前上篇聊过,那MySqlGrammar就是SQL语法编译器,用来编译Fluent Api为SQL。最后使用MySqlConnection::select(sql, bindings)执行SQL。
https://github.com/SublimeLinter/SublimeLinter
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)。
众所周知,邮件、图片、音频、视频等非结构化数据已占据了我们日常生活数据总量的80%以上。如果想要使用计算机来处理这些数据,需要使用embedding技术将它们转化为向量。Milvus作为一款开源的向量数据库,可存储这些向量,并提供基于向量的索引及检索服务。Milvus提供了一套类SQL的数据检索API,方便使用者通过这些API检索数据。由于它与SQL语法间仍有差别,且必须通过编程的方式才能获取数据,使用起来仍不够方便。
本文由 Cloudberry Database 社区编译自 MotherDuck 官网博文《PERF IS NOT ENOUGH》,原作者为 Jordan Tigani( MontherDuck 联合创始人兼 CEO),译文较原文稍有调整。
先来看下MySQL的体系结构,下图是在MySQL官方网站上扒下来的,所以有很高的权威性和准确性。
invalidate metadata全量刷新,性能消耗较⼤,主要⽤于hive当中新建数据库或者数据库表的时候来进 ⾏刷新。
Flink SQL中使用Calcite作为sql语法解析、校验、优化工具,本篇是实操篇,介绍一下calcite做sql语法解析使用方式。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS,我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目:FlinkX,FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具,既可以采集静态的数据,也可以采集实时变化的数据,是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star!star!star!
昨天又有一个新的需求:验证文本框输入的SQL语法是否正确。于是就开始百度,其实也挺简单的。首先需要知道“SET PARSEONLY { ON | OFF }”。
维基百科pageview数据是Wikimedia技术团队所维护的访问量数据集。该数据集自2015年五月启用,其具体的pageview定义为对某个网页内容的请求,会对爬虫和人类的访问量进行区分,粒度为小时级别,如下图:
Impala是由Cloudera公司开发的新型查询系统,它提供SQL语义,能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase上的PB级大数据,在性能上比Hive高出3~30倍。
《The MIMIC Code Repository: Enabling reproducibility in critical care research》论文
最近看到一篇文章:https://rudderstack.com/blog/churn-prediction-with-bigqueryml,主要是讲使用 BigQueryML 进行流失预测。首先解释下 BigQueryML 是什么,简而言之,就是使用 SQL 也可以完成机器学习模型的构建。
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