它允许动态地重新转换数据，而不需要重新摄取存储在仓库中的数据。 在这篇文章中，我们将深入探讨在选择数据仓库时需要考虑的因素。 让我们看看一些与数据集大小相关的数学: 将tb级的数据从Postgres加载到BigQuery Postgres、MySQL、MSSQL和许多其他RDBMS的最佳点是在分析中涉及到高达1TB的数据。 在一次查询中同时处理大约100TB的数据之前，Redshift的规模非常大。Redshift集群的计算能力将始终依赖于集群中的节点数，这与其他一些数据仓库选项不同。 这就是BigQuery这样的解决方案发挥作用的地方。实际上没有集群容量，因为BigQuery最多可以分配2000个插槽，这相当于Redshift中的节点。 当数据量超过100TB时，使用BigQuery、Snowflake、Redshift Spectrum或自托管的Hadoop等效解决方案。 ----
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。 SQL 中的等效查询为： SELECT *, (CASE WHEN ((x1*w_00 + x2*w_10) + b_0) > 0.0 THEN ((x1*w_00 以上查询语句将返回更新后的权重和偏置项。部分结果如下所示： ? 为了进行多次训练迭代，我们将反复执行上述过程。 BigQuery 中执行查询时多项系统资源告急。 在上例中，所有的中间项都被保留直到最后一个外查询执行。其中有些项如 correct_logprobs 可以早些删除（尽管 SQL 引擎可能会自动的执行这类优化）。 多尝试应用用户自定义的函数。
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其中用的吧比较多就是时间了，由于大数据中很多字段都不是标准的时间类型字段，所以期间涉及了很多的时间日期字段的处理，这里做一个汇总。一遍以后查询使用。也方便大家学习。 下面列举几个用的比较多的情况进行说明： 获得当前日期的几种用法： 1.先来一个比较老的，select unix_timestamp() ; 结果如下： ? 3.如果当前时间为int类型则需要转义一下比如使用from_unixtime（） SELECT from_unixtime(unix_timestamp()); --2018-02-27 14:51: 总结 以上是我平时经常用的一些日期相关的处理和函数，比较方便，想不起来就过来扫一眼。毕竟hive用的比较少，相对于关系型数据库的t-sql函数和方法还是比较low的，毕竟是个转义工具。 目前主流还是hivesql，不过慢慢的都在想sparksql之类技术的转移了。以后有新的日期函数我会继续想本文中进行汇总，方便大家查询。
., strN -- SparkSQL select concat('Spark', 'SQL'); 2. concat_ws 在拼接的字符串中间添加某种分隔符：concat_ws(sep, [str 日期时间转换 1）unix_timestamp 返回当前时间的unix时间戳。 select unix_timestamp(); -- 1609257600 select unix_timestamp("2020-12-30", "yyyy-MM-dd"); 2）from_unixtime 将unix epoch（1970-01-01 00:00:00 UTC）中的秒数转换为以给定格式表示当前系统时区中该时刻的时间戳的字符串。 比如，按照pv降序排列，生成分组内每天的pv名次 ROW_NUMBER() 的应用场景非常多，比如获取分组内排序第一的记录。 SparkSQL函数算子 以上函数都是可以直接在SQL中应用的。
其中用的吧比较多就是时间了，由于大数据中很多字段都不是标准的时间类型字段，所以期间涉及了很多的时间日期字段的处理，这里做一个汇总。一遍以后查询使用。也方便大家学习。 下面列举几个用的比较多的情况进行说明： 获得当前日期的几种用法： 1.先来一个比较老的，select unix_timestamp() ; 结果如下： 2.通过提示可知该用法已经被放弃了建议采用current_timestamp 查结果如下： 3.如果当前时间为int类型则需要转义一下比如使用from_unixtime（） SELECT from_unixtime(unix_timestamp()); --2018-02-27 总结 以上是我平时经常用的一些日期相关的处理和函数，比较方便，想不起来就过来扫一眼。毕竟hive用的比较少，相对于关系型数据库的t-sql函数和方法还是比较low的，毕竟是个转义工具。 目前主流还是hivesql，不过慢慢的都在想sparksql之类技术的转移了。以后有新的日期函数我会继续想本文中进行汇总，方便大家查询。
第一波大迁移是将一个仓库负载迁移到 Google Cloud 中的 BigQuery，耗时不到一年。在此过程中 PayPal 团队还构建了一个平台，可以支持其他很多用例。 我们将 BigQuery 中的数据保存为美国的多区域数据，以便从美国的其他区域访问。我们在数据中心和 Google Cloud Platform 中离分析仓库最近的区域之间实现了安全的私有互联。 自动化框架不断轮询本地基础架构的更改，并在创建新工件时在 BigQuery 中创建等效项。 同样，在复制到 BigQuery 之前，必须修剪源系统中的字符串值，才能让使用相等运算符的查询返回与 Teradata 相同的结果。 数据加载：一次性加载到 BigQuery 是非常简单的。 但要定期将源上的更改复制到 BigQuery，过程就变复杂了。这需要从源上跟踪更改，并在 BigQuery 中重放它们。为这些极端情况处理大量积压的自动数据加载过程是非常有挑战性的。
中，发布了 BigQuery ML，这样开发者就可以在大型的结构化或半结构化的数据集上构建和使用机器学习模型。 SQLFlow 支持了多种 SQL 引擎，包括 MySQL、Oracle、Hive、SparkSQL 和 Flink 等，这样我们就可以通过 SQL 语句从这些 DBMS 数据库中抽取数据，然后选择想要进行的机器学习算法 案例：挖掘购物数据中的频繁项集与关联规则 下面我们通过一个案例来进行具体的讲解。 我们要分析的是购物问题，采用的技术为关联分析。 2.在结果中，组合K+1项集，再次筛选 3.循环1、2步。直到找不到结果为止，K-1项集的结果就是最终结果。 根据条件找出 transactions 中的频繁项集 itemsets 和关联规则 rules。
亚马逊 Redshift 亚马逊 Redshift 是一项由亚马逊提供的云数据仓库服务。这项服务可以处理各种大小的数据集，从数千兆字节到一百万兆字节甚至或更大。 与 Redshift 不同，BigQuery 不需要前期配置，可以自动化各种后端操作，比如数据复制或计算资源的扩展，并能够自动对静态和传输中的数据进行加密。 Google Analytics 360 收集第一方数据，并提取到 BigQuery。该仓储服务随后将机器学习模型应用于访问者的数据中，根据每个人购买的可能性向其分配一个倾向性分数。 举例来说，加密有不同的处理方式：BigQuery 默认加密了传输中的数据和静态数据，而 Redshift 中需要显式地启用该特性。 计费提供商计算成本的方法不同。 从 Redshift 和 BigQuery 到 Azure 和 Snowflake，团队可以使用各种云数据仓库，但是找到最适合自己需求的服务是一项具有挑战性的任务。
在之前的博客SparkSQL系列中，已经大致为大家介绍了DataFrame,DataSet的概念以及它们之间与RDD之间的互转的操作描述。 本篇博客，为大家带来的是关于如何在IDEA上创建SparkSQL程序，并实现数据查询与(DataFrame,DataSet,RDD)互相转换的功能! ? ---- IDEA中创建SparkSQL程序 IDEA中程序的打包和运行方式都和SparkCore类似。 首先Maven依赖中需要添加新的依赖项： <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.11 _Demo") // 创建 SparkSQL的环境变量 // SparkConf() val spark = SparkSession .builder()
Hadoop的一点背景 在使用Hadoop和许多相关类型的大型分布式集群系统背景下，对于任何规模的企业来说，管理数以百计（如果不是数千）的cpu，内核和磁盘都是一项严峻的系统管理挑战。 将BigQuery看作您的数据仓库之一，您可以在BigQuery的云存储表中存储数据仓库的快速和慢速变化维度。 在BigQuery的数据表中为DW建模时，这种关系模型是需要的。 使用BigQuery数据存储区，您可以将每条记录放入每个包含日期/时间戳的BigQuery表中。 这使得存储在BigQuery中的FCD模式模型与用于管理时间维度的SCD模型变得相同，但是存在一个问题。ETL过程必须维护BigQuery端存在记录的“Staging DW”。
这就是为什么我们想要提供一些Python库的快速介绍来帮助你。 BigQuery 谷歌BigQuery是一个非常受欢迎的企业仓库，由谷歌云平台（GCP）和Bigtable组合而成。 关于BigQuery的另一点是，它是在Bigtable上运行的。重要的是要了解该仓库不是事务型数据库。因此，不能将其视为在线交易处理（OLTP）数据库。它是专为大数据而设计的。 AmazonS3本质上是一项存储服务，用于从互联网上的任何地方存储和检索大量数据。使用这项服务，你只需为实际使用的存储空间付费。 Spark将快速处理数据，然后将其存储到其他数据存储系统上设置的表中。 有时候，安装PySpark可能是个挑战，因为它需要依赖项。你可以看到它运行在JVM之上，因此需要Java的底层基础结构才能运行。 你们中的大多数人很可能会在Airbow中编写在这些系统之上运行的ETLs。但是，至少对你的工作有一个大致的了解还是很不错的。 从哪里开始呢？ 未来几年，管理大数据只会变得越来越困难。
我们在元数据表中引入了多模式索引，以显着提高文件索引中的查找性能和数据跳过的查询延迟。元数据表中添加了两个新索引 1. 瘦身的Utilities包 在 0.11.0 中，hudi-utilities-slim-bundle添加了一个新项以排除可能导致与其他框架（如 Spark）发生冲突和兼容性问题的依赖项。 Google BigQuery集成 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。 用户可以设置org.apache.hudi.gcp.bigquery.BigQuerySyncTool为HoodieDeltaStreamer的同步工具实现，并使目标 Hudi 表在 BigQuery 请参阅 BigQuery 集成指南页面[9]了解更多详情。 注意：这是一项实验性功能，仅适用于 hive 样式分区的 Copy-On-Write 表。
like '%wew.%' rlike是hive中对like的扩展，将原先多个like才能完成的任务，使用一个rlike就可以搞定。 uid from dw.today where not tunittype like '%wew.%' 时间区间 工作中，需要查询某个区间的用户量，这个时候就需要对时间做处理，以便快速搞定 30分钟作为一个区间段 a order by 计算项 b desc ) rank rank 排序的名称；partition by：类似 hive 的建表，分区的意思；order by ：排序，默认是升序，加 desc 降序； 这里按字段 a 分区，对计算项 b 进行降序排序 当前时间 SELECT from_unixtime(unix_timestamp()) 类型转换 cast() 函数将字符串转换为整数、双精度浮点数或执行反向转换 可参考这个博客：https://blog.csdn.net/xiaoshunzi111/article/details/54343291/ case .. when .. then句式 没错，在机器学习中给数据打标签过程最常用到的
通过 BigQuery 控制台，开发者可以像使用 SQL 语句一样来完成机器学习模型的训练和预测。 SQLFlow 支持了多种 SQL 引擎，包括 MySQL、Oracle、Hive、SparkSQL 和 Flink 等，这样我们就可以通过 SQL 语句从这些 DBMS 数据库中抽取数据，然后选择想要进行的机器学习算法 案例：挖掘购物数据中的频繁项集与关联规则 下面我们通过一个案例来进行具体的讲解。 我们要分析的是购物问题，采用的技术为关联分析。 2.在结果中，组合K+1项集，再次筛选 3.循环1、2步。直到找不到结果为止，K-1项集的结果就是最终结果。 根据条件找出 transactions 中的频繁项集 itemsets 和关联规则 rules。
本篇文章列出了在Zabbix中，哪些会占用大量的磁盘空间以及哪些监控项和主机对象消耗磁盘空间最多。 包含以下内容： 数据库中最大的表 进入到Zabbix的值最大的监控项（最新） 数据库中最大的分区表 找到占用空间最多的主机和监控项 1 ● 最大的表 一般来说，在Zabbix的库中，最占空间的表以大小依次排序为 “events”表中记录了问题事件、内部事件、代理自动注册事件、自动发现的记录。 用sql语句检查哪些表占用了最多的空间。 LEFT JOIN pg_namespace n ON n.oid = c.relnamespace WHERE relkind = 'r' ) a) a; 2 ● 最近5分钟内值最大的监控项 它将在表中创建空行，以便插入新数据。如果您想真正释放磁盘空间，我们可以重建分区。
数据库中，这一列的值是0到17的数字，分别代表不同的类型。 hostid：item所在的host的hostid。 表中查询该主机有那些监控项，itemid为监控项的id，name为监控项的名称，key_为键值，也就是表达式，怎么对监控项取值； 查询hostid 为10397 的监控项 select itemid,name Zabbix系统针对每个监控项在每次采集时所收集到的数据，这个数据保存Zabbix系统数据库的历史表中。 因为是每次所采集到的数据都保存在历史表中，所以如果监控项的更新间隔越小，则在固定时间内所保存到历史表中的数据就越多。 注意 如果监控项目的“保留历史数据(天)”配置项被设置成0时，则数据库历史表中仅保留该监控项目所采集的最后一条数据，其它历史数据将数据将不会被会保留。
正确管理冷链（用于将温度敏感产品从始发地运输到目的地的过程和技术）是一项巨大的物流工作。 将数据上传到云端 在我们的系统设计中，客户为他们的冷藏箱配备了GPS模块和温度/湿度传感器，它们通过蜂窝网关进行通信。每个连接的设备都在Cloud IoT Core注册表中注册。 审核 为了存储设备数据以进行分析和审核，Cloud Functions将传入的数据转发到BigQuery，这是Google的服务，用于仓储和查询大量数据。 我们希望为此项目使用BigQuery，因为它允许您针对庞大的数据集编写熟悉的SQL查询并快速获得结果。 可以在Data Studio中轻松地将BigQuery设置为数据源，从而使可视化车队统计信息变得容易。 使用BigQuery，可以很容易地为特定发货、特定客户发货或整个车队生成审核跟踪。
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